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Datasets:
djh992
/
pdbbind_complex_GB2022

Modalities:
Text
Formats:
webdataset
Size:
10K - 100K
Tags:
molecules
Chemistry
SMILES
Protein
Ligand
Complexes
Libraries:
Datasets
WebDataset
Dataset card Viewer Files Community
1
djh992 commited on
Commit
ffaf4f4
•
1 Parent(s): 7ec0e82

Initial commit

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Files changed (2) hide show
  1. pdbbind.py +253 -0
  2. split_direction/timesplit_no_lig_overlap_train +16379 -0
pdbbind.py ADDED
@@ -0,0 +1,253 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ from mpi4py import MPI
2
+ from mpi4py.futures import MPICommExecutor
3
+
4
+ import warnings
5
+ from Bio.PDB import PDBParser, PPBuilder, CaPPBuilder
6
+ from Bio.PDB.NeighborSearch import NeighborSearch
7
+ from Bio.PDB.Selection import unfold_entities
8
+
9
+ import numpy as np
10
+ import dask.array as da
11
+
12
+ from rdkit import Chem
13
+
14
+ from functools import partial
15
+
16
+ import os
17
+ import re
18
+ import sys
19
+ import io
20
+ import random
21
+ import gzip
22
+ import copy
23
+
24
+ from atomic_renamer import AtomicNamer
25
+
26
+ from prody import *
27
+
28
+ import webdataset as wd
29
+
30
+ amino_acids = {'L': 'LEU', 'A': 'ALA', 'G': 'GLY', 'V': 'VAL', 'E': 'GLU', 'S': 'SER', 'I': 'ILE', 'K': 'LYS',
31
+ 'R': 'ARG', 'D': 'ASP', 'T': 'THR', 'P': 'PRO', 'N': 'ASN', 'Q': 'GLN', 'F': 'PHE', 'Y': 'TYR',
32
+ 'M': 'MET', 'H': 'HIS', 'C': 'CYS', 'W': 'TRP'}
33
+ nfeat = 15 # number of heavy atom coordinates
34
+
35
+ # all punctuation
36
+ punctuation_regex = r"""(\(|\)|\.|=|#|-|\+|\\|\/|:|~|@|\?|>>?|\*|\$|\%[0-9]{2}|[0-9])"""
37
+
38
+ # tokenization regex (Schwaller)
39
+ molecule_regex = r"""(\[[^\]]+]|Br?|Cl?|N|O|S|P|F|I|b|c|n|o|s|p|\(|\)|\.|=|#|-|\+|\\|\/|:|~|@|\?|>>?|\*|\$|\%[0-9]{2}|[0-9])"""
40
+
41
+ def get_protein_sequence_and_coords(structure):
42
+ hv = structure.getHierView()
43
+
44
+ seq = ''
45
+ xyz = []
46
+ resindex = []
47
+
48
+ for chain in hv:
49
+ cid = chain.getChid()
50
+ calpha = structure.select(f'calpha chain {cid} icode _')
51
+ N = structure.select(f'name N chain {cid} icode _')
52
+ C = structure.select(f'name C chain {cid} icode _')
53
+ xyz += [(ca,n,c) for ca,n,c in zip(calpha.getCoords(), N.getCoords(), C.getCoords())]
54
+ seq += calpha.getSequence()
55
+ resindex += [ca.getResindex() for ca in calpha]
56
+ return seq, xyz, resindex
57
+
58
+ def get_pdb_components(pdb_id):
59
+ """
60
+ Split a protein-ligand pdb into protein and ligand components
61
+ :param pdb_id:
62
+ :return:
63
+ """
64
+ with open(pdb_id,'r') as f:
65
+ pdb = parsePDBStream(f,model=1)
66
+
67
+ protein = pdb.select('protein')
68
+ return protein
69
+
70
+ def rot_from_two_vecs(e0_unnormalized, e1_unnormalized):
71
+ """Create rotation matrices from unnormalized vectors for the x and y-axes.
72
+ This creates a rotation matrix from two vectors using Gram-Schmidt
73
+ orthogonalization.
74
+ Args:
75
+ e0_unnormalized: vectors lying along x-axis of resulting rotation
76
+ e1_unnormalized: vectors lying in xy-plane of resulting rotation
77
+ Returns:
78
+ Rotations resulting from Gram-Schmidt procedure.
79
+ """
80
+ # Normalize the unit vector for the x-axis, e0.
81
+ e0 = e0_unnormalized / np.linalg.norm(e0_unnormalized)
82
+
83
+ # make e1 perpendicular to e0.
84
+ c = np.dot(e1_unnormalized, e0)
85
+ e1 = e1_unnormalized - c * e0
86
+ e1 = e1 / np.linalg.norm(e1)
87
+
88
+ # Compute e2 as cross product of e0 and e1.
89
+ e2 = np.cross(e0, e1)
90
+
91
+ # local to space frame
92
+ return np.stack([e0,e1,e2]).T
93
+
94
+ def parse_complex(aa, data_dir, i_pdb_fns):
95
+ shard_idx, pdb_fns = i_pdb_fns
96
+
97
+ chunk_name = []
98
+ chunk_smiles = []
99
+ chunk_lig_xyz = []
100
+ chunk_seq = []
101
+ chunk_rec_xyz = []
102
+ chunk_rec_R = []
103
+ chunk_rec_feat = []
104
+
105
+ for pdb_fn in pdb_fns:
106
+ try:
107
+ name = os.path.basename(pdb_fn)
108
+ protein = get_pdb_components(pdb_fn+'/'+name+'_protein.pdb')
109
+ seq, xyz, resindex = get_protein_sequence_and_coords(protein)
110
+
111
+ if len(seq) < 3:
112
+ raise ValueError
113
+
114
+ assert len(xyz) == len(seq), "sequence and coord mismatch"
115
+
116
+ R_receptor = []
117
+ for t in xyz:
118
+ CA = np.array(t[0])
119
+ N = np.array(t[1])
120
+ C = np.array(t[2])
121
+
122
+ R_receptor.append(rot_from_two_vecs(N-CA,C-CA).flatten().tolist())
123
+
124
+ # atom features
125
+ feat = np.zeros((len(resindex),nfeat,3),dtype=np.float32)
126
+ feat[:] = np.nan
127
+
128
+ for i,(n, res) in enumerate(zip(resindex, seq)):
129
+ atoms = protein.select(f'resindex {n}')
130
+ ss = io.StringIO()
131
+ prody.writePDBStream(ss, atoms)
132
+ try:
133
+ mol = Chem.MolFromPDBBlock(ss.getvalue())
134
+ ref_aa = copy.deepcopy(aa[res])
135
+ reflabels = [l.split()[0] for l in ref_aa.reflabels]
136
+ labels = [l.split()[0] for l in ref_aa.name(mol)]
137
+ pos = mol.GetConformer().GetPositions()
138
+ xyz_labels = sorted([(xyz, reflabels.index(l)) for xyz,l in zip(pos,labels)
139
+ if l in reflabels], key=lambda t: t[1])
140
+ for r, j in xyz_labels:
141
+ feat[i,j,:] = r
142
+
143
+ except Exception as e:
144
+ print('Unsuccesful in assigning atoms to amino acid letter {}'.format(res),ss.getvalue(),e)
145
+ raise
146
+
147
+ # parse ligand, convert to SMILES and map atoms
148
+ suppl = Chem.SDMolSupplier(pdb_fn+'/'+name+'_ligand.sdf')
149
+ mol = next(suppl)
150
+
151
+ # position of atoms in SMILES (not counting punctuation)
152
+ smi = Chem.MolToSmiles(mol)
153
+ atom_order = [int(s) for s in list(filter(None,re.sub(r'[\[\]]','',mol.GetProp("_smilesAtomOutputOrder")).split(',')))]
154
+
155
+ # tokenize the SMILES
156
+ tokens = list(filter(None, re.split(molecule_regex, smi)))
157
+
158
+ # remove punctuation
159
+ masked_tokens = [re.sub(punctuation_regex,'',s) for s in tokens]
160
+
161
+ k = 0
162
+ token_pos = []
163
+
164
+ for i,token in enumerate(masked_tokens):
165
+ if token != '':
166
+ token_pos.append(tuple(mol.GetConformer().GetAtomPosition(atom_order[k])))
167
+ k += 1
168
+ else:
169
+ token_pos.append((np.nan, np.nan, np.nan))
170
+
171
+ chunk_name.append(name)
172
+ chunk_seq.append(seq)
173
+ chunk_rec_xyz.append(np.array([np.array(t[0]).tolist() for t in xyz]))
174
+ chunk_rec_R.append(np.array(R_receptor))
175
+ chunk_rec_feat.append(feat)
176
+ chunk_smiles.append(smi)
177
+ chunk_lig_xyz.append(token_pos)
178
+
179
+ except Exception as e:
180
+ print(e)
181
+ pass
182
+
183
+ try:
184
+ shard_idx = str(shard_idx)
185
+ with wd.TarWriter(f'{data_dir}/part-' + shard_idx + '.tar', compress=True) as sink:
186
+ for index in range(len(chunk_name)):
187
+ sink.write({
188
+ '__key__': "%s_%06d" % (shard_idx, index),
189
+ 'name.txt': chunk_name[index],
190
+ 'seq.txt': chunk_seq[index],
191
+ 'smiles.txt': chunk_smiles[index],
192
+ 'rec_xyz.pyd': chunk_rec_xyz[index],
193
+ 'rec_R.pyd': chunk_rec_R[index],
194
+ 'rec_feat.pyd': chunk_rec_feat[index],
195
+ 'lig_xyz.pyd': chunk_lig_xyz[index],
196
+ })
197
+
198
+ return len(chunk_name)
199
+ except Exception as e:
200
+ print('Exception while writing', repr(e))
201
+
202
+
203
+ if __name__ == '__main__':
204
+ import glob
205
+
206
+ filenames = glob.glob('data/pdbbind/v2020-other-PL/*')
207
+ filenames.extend(glob.glob('data/pdbbind/refined-set/*'))
208
+ filenames = sorted(filenames)
209
+
210
+ with open('split_direction/timesplit_no_lig_overlap_train','r') as f:
211
+ train_rec = f.read().split()
212
+ with open('split_direction/timesplit_no_lig_overlap_val','r') as f:
213
+ val_rec = f.read().split()
214
+ with open('split_direction/timesplit_test','r') as f:
215
+ test_rec = f.read().split()
216
+
217
+ train = [x for x in filenames if x.split('/')[-1] in train_rec]
218
+ val = [x for x in filenames if x.split('/')[-1] in val_rec]
219
+ test = [x for x in filenames if x.split('/')[-1] in test_rec]
220
+
221
+ print(f'Train has {len(train)} items and first 5 are {train[:5]}')
222
+ print(f'Val has {len(val)} items and first 5 are {val[:5]}')
223
+ print(f'Test has {len(test)} items and first 5 are {test[:5]}')
224
+
225
+ def chunks(lst, n):
226
+ """Yield successive n-sized chunks from lst."""
227
+ for i in range(0, len(lst), n):
228
+ yield lst[i:i + n]
229
+
230
+ comm = MPI.COMM_WORLD
231
+ with MPICommExecutor(comm, root=0) as executor:
232
+ if executor is not None:
233
+ aa = {k: AtomicNamer(v) for k,v in amino_acids.items()}
234
+
235
+ chunk_sizes = executor.map(partial(parse_complex, aa, 'train'), enumerate(chunks(train, 512)))
236
+ total_train_rows = 0
237
+ for s in chunk_sizes:
238
+ total_train_rows += s
239
+
240
+ chunk_sizes = executor.map(partial(parse_complex, aa, 'val'), enumerate(chunks(val, 512)))
241
+ total_val_rows = 0
242
+ for s in chunk_sizes:
243
+ total_val_rows += s
244
+
245
+ chunk_sizes = executor.map(partial(parse_complex, aa, 'test'), enumerate(chunks(test, 512)))
246
+ total_test_rows = 0
247
+ for s in chunk_sizes:
248
+ total_test_rows += s
249
+
250
+ print('Total number of train rows {}'.format(total_train_rows))
251
+ print('Total number of val rows {}'.format(total_val_rows))
252
+ print('Total number of test rows {}'.format(total_test_rows))
253
+
split_direction/timesplit_no_lig_overlap_train ADDED
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