openprotein python

OpenProtein-Python

A interface OpenProtein.ai Python fornece uma biblioteca amigável para interagir com a API REST OpenProtein.ai, permitindo várias tarefas relacionadas à análise e modelagem de proteínas.

Índice

	Fluxo de trabalho	Descrição
0	Quick start	Guia de início rápido
1	Installation	Guia de instalação para PIP e CONDA.
2	Session management	Uma visão geral do cliente OpenProtein Python e do sistema de empregos assíncronos.
3	Asssay-based Sequence Learning	Abrange tarefas principais, como upload de dados, treinamento e previsão de modelos e design de sequência.
4	De Novo prediction & generative models (PoET)	Cobra o poeta, uma proteína LLM para pontuação de novo , bem como a geração de sequência.
5	Protein Language Models & Embeddings	Abrange métodos para criar incorporações de sequência com modelos proprietários e de código aberto.

Start rápido

Comece com o nosso RickStar Readme! Você pode ler a documentação oficial para obter mais detalhes!

Instalação

Para instalar a interface Python usando PIP, execute o seguinte comando:

 pip install openprotein-python

ou com conda:

 conda install -c openprotein openprotein-python

Requisitos

• Python 3.8 ou superior.
• Pydantic versão 1.0 ou mais recente.
• solicita versão 2.0 ou mais recente.
• TQDM versão 4.0 ou mais recente.
• Pandas versão 1.0 ou mais recente.

Começando

Leia abaixo o guia de partida rápida ou consulte os documentos para obter mais informações!

Para começar, crie uma sessão usando suas credenciais de login.

 import openprotein

# replace USERNAME and PASSWORD with your actual login credentials
session = openprotein.connect(USERNAME, PASSWORD)

Status do trabalho

A interface oferece objetos AsyncJobFuture para chamadas assíncronas, permitindo o rastreamento do status do trabalho e a recuperação de resultados quando estiver pronta. Dado um futuro, você pode verificar seu status e recuperar os resultados.

Verificando o status do trabalho

Verifique o status de um AsyncJobFuture usando os seguintes métodos:

 future.refresh()  # call the backend to update the job status
future.done()     # returns True if the job is done, meaning the status could be SUCCESS, FAILED, or CANCELLED

Recuperar os resultados do trabalho

Depois que o trabalho terminar, recupere os resultados usando os seguintes métodos:

 result = future.wait()     # wait until done and then fetch results

#verbosity is controlled with verbose arg
result = future.get(verbose=True)  # get the result from a finished job

Interface de empregos

Listando trabalhos

Para visualizar todos os trabalhos associados a cada sessão, o método a seguir está disponível, fornecendo uma opção para filtrar os resultados por data, tipo de trabalho ou status.

 session.jobs.list() 

Recuperar o trabalho específico

Para obter informações detalhadas sobre um trabalho específico, use o seguinte comando com o ID de trabalho correspondente:

 session.jobs.get(JOB_ID)  # Replace JOB_ID with the ID of the specific job to be retrieved

Retomando trabalhos

Os trabalhos de fluxos de trabalho anteriores podem ser retomados usando o método load_job fornecido por cada API.

 session.load_job(JOB_ID)  # Replace JOB_ID with the ID of the training job to resume

Interface do poeta

A interface do poeta permite marcar, gerar e recuperar sequências usando o modelo de poeta.

Sequências de pontuação

Para pontuar sequências, use a função de pontuação. Forneça uma rápida e uma lista de consultas. Os resultados serão uma lista de objetos pydantic (sequência, pontuação).

 prompt_seqs = b'MALWMRLLPLLALLALWGPDPAAAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKTRREAEDLQVGQVELGGGPGAGSLQPLALEGSLQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN'

prompt = session.poet.upload_prompt(prompt_seqs)

 queries = [
    b'MALWMRLLPLLALLALWGPDPAAAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKTRREAEDLQVGQVELGGGPGAGSLQPLALEGSLQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN',
    b'MALWMRLLPLLVLLALWGPDPASAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKTRREAEDLQVGQVELGGGPGAGSLQPLALEGSLQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN',
    b'MALWTRLRPLLALLALWPPPPARAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKARREVEGPQVGALELAGGPGAGGLEGPPQKRGIVEQCCASVCSLYQLENYCN',
    b'MALWIRSLPLLALLVFSGPGTSYAAANQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYSPKARRDVEQPLVSSPLRGEAGVLPFQQEEYEKVKRGIVEQCCHNTCSLYQLENYCN',
    b'MALWMRLLPLLALLALWAPAPTRAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKARREVEDLQVRDVELAGAPGEGGLQPLALEGALQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN',
]

 future = session.poet.score(prompt, queries)
result = future.wait()
# result is a list of (sequence, score) pydantic objects

Variantes de site único de pontuação

Para pontuar variantes de site único, use a single_site function , fornecendo a sequência original e configurando prompt_is_seed para true se o prompt for uma sequência de sementes.

 sequence = "MALWMRLLPLLALLALWGPDPAAAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKTRREAEDLQVGQVELGGGPGAGSLQPLALEGSLQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN"
future = session.poet.single_site(prompt, sequence, prompt_is_seed=True) 
result = future.wait()
# result is a dictionary of {variant: score}

Geração de sequências

Para gerar sequências a partir do modelo de poeta, use a função generate com parâmetros relevantes. O resultado será uma lista de amostras geradas.

 future = session.poet.generate(
    prompt,
    max_seqs_from_msa=1024,
    num_samples=100,
    temperature=1.0,
    topk=15
)
samples = future.wait()

Recuperando sequências de entrada

Você pode recuperar as sequências de sementes de prompt, MSA ou sementes para um trabalho de poeta usando a função get_input ou as funções individuais para cada tipo.

 future.get_input(INPUT_TYPE)
# or, functions for each type
future.get_prompt()
future.get_msa()
future.get_seed()

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