您的位置:首页 > 游戏 > 手游 > 济南百度推广公司_经典网站设计欣赏_互联网营销是干什么_爱战网官网

济南百度推广公司_经典网站设计欣赏_互联网营销是干什么_爱战网官网

2025/2/12 2:37:20 来源:https://blog.csdn.net/qq_27390023/article/details/145556656  浏览:    关键词:济南百度推广公司_经典网站设计欣赏_互联网营销是干什么_爱战网官网
济南百度推广公司_经典网站设计欣赏_互联网营销是干什么_爱战网官网

drmsd(distance Root Mean Square Deviation,距离均方根偏差)函数在AlphaFold3的 src.utils.validation_metrics模块中定义,用于计算两个蛋白质结构(或其他分子结构)之间的距离偏差。它衡量了两个结构的 成对原子间距离 差异,而不是直接比较原子坐标。这种度量方式比 RMSD(Root Mean Square Deviation,均方根偏差)更能反映全局结构差异,因为它不会受到全局对齐的影响。

源代码:

import torch
from typing import Optionaldef drmsd(structure_1: torch.Tensor, structure_2: torch.Tensor, mask: Optional[torch.Tensor] = None) -> torch.Tensor:"""Calculate the distance Root Mean Square Deviation (dRMSD) between two structures.Args:structure_1 (torch.Tensor): First structure of shape [..., N, 3]structure_2 (torch.Tensor): Second structure of shape [..., N, 3]mask (Optional[torch.Tensor]): Mask of shape [..., N] indicating valid positionsReturns:torch.Tensor: The dRMSD between the two structures"""def pairwise_distances(structure: torch.Tensor) -> torch.Tensor:"""Calculate pairwise distances within a structure."""diff = structure[..., :, None, :] - structure[..., None, :, :]return torch.norm(diff, dim=-1)d1 = pairwise_dis

版权声明:

本网仅为发布的内容提供存储空间,不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源:XXX网络”的作品,均转载自其它媒体,著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

我们尊重并感谢每一位作者,均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题,请及时与我们联系,联系邮箱:809451989@qq.com,投稿邮箱:809451989@qq.com