接上期，这期我们来简单的讲一下选择原子的方法和查找聚类中心。由于上期有同学提了输出与代码块分开较好，所以这期的示例输出是放在代码块以外的。
2.选择原子
入门
这个例子，我们将在MDTraj上进行基础的原子和残基的选择，首先让我们加载一个例子轨迹.
from __future__ import print_function
import mdtraj as md
traj=md.load('ala2.h5')
print(traj)
<mdtraj.Trajectory with 100 frames, 22 atoms, 3 residues, without unitcells>
我们可以使用traj.n_atoms和traj.n_residues来直接的测出多少原子或残基
print('多少原子? %s' % traj.n_atoms)
print('多少残基? %s' % traj.n_residues)
我们同样可以使用traj.xyz来操作原子的位置，traj.xyz是一个Numpy array包含每个原子维度上的xyz坐标(n_frames, n_atoms, 3)。让我们找出第五帧的第十个原子的3维坐标。
frame_idx = 4 #零开始索引，下同
atom)idx=9
print('第五个原子的第十帧的位置在哪里？') #个人觉得教程写反了
print('x:%s\ty:%s\tz:%s'%tuple(traj.xyz[frame_idx, atom_idx,:])))
拓扑对象
就如之前所介绍那样，每个轨迹对象都包含有拓扑.轨迹的拓扑包含所有的连接信息在你的体系和特别的链，残基和原子信息.
topology=traj.topology
print(topology)
<mdtraj.Topology with 1 chains, 3 residues, 22 atoms, 21 bonds>
在拓扑对象中我们可以选择一个清晰的原子或者loop环（注意:所有均从0开始索引）
print('Fifth atom: %s' % topology.atom(4))
print('All atoms: %s' % [atom for atom in topology.atoms])
Fifth atom: ACE1-C
All atoms: [ACE1-H1, ACE1-CH3, ACE1-H2, ACE1-H3, ACE1-C, ACE1-O, ALA2-N, ALA2-H, ALA2-CA, ALA2-HA, ALA2-CB, ALA2-HB1, ALA2-HB2, ALA2-HB3, ALA2-C, ALA2-O, NME3-N, NME3-H, NME3-C, NME3-H1, NME3-H2, NME3-H3]
残基同样如此
print('Second residue: %s' % traj.topology.residue(1))
print('All residues: %s' % [residue for residue in traj.topology.residues])
Second residue: ALA2
All residues: [ACE1, ALA2, NME3]
所有的原子和残基同样拥有对象，拥有自己的属性集。这里有一些简单的例子:
atom = topology.atom(10)
print('''Hi! I am the %sth atom, and my name is %s.
I am a %s atom with %s bonds.
I am part of an %s residue.''' % ( atom.index, atom.name, atom.element.name, atom.n_bonds, atom.residue.name))
Hi! I am the 10th atom, and my name is CB.
I am a carbon atom with 4 bonds.
I am part of an ALA residue.
同样还有一些复杂的参数，例如atoms.is_sidechain 或者residue.is_protein,允许有更多的选择
大杂烩
你可以看到这些参数是如何和python的筛选功能结合在一起的。比如我们想查看我们分子侧链的所有碳原子，我们可以尝试这样.
print([atom.index for atom in topology.atoms if atom.element.symbol is 'C' and atom.is_sidechain])
或者我们想索引第一条链的所有奇数残基
print([residue for residue in topology.chain(0).residues if residue.index % 2 == 0])
原子选择语法
MDTraj拥有和PyMol和VMD类似的原子选择语法，你可以使用topology.select来使用，让我们查找最后两个残基的所有原子。
在主文档中含有更多信息
print(topology.select('resid 1 to 2'))
[ 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21]
你同样可以进行更多复杂的操作.例如我们查看骨架中的氮原子
print(topology.select('name N and backbone'))
[ 6 16]
如果你想看生成结果的代码，可以使用select_expression来实现
selection = topology.select_expression('name CA and resid 1 to 2')
print(selection)
[atom.index for atom in topology.atoms if ((atom.name == 'CA') and (1 <= atom.residue.index <= 2))]
3.查找聚类的中心（Finding centroids of clusters）
查找中心
在这个例子中，我们将要需找一个“中心”作为一组构象。这个组可能潜在的来自簇.使用例如Ward hierarchical 方法成簇.
注意这有一些可能的方式来定义中心，例如:
from __future__ import print_function
%matplotlib inline
import mdtraj as md
import numpy as np
加载轨迹
traj = md.load('ala2.h5')
print(traj)
让我们计算构象之间的RMSDs
atom_indices = [a.index for a in traj.topology.atoms if a.element.symbol != 'H']
distances = np.empty((traj.n_frames, traj.n_frames))
for i in range(traj.n_frames):
distances[i] = md.rmsd(traj, traj, i, atom_indices=atom_indices)
:
beta = 1
index = np.exp(-beta*distances / distances.std()).sum(axis=1).argmax()
print(index)
83
centroid = traj[index]
print(centroid)
>
<mdtraj.Trajectory with 1 frames, 22 atoms, 3 residues, without unitcells>
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