如何計算 PDB 文件中所有原子之間的距離並從中創建距離矩陣

Question

我想計算 pdb 文件中所有原子之間的距離，然后根據 PDB 的結果創建一個距離矩陣。

我目前擁有所有 x、y 和 z 坐標，但我正在努力為所有原子進行這種距離計算。

距離 = sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2)

例如：

Atom 1 和 Atom 2,3,4 之間的距離...

Atom 2 和 Atom 3, 4, 5 之間的距離...

對於 PDB 文件中的每個 Atom，依此類推。 我是編碼新手，所以任何實現最終結果的方法都會很棒。

目前我的代碼是：

from Bio.PDB.PDBParser import PDBParser
import Bio.PDB
parser = PDBParser()


structure = parser.get_structure("6gch", "6gch.pdb")


"""This gets the coordinates for all the atoms"""
for model in structure:
    for chain in model:
        for residue in chain:
            for atom in residue:
                x = (atom.coord[0]) 
                y = (atom.coord[1])
                z = (atom.coord[2])
                all_atom_coords = atom.coord 

有問題的 pdb 文件 - https://files.rcsb.org/download/6GCH.pdb

Answer 1

考慮到您的代碼，您可以：

x_y_z_ = list()
...
         for atom in residue:
            x = (atom.coord[0]) 
            y = (atom.coord[1])
            z = (atom.coord[2])
            x_y_z_.append([x,y,z])
...
x_y_z_ = np.array(x_y_z_)
print( pairwise_distances(x_y_z_,x_y_z_) )

他們使用來自 sklearn 的 pairwise_distances，例如：

from sklearn.metrics import pairwise_distances
import numpy as np

x_y_z_ = np.array([[120,130,123],
    [655,123,666],
    [111,444,333],
    [520,876,222]])

print( pairwise_distances(x_y_z_,x_y_z_) )

out:

[[  0.         762.31423967 377.8584391  852.24233643]
[762.31423967   0.         714.04901793 884.51681725]
[377.8584391  714.04901793   0.         605.1660929 ]
[852.24233643 884.51681725 605.1660929    0.        ]]