معرفی شرکت ها


AdaptivePELE-1.7.1


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Enhanced sampling of molecular simulations
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل AdaptivePELE-1.7.1
نام AdaptivePELE
نسخه کتابخانه 1.7.1
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Daniel Lecina, Joan Francesc Gilabert
ایمیل نویسنده danilecina@gmail.com, cescgina@gmail.com
آدرس صفحه اصلی https://github.com/AdaptivePELE/AdaptivePELE
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/AdaptivePELE/
مجوز -
============ AdaptivePELE ============ |MIT license| |GitHub release| |PyPI release| |Conda release| |DOI| AdaptivePELE is a Python module to perform enhancing sampling of molecular simulation built around the Protein Energy Landscape Exploration method (`PELE <https://pele.bsc.es/pele.wt>`_) developed in the Electronic and Atomic Protein Modelling grop (`EAPM <https://www.bsc.es/discover-bsc/organisation/scientific-structure/electronic-and-atomic-protein-modeling-eapm>`_) at the Barcelona Supercomputing Center (`BSC <https://www.bsc.es>`_). Usage ----- AdaptivePELE is called with a control file as input parameter. The control file is a json document that contains 4 sections: general parameters, simulation parameters, clustering parameters and spawning parameters. The first block refers to general parameters of the adaptive run, while the other three blocks configure the three steps of an adaptive sampling run, first run a propagation algorithm (simulation), then cluster the trajectories obtained (clustering) and finally select the best point to start the next iteration (spawning). An example of usage:: python -m AdaptivePELE.adaptiveSampling controlFile.conf Installation ------------ There are two methods to install AdaptivePELE, from repositories, either PyPI or Conda (recommended), or directly from source. To install from PyPI simply run:: pip install AdaptivePELE To install from Conda simply run:: conda install -c nostrumbiodiscovery -c conda-forge adaptive_pele To install from source, you need to install and compile cython files in the base folder with:: git clone https://github.com/AdaptivePELE/AdaptivePELE.git cd AdaptivePELE python setup.py build_ext --inplace Also, if AdaptivePELE was not installed in a typical library directory, a common option is to add it to your local PYTHONPATH:: export PYTHONPATH="/location/of/AdaptivePELE:$PYTHONPATH" Documentation ------------- The documentation for AdaptivePELE can be found `here <https://adaptivepele.github.io/AdaptivePELE/>`_ Contributors ------------ `Daniel Lecina <https://github.com/lecina>`_, `Joan Francesc Gilabert <https://github.com/cescgina>`_, `Oriol Gracia <https://github.com/OriolGraCar>`_, `Daniel Soler <https://github.com/danielSoler93>`_ Mantainer --------- Joan Francesc Gilabert (cescgina@gmail.com) Citation -------- AdaptivePELE is research software. If you make use of AdaptivePELE in scientific publications, please cite it. The BibTeX reference is:: @article{Lecina2017, author = {Lecina, Daniel and Gilabert, Joan Francesc and Guallar, Victor}, doi = {10.1038/s41598-017-08445-5}, issn = {2045-2322}, journal = {Scientific Reports}, number = {1}, pages = {8466}, pmid = {28814780}, title = {{Adaptive simulations, towards interactive protein-ligand modeling}}, url = {http://www.nature.com/articles/s41598-017-08445-5}, volume = {7}, year = {2017} } .. |MIT license| image:: https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg :target: https://lbesson.mit-license.org/ .. |GitHub release| image:: https://img.shields.io/github/release/AdaptivePELE/AdaptivePELE.svg :target: https://github.com/AdaptivePELE/AdaptivePELE/releases/ .. |PyPI release| image:: https://img.shields.io/pypi/v/AdaptivePELE.svg :target: https://pypi.org/project/AdaptivePELE/ .. |DOI| image:: https://zenodo.org/badge/DOI/10.1038/s41598-017-08445-5.svg :target: https://doi.org/10.1038/s41598-017-08445-5 .. |Conda release| image:: https://anaconda.org/nostrumbiodiscovery/adaptive_pele/badges/version.svg :target: https://anaconda.org/NostrumBioDiscovery/adaptive_pele


نحوه نصب


نصب پکیج whl AdaptivePELE-1.7.1:

    pip install AdaptivePELE-1.7.1.whl


نصب پکیج tar.gz AdaptivePELE-1.7.1:

    pip install AdaptivePELE-1.7.1.tar.gz