semvec/pypi-packages huggingface dataset:
topology-genrator 3.0
A package to preprocess ligand files and generate topology files for GROMACS.

# Topology Gernator

Toplogt gernator is updated version of ligand processor. This is a Python package designed to preprocess ligand files and generate necessary topology files for GROMACS simulations. This package supports ligand files in PDB and mol2 formats, and outputs the required `.itp`, `.gro`, and `.prm` files for small ligands.

## Features

- Preprocess ligand files in PDB or mol2 format.
- Generate topology files (`.itp`, `.gro`, `.prm`) for GROMACS.

## Installation

You can install the Ligand Processor package using pip:

```sh

pip install topology_genrator

Usage
Preprocess Ligand File
To preprocess a ligand file, use the preprocess_ligand command. This command will take a ligand file in mol2 format and generate a preprocessed mol2 file.

preprocess_ligand <name_of_your_ligand.mol2>

Example:
preprocess_ligand lig.mol2

This command will generate a file lig_preprocessed.mol2.

Generate Topology Files
Once you have the preprocessed ligand file, you can generate the topology files for GROMACS using the generate_topology command:

generate_topology <name_preprocessed.mol2>

Example:
generate_topology lig_preprocessed.mol2

This command will generate the following files:

lig.gro: GROMACS coordinate file.
lig.itp: GROMACS topology file.
lig.prm: Parameter file with Lennard-Jones parameters.

Dependencies
parmed: This package is required to handle the ligand files. It can be installed via pip.

pip install parmed

Contributing
Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request on the GitHub repository

License
This project is licensed under the MIT License.

Contact
For any questions or feedback, please contact  naeem.sbb@pu.edu.pk
samv2 0.0.4
fork of the official SAMv2 implementation with cpu support
Requires Python: >=3.8
Keywords: deep-learning, pytorch

<a href="https://colab.research.google.com/github/SauravMaheshkar/samv2/blob/main/examples/notebooks/samv2_prompted_segmentation_with_wandb_tables.ipynb" target="_parent"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a>
[![Build and Tests](https://github.com/SauravMaheshkar/samv2/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/SauravMaheshkar/samv2/actions/workflows/ci.yml)

CPU **compatible** fork of the official SAMv2 implementation.

## Features 🚀

* CPU compatible
* ships with config files
* Run image and video inference on CPUs
* [Example notebooks](../examples/notebooks/) showcasing inference using weights and biases.

## Installation

You can download it from [pypi](https://pypi.org/) using `pip` as follows:

```bash
pip install samv2
```

or from the repository:

```bash
pip install git+https://github.com/SauravMaheshkar/samv2.git
```

## Usage

After downloading the official weights, you can use the `load_model()` helper method to instantiate a model.

```python
from sam2 import load_model

model = load_model(
    variant="tiny",
    ckpt_path="artifacts/sam2_hiera_tiny.pt",
    device="cpu"
)
```

* [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/SauravMaheshkar/samv2/blob/main/examples/notebooks/samv2_prompted_segmentation_with_wandb_tables.ipynb) Example Notebook to run prompted segmentation on images logging predictions as W&B Tables.
* [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/SauravMaheshkar/samv2/blob/main/examples/notebooks/samv2_automatic_segmentation_with_wandb_tables.ipynb) Example Notebook to run automatic segmentation on images logging predictions as W&B Tables.

## Citation

```bibtex
@article{ravi2024sam2,
  title={SAM 2: Segment Anything in Images and Videos},
  author={Ravi, Nikhila and Gabeur, Valentin and Hu, Yuan-Ting and Hu, Ronghang and Ryali, Chaitanya and Ma, Tengyu and Khedr, Haitham and R{\"a}dle, Roman and Rolland, Chloe and Gustafson, Laura and Mintun, Eric and Pan, Junting and Alwala, Kalyan Vasudev and Carion, Nicolas and Wu, Chao-Yuan and Girshick, Ross and Doll{\'a}r, Piotr and Feichtenhofer, Christoph},
  journal={arXiv preprint},
  year={2024}
}
```
nn-wien2k 1.3
Библиотека для подсчета ближайших соседей атомов wien2k

# Библиотека nn_wien2k

## Обзор
`nn_wien2k` — это библиотека Python для анализа атомной структуры материалов на основе данных из файлов WIEN2k case.outputnn. Библиотека позволяет парсить файлы, анализировать ближайших соседей атомов и представлять результаты в удобном формате.

## Установка

Перед установкой `nn_wien2k` убедитесь, что на вашей системе установлен Python 3.6 или выше. Установить nn_wien2k можно с помощью pip:
```
pip install nn_wien2k
```

## Использование

### Основные функции

1. `parse_file(filename: str, distance: float = 3.0)`: Парсит файл case.outputnn и возвращает структурированные данные о ближайших соседях атомов.

2. `print_results(results: defaultdict)`: Выводит результаты анализа в консоль в читаемом формате.

### Применение
```python
from nn_wien2k import parse_file, print_results
```

#### Путь к вашему файлу case.outputnn
```python
file_path = "path/to/your/case.outputnn"
```

#### Парсинг файла
```python
results = parse_file(file_path)
```
#### Парсинг файла с другим параметром отсечки ближайших соседей (в ангстремах)
```python
results = parse_file(file_path, distance=4)
```


#### Вывод результатов в консоль
```python
print_results(results)
```

#### Как читать результаты
```
%Атом 1% (количество: %количество атомов с таким окружением%):
  %Сосед атома 1%:
    %Расстояние до этого соседа в ангстремах% ANG: %количество таких соседей%
  %Сосед атома 2%:
    %Расстояние до этого соседа в ангстремах% ANG: %количество таких соседей%

%Атом 2% (количество: %количество атомов с таким окружением%):
  %Сосед атома 1%:
    %Расстояние до этого соседа в ангстремах% ANG: %количество таких соседей%
  %Сосед атома 2%:
    %Расстояние до этого соседа в ангстремах% ANG: %количество таких соседей%
```


#### Пример результатов для кобальта
```
Co (количество: 1):
  Co:
    2.50627 ANG: 12
```
#### Пример результатов для Co2Si
```
Co (количество: 72):
  Co:
    2.50117 ANG: 2
    2.53369 ANG: 1
    2.58921 ANG: 2
    2.64556 ANG: 2
    2.67629 ANG: 1
  Si:
    2.33247 ANG: 2
    2.47252 ANG: 1
    2.56521 ANG: 2

Co (количество: 72):
  Co:
    2.53369 ANG: 1
    2.58921 ANG: 2
    2.64556 ANG: 2
    2.67629 ANG: 1
    2.67865 ANG: 2
  Si:
    2.31330 ANG: 2
    2.32709 ANG: 1
    2.34772 ANG: 1
    2.62046 ANG: 1

Si (количество: 72):
  Co:
    2.31330 ANG: 2
    2.32709 ANG: 1
    2.33247 ANG: 2
    2.34772 ANG: 1
    2.47252 ANG: 1
    2.56521 ANG: 2
    2.62046 ANG: 1
  Si:
    3.14728 ANG: 2
```