Molekulare Visualisierungssoftware in Jupyter (IPython) -Notebooks
Jupyter-Notizbücher waren für mich immer eine großartige Möglichkeit, hochwertige Grafiken zu erstellen und Code zu schreiben.
Die Funktionen werden auch mit Paketen wie Jupyter Lab und jetzt Jupyter Books weiter verbessert, die die Umgebung und die Funktionen des Jupyter-Ökosystems weiter verbessern.
Ich hatte jedoch noch nie Glück, 3D-Strukturen wie XYZ-Dateien in Jupyter Notebook zu visualisieren.
Mit welchen Paketen können 3D-Strukturen in Jupyter (IPython) visualisiert werden?
Bitte listen Sie alle Vor- und Nachteile sowie einen Link zu weiteren Dokumentations- / Installationsanweisungen auf. Ein einfaches Beispiel für einen Code wäre ebenfalls wünschenswert.
Antworten
3Dmol.js
Ich empfehle 3Dmol.js über die py3dmol-Erweiterung.
3Dmol.js ist eine objektorientierte, WebGL-basierte JavaScript-Bibliothek für die molekulare Online-Visualisierung - kein Java erforderlich! Mit 3Dmol.js können Sie Ihren Webanwendungen wunderschön gerenderte molekulare Visualisierungen hinzufügen. Features sind:
- Unterstützung für die Formate pdb, sdf, mol2, xyz und cube
- parallelisierte Berechnung der molekularen Oberfläche
- Kugel-, Stock-, Linien-, Kreuz-, Cartoon- und Oberflächenstile
- Auswahl und Gestaltung von Atomeigenschaften
- Etiketten
- klickbare Interaktivität mit molekularen Daten
- geometrische Formen einschließlich Kugeln und Pfeile
3Dmol.js unterstützt XYZ, CIF, PDB, MMTF usw., eine Vielzahl von Dateiformaten , einschließlich Volumendaten wie Gaußschen Würfeldateien, VASP usw.
Einige Beispiele:
- offizielle Beispiele
- Kombination von RDKit und py3dmol für Konformationen
- Molekülorbitale rendern
- Birdlet-Blog
NGLVIEW
Ich habe es erst kürzlich entdeckt, als ich MDAnalysis verwendete , um mit molekulardynamischen Trajektorien zu spielen. Daher kann ich nicht über Vor- / Nachteile schreiben.
Seite? ˅: https://github.com/nglviewer/nglview
Von der Website:
Ein IPython / Jupyter-Widget zum interaktiven Anzeigen molekularer Strukturen und Trajektorien. Verwendet den einbettbaren NGL-Viewer zum Rendern. Unterstützung für die Anzeige von Daten aus dem Dateisystem, RCSB PDB, simpletraj und aus Objekten der Analysebibliotheken mdtraj, pytraj, mdanalysis, ParmEd, rdkit, ase, HTMD, Biopython, cctbx, pyrosetta, Schrödingers Struktur
Ich bin der zweite Blickwinkel für jede Art von molekularer Visualisierung, sie ist schnell und funktioniert gut mit großen Simulationen.
Für die atomistische Visualisierung von Kristallstrukturen (z. B. kleinzellige anorganische Kristalle) verfügt das Crystal Toolkit über eine schöne Jupyter-Integration, die eng in Pymatgen integriert ist . Diese Option richtet sich an Personen, die Materialwissenschaften betreiben und direkte, wörtliche Visualisierungen der Python-Objekte wünschen, mit denen sie arbeiten, z. B. Einheitszellen, spezifisch definierte Bindungen, Isoflächen mit Ladungsdichte, Farbcodierung nach Standorteigenschaften usw.
(Als Haftungsausschluss entwickle ich das Crystal Toolkit, ein Work-in-Progress mit weiteren Dokumenten, die in Kürze verfügbar sein werden, aber ich beantworte gerne Fragen.)