WHAM - Weighted Histogram Analysis Method
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WHAM - Weighted Histogram Analysis Method

WHAM目的是把有偏采样的统计结果转换为无偏采样的统计结果，在伞型采样或副本交换等模拟中广泛应用于计算potentials of mean force (PMF)。其大致原理思路如下
molecular simulation  WHAM  分子模拟 
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rDock安装
软件操作  
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rDock安装

尝试conda install -c bioconda rdock，但安装失败。下载git clone https://github.com/CBDD/rDock在build下make linux-g++-64，报错fatal error: popt.h: No such file or direc
rDock 
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conda,pip及阿里云盘的代理设置
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conda,pip及阿里云盘的代理设置

Conda.condarc中加入channels: - defaultsshow_channel_urls: truechannel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacondadefault_channels: - https://m
阿里云盘  conda  pip  代理设置 
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jupyter 新增内核
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jupyter 新增内核

启动新环境后pip install ipykernelpython -m ipykernel install --name env_name然后就可在kernel列表里找到了
jupyterlab  kernel 
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Linux rsync传输大量sparse文件
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Linux rsync传输大量sparse文件

之前传文件发现原本23G的一组文件到超算上变成了200+G，考虑到超算的容量不是很多得处理下这个，发现是sparse文件的问题，解决方法入下：rsync -a --sparse ./local_folder/ xxx@xxx.xxx.xxx.xxx:/share/home/xxx/local_fol
rsync  文件传输 
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Linux高效传送大量小文件
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Linux高效传送大量小文件

如下，将本地local_folder传送至服务器目标位置，比scp -r高效非常多tar -c ./local_folder | ssh xxx@xxx.xxx.xxx.xxx 'tar -xf - -C /to/target/path/'最终在目标生成/to/target/path
文件传输  Linux 
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基于Ray在LSF上多节点并行的python数据处理
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基于Ray在LSF上多节点并行的python数据处理

基于Ray在LSF上多节点并行的python数据处理考虑到未来肯定大概率还会在超算上处理东西，使用一种快速简单上手的方式使python并行是十分必要的，记录下后续备用。LSF作业提交构建详细参数文件如下#!/bin/sh#BSUB -q mpi#BSUB -n 48#BSUB -o ./output
LSF  并行  多节点 
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RosettaDock基础流程
软件操作  
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RosettaDock基础流程

RosettaDock基础流程书接上文：linux下ZDOCK与ZRANK安装及基础使用方法ZDOCK用于粗糙的全局对接搜索，得到的初始构象下一步用Rosetta进行refinement。参考材料官方文档及国内大佬们的介绍其实已经很清楚了，顺着学习应可以很快上手Pierce B, Weng Z. A
蛋白结构  docking  分子对接 
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linux下zdock与zrank安装及基础使用方法
软件操作  
(0) (4,694)

linux下zdock与zrank安装及基础使用方法

linux下ZDOCK与ZRANK安装及基础使用方法ZDOCK
蛋白结构  docking  分子对接 
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LSF上指定每个节点运行单个任务
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LSF上指定每个节点运行单个任务

LSF上指定每个节点运行单个任务，最终实现如下：import osimport reimport timen_queues = 20while True: bjobs = os.popen('bjobs') bjobs = ''.join(bjobs.readlines()) pa
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pip 1
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molecular simulation 1
WHAM 1
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分子模拟  WHAM  molecular simulation  rDock  pip  conda  阿里云盘  代理设置  kernel  kernal  jupyterlab  Linux  文件传输  rsync  多节点  并行  LSF  分子对接  docking  深度学习  AlphaFold  蛋白结构 

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