소프트웨어 스크린 샷:
휴식이 유기 분자, RNA, 단백질, 당, DNA, 그리고 다른 많은 생체 분자를 지원하고, 실험 NMR 데이터를 분석하여 분자 역학 연구를 위해 디자인 된 오픈 소스와 무료로 배포 소프트웨어 프로젝트입니다.
한눈에 특징
긴장은 여러 NMR 이론을 지원하는 모듈 부품 등의 각종 데이터를 분석 도구를 구현하고, 그러한 다샤 Modelfree와 같은 다른 프로그램과 인터페이스 할 수있다. 또한, 다른 프로그램과 상호 작용할뿐만 아니라, NMR 이론의 광범위를 지원하는 여러 데이터 분석 툴을 포함하고, 사용자 데이터를 시각화 할 수있다.
CLI 및 GUI 환경을 제공합니다
응용 프로그램이 CLI (명령 줄 인터페이스) 및 GUI (그래픽 사용자 인터페이스) 프런트 엔드, 여러 타사 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)를 모두 포함되어 있다는 사실에도 불구하고 휴식을 취 존재한다.
분석의 다양한 유형을 지원
분석 지원되는 유형 중, 휴식 분산, 여러 필드 NMR의 일관성 시험 (핵 자기 공명) 휴식 데이터, N-상태 모델 및 프레임 순서, 모델 무료 분석, R1과 R2, NOE, RSDM을 처리 할 수있는 휴식 입체 조사뿐만 아니라, (스펙트럼 밀도 매핑을 감소).
매우 복잡한 스크립트 만들기
데이터 분석 프로세스를 자동화하기 위해, 빌딩 블록을 사용하여 아주 복잡한 스크립트를 생성 할 수있다. 이를 위해, 개발자는 스크립트의 구조를 이해하는 데 도움이됩니다 더 쉽게 자신을 만들기 위해 다양한 샘플 스크립트를 제공합니다.
후드, 운영체제 및 가용성을 지원
후드 아래에 보면, 우리는 프로그램이 파이썬 프로그래밍 언어로 작성하고 리눅스, 마이크로 소프트 윈도우와 맥 OS X에서 실행 의미의 그래픽 사용자 인터페이스에 대한 크로스 플랫폼 Qt는 GUI 툴킷을 사용하는 것을 알 수 있습니다 운영체제.
이 응용 프로그램은 32 비트 (x86) 및 64 비트 (x86_64의) 명령 세트 아키텍처뿐만 아니라 소스 타르볼을 지원하는 많은 GNU / Linux 운영 체제에 대한 바이너리 아카이브로 다운로드 할 수 있습니다.
이 릴리스의 새로운 기능입니다 무엇 :
풍모:
릴랙스 설명서의 HTML 버전의 편집에 대한 많은 개선.
업데이트 된 NumPy와 & GE의 모든 FutureWarnings을 제거하기 위해 휴식; 1.9, 미래 지향적으로 곧 NumPy와 행동 변화에 대해 휴식을 취하실 수 있습니다.
기능은 사용자 relax_disp.r2eff_read 함수 R2, EFF 데이터 포인트를 복제하지만 복제 점의 주파수 값에 0.001을 추가 처리하기.
휴식 데이터 모델이없는 결과 파일을로드하고 백 계산을위한 새로운 샘플 스크립트.
PDB 구조 데이터의 처리를위한 개선.
구조체의 앙상블 주성분 분석 (PCA)을 수행하기위한 사용자 structure.pca 기능 구현.
구글 클라우드 컴퓨팅 인프라에 신속하게 배포 스크립트의 추가.
변경 사항 :
설명서의 강성 프레임 순서 모델 2도 프레임 주문 매트릭스 수정. 잘못된 기호가 사용되었다.
LaTeX의 설명서에서 newparagraph 및 newsubparagraph 정의를 제거. 이 컴파일되는 매뉴얼의 HTML 버전을 방지 LaTeX2HTML을과 충돌을 일으키는 원인이되었다. 이러한 정의는 설명서의 절편의 현재 셋업을 위해 필요하지 않습니다.
매뉴얼의 새로운 프레임 모델 장에서 짧은 캡션을 수정. 룬 á> Z 문자는 'Daeg'하는 것만으로 대체되었습니다. 이 컴파일되는 것을 HTML 설명서를 방지하는 LaTeX2HTML을 가진 호환성 때문입니다.
텍 설명서 프리앰블 고정 폭 테이블 컬럼 정의의 제거. 정의 나누기 호환성을 LaTeX2HTML을 같이 이것은 본질적으로 무작위로 할 수있는 HTML에 이미지의 결과로 그림 번호에 손상을 일으키는 원인이 요구된다.
악센트 패키지의 제거는 HTML 설명서를 컴파일 할 수 있도록합니다. 가장 쉬운 수정 패키지를 제거하는 것입니다 때문에 악센트 라텍스 패키지는 LaTeX2HTML을와 호환되지 않습니다.
수동으로 프레임 주문 행렬 요소가 LaTeX2HTML을 호환성을 위해 수동 수치, EPS 회전. '90 회전 '명령을 삭제하고 경계 상자는 ㄱ ㄴ D로 순열 -한다 B -c D -a. LaTeX2HTML을이 인식하지 않는 한 이것은 includegraphics 명령의 각 인수는 {} 명령은 삭제 될 수 있습니다. 그것은 그림은 설명서의 HTML 버전에서 볼 수 있습니다.
LaTeX2HTML을 호환성을 위해 설명서에있는 프레임 순서 매개 변수 중첩 테이블의 재 설계. 테이블을 사용하지 않더라도 LaTeX2HTML을 치명적이다 tikz 패키지를 사용한다. 따라서 문서 / 라텍스 / frame_order / parameter_nesting.tex 파일에있는 테이블은 tikz 포맷 테이블의 자른 포스트 스크립트 버전을 만들 독립 LaTeX 문서로 변환되었습니다. 컴파일 스크립트도 추가되었습니다. 얻어진 * .ps를 파일은 현재 PCS 수치 적분 부보다는 tikz 테이블을 생성이 섹션에 포함된다. 모든 tikz 프리앰블 텍스트는 LaTeX2HTML을 실행할 수 있도록 제거되었습니다.
LaTeX2HTML을 allrunes 패키지 또는 관련 글꼴을 처리 할 수없는 해결 방법. 프리앰블 htmlonly 환경에서 프레임 오더 심볼 텍스트 'Daeg'대신 룬 문자 A>하여 z 재정의된다.
매뉴얼을 통해 서브에 대한 수정 및 첨자. 모든 하위 및 첨자 textrm {} 경우 주변이 소개합니다 {}. 이것은 누락 브래킷 문제를 회피 같이 매뉴얼의 PDF 버전이 필요하지만, 정확한 부호를 필요 LaTeX2HTML을 컴파일하여 매뉴얼의 HTML 버전에 영향을 미치는 것은 아니다. 수정은 새로운 프레임 주문 장뿐만 아니라 휴식 분산 장 모두를위한 것입니다.
에 대한 편집 및 수정 변경 파일의 4.0.0 부분을 완화.
업데이트 및 릴리스 긴장 체크리스트 문서의 위키 지침을 개선.
릴리스 체크리스트 문서에서 죽은 링크에 대한 검사에 대한 또 하나의 위키 명령.
릴리스 체크리스트 문서의 '공지 사항'섹션에 더 사소한 변경.
설명서의 LaTeX의 파일에 중복 제목을 찾기위한 쉘 스크립트를 업데이트했습니다.
파이썬 스크립트로 쉘 스크립트를 찾는 중복 제목을 변환. Python 스크립트 훨씬 더 전진하고 복제 된 제목과 그 개수의 테이블을 생성하기 위해 서로 다른 논리를 사용한다. 이 스크립트는 복제가 존재 실패한 종료 상태를 반환합니다.
클래스 구조를 사용 Python 스크립트를 찾는 복제 타이틀을 전환. 이 스크립트가 모듈로 가져올 수 있습니다. 복제 연구 결과는 찾기 () 클래스 메소드로 이동하고있다.
스크립트를 찾는 복제 타이틀을 이름을 변경.
쉘 스크립트를 찾는 중복 LaTeX의 제목을 제거. 이것은 이제 훨씬 더 고급 파이썬 스크립트에 의해 처리됩니다.
다음 PDF 및 HTML 설명서의 SCons는 컴파일 이제 복제 된 제목을 확인합니다. 새로운 replicate_title_check 목표는 SCons는 스크립트에 추가되었습니다. 이것은 어떤 제목이 복제 여부를 결정하기 위해 복제 LaTeX의 제목을 찾는 스크립트의 발견 () 메서드를 호출, 그래서 SCons는이 sys.exit (1) 호출과 반환을 대상으로합니다. 이 목표는 user_manual_pdf, user_manual_pdf_nofetch, user_manual_html, user_manual_html_nofetch SCons는 대상의 시작 부분에 설정됩니다. 그 결과는 복제에 타이틀이 존재하는 경우 수동이 타이틀이 변경되도록 강제 컴파일 될 수 있다는 것이다. 결과는 HTML 페이지를 모두 하나의 HTML 페이지가 모든 섹션에 대해 생성되고에서 복제 된 타이틀 결과로, 고유 것이라고 할 것이다.
새로운 프레임 주문 장을 소개 LaTeX의 소스에서 복제 된 타이틀의 제거.
설명서에 대한 LaTeX의 소스에있는 오래 된 복제 제목의 제거. 이는 전체 특정 분석 장뿐만 아니라 최적화 장에 대한 값, 그라디언트 및 헤센의 모델 무료 분석 섹션에 사용되는 제목 '모델 무료 분석'입니다.
수정 및 replicate_title_check SCons는 대상에 대한 개선 된 출력물.
NumPy와 파이썬 패키지에서 발생하는 미래의 변화에 대해 보호하기 위해 긴장의 모든 업데이트. NumPy와 버전 1.9에서, FutureWarning은 __main __ : 1 : FutureWarning : None``에 대한 비교는 미래에 elementwise 객체 비교가 발생합니다. 모두의 큰 비율에서 볼 수는의 사용자 기능을 휴식을 취하실 수 있습니다. 이 잡힌과 같은 메시지와 함께 RelaxWarning로 설정되어 있습니다. 문제는 비교 연산자의 동작은 ==와! = 미래 NumPy와 버전으로 변경하는 것입니다. 이은으로 대체하고 코드를 긴장 전반에 걸쳐 아니다되었습니다. 변화도 일치하도록 minfx 및 bmrblib 패키지로되었습니다.
NumPy와 변화에 대한 더 많은 미래의 보호. FutureWarning는 rank`가되지 않습니다`이다 은`ndim` 속성이나 기능을 대신 사용합니다. 매트릭스의 순위는`numpy.linalg.matrix_rank`를 참조 찾을 수 있습니다. 따라서 N-상태 모델의 목표 함수 방법 paramag_info ()는 .ndim 속성과 더 이상 사용 numpy.rank () 함수를 사용하도록 업데이트되었습니다.
Mf.test_bug_23933_relax_data_read_ids 시스템 테스트를 만들었습니다. "나가서 설명하자면 NameError : 전역 이름 'ID는'정의되지 않은"이것은 버그 # 23933는 잡을 수 있도록 설계되었습니다 휴식 데이터를로드 할 때 문제. PDB의 파일 완화 데이터의 절단 된 버전의 전체 버전만을 잔기 329, 330로 이루어지는 버그 리포트에 부착하고, (331)는 테스트 스위트 공유 데이터 디렉토리에 추가 된, 시스템 테스트 기록 나가서 설명하자면 NameError을 잡을 수있어.
RelaxMultiSpinIDError를 잡을 수있는 Mf.test_bug_23933_relax_data_read_ids 시스템 테스트를 업데이트되었습니다. RelaxMultiSpinIDError이 예상되는 이것은, 시스템 테스트를 통과 할 수 있습니다.
1.0.12과 1.0.4에 릴리스 체크리스트 문서의 minfx 및 bmrblib 버전이 업데이트되었습니다. 이는 == 없음과 = 대한 NumPy와 FutureWarning 메시지를 제거하는 것입니다! 향후 거동 변화할지 NumPy와 데이터 구조에 없음 비교.
그나 증가! 릴리스 체크리스트 문서에 깊이 절편 뉴스 항목.
sequence.attach_protons 사용자 함수의 설명을 확장. 이 http://thread.gmane.org/gmane.science.nmr.relax.user/1849/focus=1855에서 다음과 같습니다.
폴 Schanda에서 데이터를 테스트하기위한 초기 데이터를 추가했습니다. 이것은 R2, EFF 점법을 향상시키기 위해 몇 가지 가능성이 있다는 것을 입증한다.
Relax_disp.test_paul_schanda_nov_2015 시스템 테스트를 추가했습니다. 이 유모 값의 대부를 잡을 것입니다.
유모 값이 생략되어, 시퀀스 읽기에서 추가 검사를했다.
950 MHz의 실험 복제 된 4000 Hz의 포인트가 덮어 있지 않은지 확인 만들기.
Relax_disp.test_paul_schanda_nov_2015 시스템 테스트에서, R2, EFF의 값을 계산하는 테스트를 추가했다. 이 복제 된 R2는 950 메가 헤르츠 / 4000 Hz의 지점에서 EFF가 덮어 쓰기되는 것을 보여줍니다. 용액이 데이터 포인트의 추가를 허용하기 위해 매우 작은 분산 주파수를 변경할 수 있었다.
Relax_disp.test_paul_schanda_nov_2015에 추가 검사를 추가했습니다. 이 R2의 복제는, EFF 값이 잘 처리되지 않는다는 것을 보여줍니다.
분산의 데이터 모듈에 r2eff_read의 함수에서 복제 R2, EFF의 값을 읽을 수있는 가능성을 추가했습니다. 분산 키가 R2, EFF 사전에 존재하는 경우이 먼저 검사를 수행합니다. 존재하는 경우, 새로운 가능성이 존재할 때까지 상기 주파수 0.001 추가 계속한다. 이것은 별도의 값이 아니라 그들을 평균 어떤 결정을 복용 등 여러 R2, EFF의 사항을 처리하는 데 도움이됩니다.
플롯하려고 더 모델 정보가 저장되지 않은 경우,이 오류를 긴장 상승의 기대를 추가했습니다.
분산 곡선을 세우고, 어떤 모델이 저장되지 않은 경우 오류를 제기.
데이터를 분석 변경된 예제 스크립트.
자동 분석 및 클러스터 맞는을 포함하는 Relax_disp.test_paul_schanda_nov_2015 시스템 테스트를 확장. 이 분석은 지금 가능하다는 것을 보여 주어야한다.
임시 상태와 데이터 폴 Schanda에 GUI 설정을위한 스크립트를 추가했습니다.
Relax_disp.test_paul_schanda_nov_2015 GUI 테스트를 추가했습니다. 이 상태를로드하는 문제를 만들 것을 보여줍니다. 역 추적 (가장 최근 통화 마지막) : 오류 : INT () 인수가 문자열이나 숫자가 아닌 'NoneType'이어야합니다.
모델이없는 결과 파일에서 백 계산 휴식 데이터에 대한 샘플 스크립트를 추가했습니다. 이 결과 파일이 다시 계산 된 데이터를 포함하지 않는 결과 파일이 최종 모형 없을 때 유용하다. 이 크리스티나 몰러의 지원 요청 번호 (3303)에 대한 응답이다.
게리의 lib.float.isNaN () 대신 math.isnan ()를 사용하여 파이썬 2.5과 하위 호환성을 가지고 있습니다.
실수를 맞춤법 검사와 동일한 주파수와 R2, EFF 점을 읽을 때, relax_disp.r2eff_read의 새로운 동작을 문서화 수정. 스핀 컨테이너가 이미 또는 '스핀 잠금 전계 강도'을 '은 CPMG 펄스의 주파수'로 R2, EFF의 값을 포함 할 경우, 주파수 + 0.001 Hz의 미소 작은 값으로 변경됩니다. 이것은 중복 또는 동일한 주파수를 더욱 허용한다.
내부 구조적 객체를 변형하는 것은 PDB 이하의 형식에 의해 영향을받을 수있다. 새로운 모델이 생성 될 때 1로 리셋 점에서 PDB 일련 번호는 이제 지능적으로 처리됩니다. 이 정보는 여전히와 CONNECT 레코드의 판독의 논리를지지하는 유지하고, 앞으로 해소한다. 이 정보는 내부 구조적 객체가 생성 한 방식에 기초하여 상기 사용자 structure.write_pdb 함수에 의해 재현 된 바와 같이 체인 ID 정보는 이제 더 이상 내부 구조 개체에 저장되지 않는다.
내부 구조 개체 변경에 대한 노 업데이트 및 구조 시스템 테스트 클래스. 일련 번호는 현재 리 없을 수 있고, 체인 ID 정보가 더 저장된다.
PCA에 구조 분석을 구현하기 위해 테스트 스위트 공유 데이터에 파일을 추가했습니다. 이 프레임 차 분석에 사용되는 캠 IQ 복합체의 N 영역이다. 그것은 다른 강성 - 몸과 frame_order.distribute 사용자 함수를 호출의 첫 번째 5 구조, 단일 분자에 다시 함께 병합됩니다.
structure.pca 사용자 기능 프론트 엔드를 만들었습니다. 이는 현재 structure.rmsd 사용자 기능 프레임 워크 모델링된다.
structure.pca 사용자 기능을 백 엔드의 기본 구현입니다. 이것은 pipe_control.structure.main 모듈의 새로운 PCA () 함수이다. 단순히 어떤 검사를 수행 원자 좌표를 조립하고, 패스는 현재 미구현 lib.structure.pca 모듈의 긴장 라이브러리 pca_analysis () 함수를 제어한다.
릴랙스 라이브러리의 PCA 분석의 구현 부분. 이 새로운 structure.pca 사용자 기능입니다. lib.structure.pca 모듈 작성 및 calc_covariance_matrix () 함수를 통해 구조 공분산 행렬을 계산하기 위해 만들어 pca_analysis () 함수 다음 그들을 정렬 및로 절단, 공분산 행렬의 고유 값 및 고유 벡터를 계산 한 PCA 모드 중 원하는 번호.
structure.pca 사용자 함수에 알고리즘과 num_modes 인수를 추가했습니다. 이들은 긴장 라이브러리 백엔드에 완전히 전달된다.
릴랙스 라이브러리의 PCA 분석을위한 SVD 알고리즘을 구현 하였다. 이것은 단순히 numpy.linalg.svd ()를 호출합니다.
릴랙스 라이브러리의 PCA 분석은 이제 PC에 따라 구조에 따라 예측을 계산합니다.
릴랙스 라이브러리의 PCA 분석 기능은 이제 데이터를 반환한다. 이 PCA 값과 벡터, 및 구조에 따라 돌기를 포함한다.
PCA에 값과 벡터, 및 구조에 따라 예측은 지금 저장되고있다. 이것은 pipe_control.structure.main 모듈에서 structure.pca 사용자 백엔드 기능이다.
structure.pca 사용자 함수의 형식과 DIR 인수를 추가했습니다. 이 전후 단부이다.
assemble_structural_coordinates을 수정 () 메소드는 더 많은 정보를 반환합니다. 이것은 pipe_control.structure.main 모듈로부터이다. 목록 부울 인수는 이제 기능을 추가, 분자 당 오브젝트 ID의 목록을 반환 분자 당 모델 번호 목록 및 분자 당 분자 이름 목록 원인이되는 허용됩니다.
structure.pca 사용자 기능은 이제 PC 돌기의 그래프를 작성합니다. 이것은 PC2 대 PC1, PC2 PC3 대 등이 포함
추가 GROMACS PCA는 distribution.pdb 파일을 발생합니다. 이것은 GROMACS의 모든 부 및 모든 출력 파일을 실행하는 데 사용되는 스크립트를 포함한다.
최신 5.1.1 GROMACS 버전에 대한 GROMACS PCA 결과 업데이트되었습니다.
초기 Structure.test_pca 시스템 테스트를 만들었습니다. 데이터가 cdp.structure에 저장되어있는 경우이 새로운 structure.pca 사용자 기능을 실행하고 있는지 확인합니다.
structure.pca 사용자 기능 백엔드 그래프를 향상시켰다. 동일한 데이터 파이프와 동일한 구조의 다른 모델은 하나의 그래프 세트 내에 있도록 그래프는 이제 클러스터된다. 그래프 헤더는 또한 향상되었습니다.
GROMACS의 값을 비교하기 위해 Structure.test_pca 시스템 테스트 검사를 확대했다.
가중 평균 구조 이제 계산 될 수있다. 이 휴식을 취할 라이브러리 모듈 lib.structure.statistics의 calc_mean_structure () 함수입니다. 가중치는 현재 계산 리턴하는 가중 평균을 허용하도록 각각의 구조에 공급 될 수있다.
structure.pca 사용자 기능의 관찰자 구조에 대한 지원이 추가되었습니다. 따라서 이러한 구조는 비교 목적을 위해 사용될 수 있도록 제로 가중치를 갖도록 PC 분석에 사용되는 구조의 부분 집합을 허용한다. obs_pipes, obs_models 및 obs_molecules 인수는 사용자 기능 프런트 엔드에 추가되었습니다. 백엔드는 각 구조에 대한 가중치의 배열을 만들려면이를 사용합니다. 그리고 lib.structure.pca 기능은 PC 모드 계산에서 관찰자 구조를 제거하는 제로 가중치를 사용한다.
Structure.test_pca_observers 시스템 테스트를 만들었습니다. 이것은 structure.pca 사용자 함수의 새로운 관찰자 구조 개념을 테스트하는 것이다.
릴랙스 라이브러리 주성분 분석에서 출력물 개선. 이것은 lib.structure.pca 모듈 pca_analysis () 함수이다.
수정 및 structure.pca 사용자 기능에 의해 생성 된 그래프에 대한 개선. 서로 다른 설정이 올바르게 만들어, 지금은 플롯에 표시되어 있습니다.
Google 클라우드 컴퓨팅의 빠른 배포를위한 테스트 배포 스크립트를 추가. 우분투 14.04 LTS에 설치 의도 한이입니다.
설치 스크립트를 확장.
배포 스크립트 기능으로 설치 퍼팅.
여러 개의 작은 기능으로 분할 배포 스크립트.
체크 문을 추가하면 스크립트를 설치합니다.
스크립트를 소싱 할 때, 몇 가지 기능을 대신 수행 할 수있다.
추가 공간이 더 나은 인쇄를 위해 스크립트를 설치합니다.
튜토리얼 스크립트를 추가.
이 튜토리얼 스크립트를 추가.
튜토리얼 스크립트의 작은 스핀 ID 오류 수정.
마틴 Ballaschk에 의해보고, 버그 # 24131의 SpinContainer 개체가 더 S2 속성이없는 BMRB 수출 실패를 잡기위한 시스템 테스트를 만들었습니다.
RelaxError를 확인하는 Mf.test_bug_24131_bmrb_deposition 시스템 테스트를 수정했습니다. 시험 a를 RelaxError 결과, 결과 파일이 어떤 선택 스핀을 포함하지 않기 때문에.
또 다른 문제를 잡을 수있는 Mf.test_bug_24131_missing_interaction 시스템 테스트를 추가했습니다. 이 버그 # 24131, 더 S2 값이없는 SpinContainer 개체와 BMRB 수출 실패의 일부입니다. 그러나 선택 해제 스핀을 건너 뛰는 이전 수정은 여전히 선택 해제 스핀의 원 자간 상호 작용에 대한 검색 긴장의 새로운 문제를 소개했다.
버그 수정:
이전 섹션을 덮어 HTML 파일 이름이 따라서 복제 릴랙스 설명서의 HTML 버전의 타이틀을 복제하고, 제거되었다.
버그 # 23933의에 대한 수정 "나가서 설명하자면 NameError : 전역 이름 'ID가'정의되지 않은"이완 데이터를로드 할 때 문제. 버그로 인해 일부 불완전한 오류 처리 코드를 2014 년 11 월 도입하고있다했다. 문제는 완화 데이터가 속하는 스핀 형 (@N 대 @H)가 지정되어 있지 않은 점이다. 이제 올바른 RelaxMultiSpinIDError가 발생합니다. ID입니다 변수는 존재하지 않았다 -이 추가 될 예정 없지만, 결코 잊혀진 하였다 코드이었다.
매뉴얼의 모델이없는 장에서 CSA 상수 식 수정. 이 크리스티나 몰러에 의해 발견 및 메일 링리스트 긴장 사용자에보고되었다.
상태 및 결과 파일의 XML 구조 개체의 저장을위한 버그 수정. 함수가 명시 적으로 객체를 저장하기 위해 수정하지 않는 한 이전 cdp.structure에 추가 된 객체 (또는 구조 객체가) 구조 객체 to_xml () 메서드에서 저장되지 않습니다. 지금 존재하는 모든 객체는 XML로 변환됩니다.
Relax_disp.test_paul_schanda_nov_2015 GUI 테스트에 걸려 같이 GUI에서 휴식 분산 분석을 수정합니다. 스크립트 상태 파일에서로드 할 때, 없음의 값이 존재할 수있다. 이것은 현재 표준 값으로 설정된다.
어떤 그래픽 디스플레이가있는 서버에서 휴식을 취 실행하기 matplotlib를 사용하여 수정. 오류가 Relax_disp.test_repeat_cpmg 시스템 테스트와 함께 발견되었다. 그리고 생성 된 오류 : QXcbConnection는 : 표시 연결할 수 없습니다. 중단 (코어 덤프). 하기 matplotlib의 백엔드를 변경해야합니다. 이것은 예를 들어 설명된다 : http://stackoverflow.com/questions/2766149/possible-to-use-pyplot-without-display 및 http://stackoverflow.com/questions/8257385/automatic-detection-of-display-availability-with-matplotlib.
(버그 # 24131에 대한 수정) 모델이없는 분석을위한 bmrb.write 사용자 기능 백엔드의 동작을 수정. 이 모델이없는 분석 API의 bmrb_write () 메소드이다. 선택 해제 스핀은 이제 생략하고 체크 스핀 데이터가 조립되었는지 확인하기 위해 추가되었습니다.
버그 # 24131에 대한 또 다른 수정은 SpinContainer 개체가 더 S2 속성이없는 BMRB 수출 실패. 모델이없는 모델은 스핀에 대해 설정되지 않은 경우 이제 데이터는 BMRB 파일에 저장되지 않습니다. 이 테스트 스위트를 통과 할 수 있습니다.
버그 수정은 Mf.test_bug_24131_missing_interaction 시스템 테스트 통과를 허용합니다. 이 버그 # 24131, 더 S2 값이없는 SpinContainer 개체와 BMRB 수출 실패의 일부입니다. 확산 텐서 데이터를 조립 할 때 문제가 있었다. 확산 텐서 모든 잔기에 대해보고 된 바와 같이 spin_loop () 함수가 호출되고 있었다. 따라서 참 skip_desel =이 모델이없는 부분과 일치하도록 추가되었습니다.
버전 4.0.0의 새로운 기능 :
풍모:
강체 운동을 연구 프레임 순서 이론의 최종 완전하고 정확한 구현. 이것은 내부적으로 정렬 시스템으로부터 RDC 및 PCS 데이터를 분석 중이다.
변경 사항 :
frame_order.average_position 사용자 기능의 삭제 및 관련 백엔드 코드의 모든. 시스템의 동작의 피봇없이 번역 순수 회전을,이 유저의 기능은 사용자가 이동 평균 도메인 위치 변위의 다섯 가지 유형을 지정할 수 함께 번역 시스템의 동작의 피봇 회전; 더 회전 순수한 번역; 아니오 번역 이동 영역의 무게 중심에 대한 회전; 번역과 함께 이동하는 영역의 무게 중심에 대한 회전. 이제 마지막 옵션은 기본 만 옵션이 될 것입니다. 이 옵션은 실제 평균 위치에서 가상의 구조에 대한 표준 중첩 알고리즘합니다 (KABSCH 알고리즘)에 해당합니다. 다른 사 이론의 발전의 역사에 기인한다. 이 이론의 유용성을 제한하고 만 혼란의 원인이됩니다.
프레임 순서 대상 기능 코드의 정리. 이것은 frame_order.average_position 사용자 함수의 삭제 이전 변경 일치한다. 변경 사항이 이제 항상 행한다로 번역 최적화 플래그를 제거하고, 이러한 영구적으로 분리되는 것과 운동의 피봇 지점과 일치하는 평균 도메인 회전 피벗 점 발생 플래그의 제거를 포함한다.
lib.frame_order.pseudo_ellipse 모듈의 기능을 알파벳 순서.
들이 아직 실행되지 않은 것처럼 '라인'프레임 순서 모델 모두 제거. 이것은 단지 프론트 엔드 코드 - 백엔드가 존재하지 않습니다.
등방성 콘 캠 프레임 순서 테스트 모델을 최적화 스크립트를 업데이트했습니다. 인해 프레임 차 분석에서의 모든 변경, 기존 스크립트는 더 이상 기능하지 않았다.
평균 도메인의 위치를 찾기위한 캠 프레임 순서 테스트 모델 스크립트를 만들었습니다. 고정 된 선회에 대한 회전이 제거 된 바와 같이, 1J7P_1st_NH.pdb에 1J7P_1st_NH_rot.pdb에서 시프트가 COM에 대한 병진 및 회전으로 변환되어야한다. 이 스크립트는 오일러 변환 벡터 및 COM 회전 오일러 각으로 피벗 각도 회전을 대체하는 데 사용된다. 그러나 structure.superimpose 사용자 기능은 표준 중심에서 중첩뿐만 아니라 컴 중첩 모두 처리하도록 변경 될 필요가있을 것이다.
캠 프레임 순서 테스트 모델 중첩 스크립트를 업데이트했습니다. structure.superimpose 사용자 기능이 제대로이라고합니다. 이 시험 모델에 필요한 정확한 번역 오일러 회전 정보를 포함하고, 상기 출력 로그 파일 저장소에 추가되었다.
등방성 콘 캠 프레임 순서 테스트 모델을 최적화 스크립트에 대한 매개 변수 갱신. 운동의 피벗에 대한 회전 변환 벡터와 오일러 각도 COM 회전 매개 변수에 의해 대체되었습니다위한 오일러 각도.
파라미터 제약이없는 프레임 차 모델의 수가 수정. linear_constraint () 함수는이 모델 [] [] = A, B를 반환했지만,이 빈 NumPy와 배열은 minfx 라이브러리가 실패하는 원인이되었다. 이 값은 현재 발견 및 제약 알고리즘은 최소화 () 특정 API 방식으로 꺼집니다.
상기 캠 프레임 차 테스트 데이터 생성 기반 스크립트의 모든 데이터의 정밀도를 증가. 이 모든 NumPy와 유형을 float64하는 float16과 변환되었습니다.
상기 캠 프레임 차 테스트 데이터 생성 기반 스크립트에 RDC 설정 오류 수정. rdc_err 데이터 구조는 자간 데이터 컨테이너, 아니 스핀 용기에 위치해 있습니다.
상기 캠 프레임을 위해 데이터 생성 기반 스크립트의 구조 로딩 부의 변형. DIST_PDB 플래그가 설정된 경우 그들은 단지 구조물의 3 차원 분포를 생성하는 데 사용되는 것과 구조는 이제 로딩된다. 이것은 시간과 컴퓨터 메모리를 많이 절약 할 수 있습니다.
상기 캠 프레임 차 테스트 데이터 생성 기반 스크립트 거 고속화. 모든 스핀의 원자 위치 및 XH 단위 벡터를 저장하는 다차원 NumPy와 배열을 사용하고 () numpy.tensordot을 사용하여 이들 구조의 회전을 행함으로써, 계산이 10 배 빠른 속도의 계수는 이제이다. 진행 미터는 1,000 오히려 100보다 반복을 표시하도록 변경했다. 위치 및 벡터의 회전은 이제 실수로 이중 모션 모델 버그 (즉, '이중 로터'모델) 고정 순차적으로 수행된다.
컴퓨터의 RAM을 절약하는 캠 프레임 차 테스트 데이터 생성 기반 스크립트를 수정. 모든 N 회전의 XH 벡터 및 원 위치 데이터 구조는 numpy.float32보다는 numpy.float64 형 지금. 주요 변화는 RDCS 평균을 계산하고 상기 데이터 파일이 기록되면 N 크기의 데이터 구조를 삭제 별도로 세그멘트 평균.
속도 및 메모리 절약 캠 프레임 순서 데이터 생성 기재 스크립트의 완전한 재 설계. 회전 XH 결합 벡터 원자 위치 코드가 매우 빠른 이었지만 필요한 메모리의 양이 스핀 용기에 이들을 저장하고 자간 데이터 컨테이너 때 N된다 거대했고; 1E6. 이후 rdc.back_calc 및 pcs.back_calc 사용자 함수 호출은 너무 오래 걸릴 것이다. 따라서 기본 스크립트가 재 설계되었습니다. _create_distribution () 메소드는 4 개로 분할되었습니다 _calculate_pcs (), _calculate_rdc (), _create_distribution () 및 _pipe_setup을 (). _pipe_setup () 메소드는 필요한 모든 데이터와 데이터 파이프를 설정하는 첫 번째라고합니다. DIST_PDB 플래그가 설정되어 다음 _calculate_rdc ()와 _calculate_pcs () 메소드, 그리고 마지막으로 _create_distribution ()합니다. rdc.back_calc 및 pcs.back_calc 사용자 기능에 대한 호출이 제거되었습니다. 대신 _calculate_rdc ()와 _calculate_pcs () 메소드는 NumPy와 배열 구조로 평균 RDC 및 PCS 자신을 계산합니다. 오히려 회전 벡터와 원자의 위치 데이터 구조 거대한를 저장하지 않고, RDCS 및 PCS에 합산된다. 이들은 다음 값을 평균화 끝에 self.N로 분할된다. N 20 백만 RAM 사용량으로 설정된 경우 이전 코드에 비해 20 ~ 기가 바이트 ~ 65메가바이트로부터 떨어진다. 총 실행 시간은 몇 시간 (주문 또는 크기의 2 개)에 몇 일에서 하나의 시스템에 감소된다.
상기 캠 프레임 차 테스트 데이터 생성 기반 스크립트 진행 미터 업데이트 변경됨. 스피너는 매 5 단위로 업데이트, 너무 빨리, 지금은 모든 250 업데이트됩니다 그리고 총 수는 이제 모든 10,000 단위를 인쇄됩니다.
상기 캠 프레임 차 테스트 데이터 생성 기반 스크립트 진행 m 개선. 쉼표는 이제 수천 사이에 인쇄하고 숫자는 바로 지금 정당이다.
입출국 및 PCS 평균의 정확성에 큰 증가. 이 캠 프레임 차 테스트 데이터 생성 기반 스크립트이다. 마지막에 N으로 나누어 다음의 1D numpy.float128 어레이에 RDCS와 세그멘트 (이를 위해 64 비트 시스템이 필요)를 합산하고,에 의해, 평균값보다 높은 정밀도로 산출 할 수있다. N이 커질수록, 수치 평균은 절단 유물의 더 크고 더 많은 양을 소개합니다. 그래서이 변경이를 완화.
입출국 캠 프레임 차 테스트 데이터 생성 기반 스크립트 평균 PCS 수정. 이중 로터 모델, 또는 여러 운동의 모드 모델의 경우, 평균이 잘못되었습니다. 대신에 N으로 나누어 중, M 값이 운동의 모드의 개수 N ^ M에 의해 분할한다.
캠 프레임 위해 무료 로터 모델 테스트 데이터의 정밀도 거대한 증가. 분포 수가 구조 이제 천만보다는 백만이며, 갱신 완료 데이터 생성 기반 스크립트의 훨씬 더 높은 정밀도 numpy.float128 평균이 사용 되었기 때문에 고정밀이다. 이 데이터는 제로 알파 파라미터의 붕괴에 의해 영향 자유로운 로터 모델 베타 및 감마 평균 도메인 위치 변수 값의 더 나은 추정을 허용한다.
캠 프레임 위해 이중 로터 모델 테스트 데이터의 정밀도 거대한 증가. 높은 정밀도는 분배의 숫자 구조가 지금이기 때문이다 (4500 ^ 2)가 아닌 백만 (500 ^ 2)의 25 만 스물 이상. 업데이트 된 데이터 생성 기반 스크립트의 훨씬 더 높은 정밀도 numpy.float128 평균이 사용되어왔다.
제약 조건이 존재하지 않는 경우 프레임 순서 최소화에 제약 비활성화 수정.
캠 프레임 순서 로터 모델 테스트 데이터의 정밀도 거대한 증가. 분포 수가 구조 이제 20,000,000보다 166,666이고 numpy.float128 데이터 평균화가 사용 되었기 때문에 고정밀이다.
제 2 캠 프레임 순서 회 전자 모델 테스트 데이터 세트에 대한 정밀도 크게 증가. 분포 수가 구조 이제 20,000,000보다 1,000,001이고 numpy.float128 데이터 평균화가 사용 되었기 때문에 고정밀이다.
제 2 회 전자 캠 프레임 순서 테스트 모델을 최적화 스크립트에 대한 매개 변수 갱신. 운동의 피벗에 대한 회전 변환 벡터와 오일러 각도 COM 회전 매개 변수에 의해 대체되었습니다위한 오일러 각도.
제 2 캠 프레임 위해 무료 로터 모델 테스트 데이터 세트에 대한 정밀도 크게 증가. 분포 수가 구조 이제 20,000,000보다 999,999이고 numpy.float128 데이터 평균화가 사용 되었기 때문에 고정밀이다.
캠 프레임 순서 테스트 모델 중첩 스크립트를 업데이트했습니다.
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요구 사항 :
파이썬
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