pdb2reaction ドキュメント¶
バージョン: v0.3.7
pdb2reaction は、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP: Machine Learning Interatomic Potential）を使用して、PDB 構造から酵素反応経路を自動モデリングする Python 製 CLI ツールキットです。
ここから始める¶
目的 |
ワークフロー |
|---|---|
End-to-end 初回実行 |
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反応物のみ |
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TS 候補あり |
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実行失敗 / エラー |
前提条件は Installation を参照してください。
サブコマンド¶
サブコマンド |
説明 |
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end-to-end ワークフロー: 抽出 → スキャン → MEP 探索 → TS 最適化 → IRC → 熱化学 → DFT |
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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 |
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PDB の代替位置指示子を解決 |
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PDB の元素カラム（77–78）を修復 |
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単一構造の構造最適化（L-BFGS or RFO。[+ 任意flatten]） |
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遷移状態最適化（Dimer or RS-I-RFO。[+ 任意flatten]） |
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GSM または DMF による 1段階の MEP 最適化（2構造から） |
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自動精密化を伴う多段階の再帰的 MEP 探索（2構造以上） |
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拘束付き 1D 結合長スキャン |
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2D 距離グリッドスキャン |
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3D 距離グリッドスキャン |
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振動解析と熱化学 |
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固有反応座標（IRC: Intrinsic Reaction Coordinate）計算 |
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DFT 一点計算（GPU4PySCF / PySCF） |
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XYZ軌跡からエネルギープロファイルをプロット |
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数値入力からエネルギーダイアグラムを作成 |
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連続構造間の共有結合変化を検出・レポート |
設定・リファレンス¶
トピック |
ページ |
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はじめに |
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CLI 規約と入力要件 |
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クラスター境界の凍結原子（リンク水素・ |
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よくあるエラーと対処 |
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CLI コマンドリファレンス（英語のみ、自動生成） |
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YAML 設定オプション |
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MLIP バックエンド設定 |
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用語 |
システム要件¶
ハードウェア¶
OS: Linux
GPU: CUDA 12.x 互換
VRAM: 8 GB 以上推奨
RAM: 16 GB 以上推奨
ソフトウェア¶
Python >= 3.11
CUDA サポート付き PyTorch
CUDA 12.x ツールキット
セットアップは インストール を参照してください。
引用¶
pdb2reaction を説明するプレプリントを準備中です。現時点では、本ソフトウェア自体を引用してください:
@software{ohmura2026pdb2reaction,
author = {Ohmura, Takuto},
title = {pdb2reaction},
year = {2026},
month = {4},
version = {0.3.6},
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（dry-run、内部チューニング等）
pdb2reaction <subcommand> --help-advanced
問題や機能リクエストについては、GitHubリポジトリ をご覧ください。
本ドキュメントは各リリースに対応してバージョン管理されています。