我正在尝试运行python脚本来计算脂质相互作用。python脚本可从以下位置下载:https://pylipid.readthedocs.io/en/master/demo.html
当我运行脚本时,以下错误不断出现。
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类型错误:compute_residue_koff((获得了意外的关键字参数"fig_format">
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我在下面粘贴的脚本中用粗体突出显示了错误行。
以下是代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylipid.api import LipidInteraction
from pylipid.util import check_dir
trajfile_list = ["input.xtc"]
topfile_list = ["input.gro"]
dt_traj = None
stride = 1
lipid = "CHOL"
lipid_atoms = None
cutoffs = [0.5, 0.8]
nprot = 1
binding_site_size = 4
n_top_poses = 3
n_clusters = "auto"
save_dir = None
save_pose_format = "gro"
save_pose_traj = True
save_pose_traj_format = "xtc"
timeunit = "us"
resi_offset = 0
radii = None
pdb_file_to_map = None
fig_format = "pdf"
num_cpus = None
#### calculate lipid interactions
li = LipidInteraction(trajfile_list, topfile_list=topfile_list,
cutoffs=cutoffs, lipid=lipid, lipid_atoms=lipid_atoms, nprot=1,
resi_offset=resi_offset, timeunit=timeunit, save_dir=save_dir,
stride=stride, dt_traj=dt_traj)
li.collect_residue_contacts()
li.compute_residue_duration(residue_id=None)
li.compute_residue_occupancy(residue_id=None)
li.compute_residue_lipidcount(residue_id=None)
li.show_stats_per_traj(write_log=True, print_log=True)
li.compute_residue_koff(residue_id=None, plot_data=True,
fig_close=True, fig_format=fig_format, num_cpus=num_cpus)
li.compute_binding_nodes(threshold=binding_site_size,
print_data=False)
if len(li.node_list) == 0:
else:
li.compute_site_duration(binding_site_id=None)
li.compute_site_occupancy(binding_site_id=None)
li.compute_site_lipidcount(binding_site_id=None)
li.compute_site_koff(binding_site_id=None, plot_data=True,
fig_close=True, fig_format=fig_format, num_cpus=num_cpus)
pose_traj, pose_rmsd_data =
li.analyze_bound_poses(binding_site_id=None,pose_format=save_pose_format,
n_top_poses=n_top_poses, n_clusters=n_clusters,
fig_format=fig_format, num_cpus=num_cpus)
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如有任何帮助,我们将不胜感激。
提前感谢!!!
我还安装了pylipid(1.5.0版本(,在运行演示代码时遇到了同样的问题。所以我检查了";Pyripid";包中的函数####计算脂质相互作用";的演示代码没有参数";图format;。也许删除";fig_format=fig_format"在"####计算脂质相互作用";可能会有所帮助。
pylipid源代码显示此参数是在1.5.10中添加的,因此您需要至少在该版本的上。