蛋白质网 ProteinNet是用于机器学习蛋白质结构的标准化数据集。 它提供蛋白质序列，结构（和），多个序列比对（ ），位置特定的评分矩阵（ ），以及标准化的拆分。 ProteinNet建立在两年期评估的基础上，该评估对最近解决但尚未公开获得的蛋白质结构进行盲目预测，以提供推动计算方法学前沿的测试集。 它被组织为一系列数据集，涵盖了CASP 7至12（涵盖十年），以提供一系列数据集大小，从而可以在相对数据贫乏和数据丰富的体制中评估新方法。 请注意，这是一个初步版本。 用于构建数据集的原始数据以及MSA尚未普遍可用。 但是，可应要求提供ProteinNet 12的原始MSA数据（4TB）

PyPDB 使用RCSB蛋白质数据库（PDB）执行搜索的Python 3工具箱。 这可用于对符合各种条件的PDB ID执行高级搜索，以及查找与特定PDB ID相关的信息。 该工具允许在Python脚本中执行可以在PDB网站中执行的标准操作（BLAST，PFAM查找等）。 每个函数及其相关输出的示例可以在找到。 如果您将此模块用于任何已发表的作品，请考虑引用随附的论文 Gilpin, W. "PyPDB: A Python API for the Protein Data Bank." Bioinformatics, Oxford Journals, 2015. 截至2020年11月，为了适应RCSB PDB API的更改并扩展功能，pypdb正在进行大量重构。 对于此过程中发生的任何重大变化，我们深表歉意。 pypdb的先前版本可； 但是，它将不再对更改的RCSB API起

蛋白质-配体相互作用分析仪（PLIP） 轻松分析3D结构中的非共价蛋白-配体相互作用。 用例 码头工人 奇点 Python模块 “我想分析我的蛋白质-配体复合物！” :check_mark: :check_mark: :yellow_circle: :cross_mark: “我想分析十亿个蛋白质-配体复合物！” :cross_mark: :yellow_circle: :check_mark: :yellow_circle: “我喜欢Linux命令行，并希望围绕PLIP构建工作流程！” :cross_mark: :check_mark: :check_mark: :yellow_circle: “我是一名Python程序员，想在我的项目中使用PLIP！” :cross_mark: :yellow_circle: :yellow_circle: :check_mark: 快速开始 码头工人 如果已安装Docker，则可以使用以下shell命令对结构1vsn运行PLIP分析： 在Linux / MacOS上：