pdb2reaction ドキュメント¶

バージョン: v0.5.0 GitHub ACS Omega 論文

pdb2reaction は、酵素複合体や小分子を対象として、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）を用いて PDB/mmCIF/XYZ/GJF の構造から反応機構を解析する Python 製 CLI ツールキットです。

初めての方ははじめにからお読みください。

はじめにインストール Google Colab で実行

クイックスタート¶

反応の前後の構造から反応機構解析を一気通貫で行う

クイックスタート: all の Endpoint モード

1 つの構造から一気通貫で反応機構解析を行う

クイックスタート: all の Scan-list モード

TS 構造から一気通貫で反応機構解析を行う

クイックスタート: TS-only モード

目的	ページ
クラスターモデルを組む・削る・広げる	クラスターモデルの組み方
小分子の反応機構を解析する	小分子の反応機構解析
反応機構を調べる・TS が取れない	反応機構を調べるコツ
求めた TS 構造を DFT で構造最適化する	MLIP の TS を DFT で確かめる
計算が失敗した	トラブルシューティング

サブコマンド¶

サブコマンド	説明
`all`	抽出（任意）、3 つの入力モード（Endpoint モード・Scan-list モード・TS-only モード）のどれか 1 つ、TS/IRC・熱化学・DFT（任意）を 1 回の実行でまとめて行う
`extract`	タンパク質–リガンド複合体から活性部位モデル（バインディングポケット）を抽出
`fix-altloc`	PDB の代替位置指示子を解決
`add-elem-info`	PDB の元素欄（77–78）を修復
`opt`	単一構造の構造最適化（L-BFGS または RFO。任意の `--flatten` で残った虚振動を除く）
`tsopt`	遷移状態最適化（Dimer または RS-P-RFO。任意の `--flatten` で余分な虚振動を除く）
`path-opt`	GSM または DMF による 1 段階の MEP 最適化（2 構造から）
`path-search`	自動精密化を伴う多段階の再帰的 MEP 探索（2 構造以上）
`scan`	拘束付き距離スキャン（複数距離の協奏スキャン・多段階スキャンに対応）
`scan2d`	2 次元のエネルギー地形の探索・PES マッピング
`scan3d`	3 次元のエネルギー地形の探索・PES マッピング
`freq`	振動解析と熱化学
`irc`	固有反応座標（IRC: Intrinsic Reaction Coordinate）計算
`dft`	DFT 一点計算（GPU4PySCF / PySCF）
`sp`	MLIP または `-b dft` による一点計算（エネルギー + 力 / Hessian）
`trj2fig`	XYZ 軌跡からエネルギープロファイルをプロット
`energy-diagram`	数値入力からエネルギーダイアグラムを作成
`bond-summary`	連続構造間の共有結合変化を検出・レポート

設定・参照資料¶

トピック	ページ
共通オプションと入力要件	共通オプションと残基・原子の指定
原子の固定と距離の拘束（`--freeze-atoms`・`--distance-restraint`）	原子の固定と距離の拘束
よくあるエラーと対処	トラブルシューティング
CLI コマンドの一覧（英語のみ、自動生成）	コマンドの一覧（英語のみ）
YAML 設定オプション	YAML 設定の一覧
MLIP バックエンド設定	MLIP バックエンド
各コマンドが書き出すファイル	出力ディレクトリのレイアウト
`result.json` と `summary.json` の欄	JSON 出力の一覧
複数の GPU ノードで動かす（PBS + Ray）	HPC 実行例
AI エージェントから使う	エージェントスキル
コードの構成（開発者向け）	アーキテクチャ
用語	用語集

システム要件¶

ハードウェア¶

OS: Linux（Windows では WSL2 上の Linux に導入してください）
GPU: 使用するバックエンドと PyTorch wheel に対応する NVIDIA ドライバー。CPU のみでも実行可能ですが低速です
VRAM / RAM: モデル、系の大きさ、Hessian の計算方式で変わります。代表的な計算で最大使用量を測ってください

ソフトウェア¶

Python >= 3.11
CPU 版または CUDA 対応の PyTorch。ビルド済みの wheel は CUDA ランタイムを含むので、手元の CUDA toolkit は通常いりません（ソースからビルドするときだけ必要です）

セットアップはインストールを参照してください。

エージェントスキル¶

pdb2reaction は、CLI サブコマンド・構造 I/O・バックエンドインストール・ワークフロー・出力解析・HPC 運用をカバーする AI エージェント向けの手順書を skills/ に同梱しています。導入するときは、AI エージェントに次のように指示してください。

https://github.com/t-0hmura/pdb2reaction/tree/main/skills をスキルとして取り込み、pdb2reaction-install の手順に従って pdb2reaction をインストールして

GitHub のリポジトリを clone 済みなら、URL の代わりに手元の skills/ の path を渡しても構いません。導入後は、たとえば次のように指示できます。

〈論文〉を読んで、〈PDB ID〉の構造からモデルを作成し、〈反応段階〉の経路について、pdb2reaction のスキルを用いて反応機構解析を行ってください。

詳しくは AI エージェント向けスキルを参照してください。

引用¶

pdb2reaction を研究で利用する場合は、ACS Omega の論文を引用してください:

@article{ohmura2026pdb2reaction,
  author       = {Ohmura, Takuto and Sato, Hajime and Terada, Tohru},
  title        = {pdb2reaction: End-to-End Reaction-Path Elucidation from PDB Structures Using Machine-Learning Interatomic Potentials},
  journal      = {ACS Omega},
  year         = {2026},
  doi          = {10.1021/acsomega.6c08242}
}

ソフトウェアまたは特定のリリースを引用する場合は、Zenodo レコードを使用してください:

@software{ohmura2026pdb2reaction_software,
  author       = {Ohmura, Takuto},
  title        = {pdb2reaction},
  year         = {2026},
  version      = {0.5.0},
  url          = {https://github.com/t-0hmura/pdb2reaction},
  license      = {GPL-3.0},
  doi          = {10.5281/zenodo.19197865}
}

ライセンス¶

pdb2reaction は GNU General Public License version 3 (GPL-3.0) の下で配布されています。

ヘルプ¶

# 一般的なヘルプ
pdb2reaction --help

# コマンドのヘルプ
pdb2reaction <subcommand> --help

# 詳細オプション（内部チューニング用）
pdb2reaction <subcommand> --help-advanced

問題の報告や機能の要望は GitHub Issues へお寄せください。