mindsponge.common.find_optimal_renaming

mindsponge.common.find_optimal_renaming(atom14_gt_positions, atom14_alt_gt_positions, atom14_atom_is_ambiguous, atom14_gt_exists, atom14_pred_positions)[源代码]

通过最大化LDDT值，确定具手性的氨基酸残基的最佳原子坐标。具体计算过程参考： Jumper et al. (2021) Suppl. Alg. 26 “renameSymmetricGroundTruthAtoms” 。

参数：

atom14_gt_positions (Tensor) - 全局坐标系中的真实原子坐标值，采用atom14表示，shape为 \((N_{res}, 14, 3)\)。
atom14_alt_gt_positions (Tensor) - 备选的真实原子坐标，部分氨基酸存在手性，因此使用手性对称的位置作为备选真实原子坐标值，shape为 \((N_{res}, 14, 3\))。
atom14_atom_is_ambiguous (Tensor) - 掩码表示是否是手性原子中，shape为 \((N_{res}, 14)\) 。
atom14_gt_exists (Tensor) - 掩码表明真实结构中原子是否存在，shape为 \((N_{res}, 14)\) 。
atom14_pred_positions (Tensor) - 全局坐标系中预测得到的原子坐标值，shape为 \((N_{res}, 14, 3)\) 。

返回：

Tensor。 atom14_alt_gt_positions 与 atom14_pred_positions 更接近的位置为1，否则是0，shape为 \((N_{res},)\) 。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindsponge.common.utils import find_optimal_renaming
>>> from mindspore import Tensor
>>> n_res = 16
>>> atom14_gt_positions = Tensor(np.random.randn(n_res, 14, 3).astype(np.float32))
>>> atom14_alt_gt_positions = Tensor(np.random.randn(n_res, 14, 3).astype(np.float32))
>>> atom14_atom_is_ambiguous = Tensor(np.random.randn(n_res, 14).astype(np.float32))
>>> atom14_gt_exists = Tensor(np.random.randn(n_res, 14).astype(np.float32))
>>> atom14_pred_positions = Tensor(np.random.randn(n_res, 14, 3).astype(np.float32))
>>> out = find_optimal_renaming(atom14_gt_positions, atom14_alt_gt_positions,
...                             atom14_atom_is_ambiguous, atom14_gt_exists, atom14_pred_positions)
>>> print(out.shape)
(16,)