def mostraModelo(self):
self.carregaModelos()
arq = self.modeloEscolhido
nomeModelo = arq.replace(".txt", "")
texto = pegaModelo(arq, "modelo")
texto = texto.replace("nn", "\n")
texto = texto.replace("vv", ", ")
distancia = (pegaModelo(self.modeloEscolhido,
"distancia")).replace("\n", "")
arqMelhor = (pegaModelo(self.modeloEscolhido,
"melhorArquivo")).replace("\n", "")
equacao = (pegaModelo(self.modeloEscolhido,
"equacao")).replace("\n", "")
base = (pegaModelo(self.modeloEscolhido, "base")).replace("\n", "")
coeficiente = (pegaModelo(self.modeloEscolhido,
"coeficiente")).replace("\n", "")
valorCoeficiente = (pegaModelo(self.modeloEscolhido,
"valorCoeficiente")).replace(
"+*+", "\n")
variaveis = str(int(pegaModelo(self.modeloEscolhido, "colunas")) - 1)
tuned = (pegaModelo(self.modeloEscolhido, "tuned")).replace("\n", "")
textoInformacoes = " Data Base: " + base + "\n" + " Cut Distance: " + distancia + chr(
197
) + "\n" + " Variables: " + variaveis + "\n" + " Coefficient used in the evaluation : " + coeficiente + "\n" + "\n" + " Training Coefficients: " + "\n" + valorCoeficiente + "\n" + " Fine tuning: " + tuned
complemento = "\n" + " Regression File: " + arqMelhor + "\n" + " Equation: " + equacao
textoInformacoes = textoInformacoes + complemento
textoModelo = texto + "\n"
textoModelo = textoModelo.replace('a', chr(945)) # troca a por alpha
textoModelo = textoModelo.replace('hng',
chr(550)) # troca hng por amgstrons
#QtGui.QMessageBox.information(self, "Model Description: "+nomeModelo, texto)
self.caixatexto(textoModelo, textoInformacoes, nomeModelo)
self.pushButton_deleta.setEnabled(False)
def selecionaModelo(self, index):
self.modeloEscolhido = index.data().strip() + ".txt"
modelo = self.modeloEscolhido.replace(".txt", "")
distancia = pegaModelo(self.modeloEscolhido, "distancia")
base = pegaModelo(self.modeloEscolhido, "base")
coeficiente = pegaModelo(self.modeloEscolhido, "coeficiente")
variaveis = str(int(pegaModelo(self.modeloEscolhido, "colunas")) - 1)
texto = " [Data Base: " + base + " - Distance: " + distancia + chr(
197
) + " - Variables: " + variaveis + " - Coefficient: " + coeficiente + "]"
texto = texto.replace("\n", "")
self.mostraModelo()
def mostraModelo(self):
#self.carregaModelos()
arq = self.modeloEscolhido
texto = pegaModelo(arq, "modelo")
texto = texto.replace("nn", "\n")
texto = texto.replace("vv", ", ")
equacao = pegaModelo(self.modeloEscolhido, "equacao")
distancia = pegaModelo(self.modeloEscolhido, "distancia")
base = pegaModelo(self.modeloEscolhido, "base")
coeficiente = pegaModelo(self.modeloEscolhido, "coeficiente")
valorCoeficiente = pegaModelo(self.modeloEscolhido,
"valorCoeficiente").replace("+*+", "\n")
variaveis = str(int(pegaModelo(self.modeloEscolhido, "colunas")) - 1)
tuned = pegaModelo(self.modeloEscolhido, "tuned")
texto2 = "# Data Base: " + base + " | Distance: " + distancia + chr(
197
) + " | Variables: " + variaveis + " | Coefficient: " + coeficiente
texto2 = texto2.replace("\n", "")
texto2 = texto2 + "\n" + "# Training Coefficients: " + "\n" + valorCoeficiente
texto = texto + "\n" + texto2
texto = texto + "# Tuned: " + tuned
texto = texto.replace('a', chr(945)) # troca a por alpha
texto = texto.replace('hng', chr(550)) # troca hng por amgstrons
self.label_modelo.setText("Model: " +
self.modeloEscolhido.replace(".txt", ""))
self.plainTextEdit_modelo.setPlainText(texto)
def verificaRepetido(self, nomeInterno):
arqs = arquivosNaPastaModels()
for i in arqs:
nome = pegaModelo(i, "nomeInterno")
if nomeInterno.strip() == nome.strip():
return i
return ""
def fazExperimento(self):
logText = "The theoretical log " + self.inibidor + " for:"
self.label_log.setText(logText)
diretorio = "./inputFiles/" # define diretorio para salvar o download
self.ligante = self.lineEdit_Ligante.text().upper().strip()
self.chamaRotinasPreparacao(
diretorio, self.ligante
) # chama runcoes para preparar arquivos para processamento
arquivosParaLerUsu = leCsv(
diretorio + "pdbsProteinaUsu.txt"
) # le arquivo com os pdbs a serem processados como proteinas. Este arquvivo so contem pdbs que tem arquivo de KI correspondente
arqModelo = self.modeloEscolhido
if temLigante("./pdbs/", arquivosParaLerUsu) == False:
reply = QtGui.QMessageBox.question(
self, 'Message',
"The estructure to experiment don't have the ligand " +
self.ligante, QtGui.QMessageBox.Ok, QtGui.QMessageBox.Ok)
pass
else:
# entra o valor da distância
distancia = float(pegaModelo(arqModelo, "distancia").strip())
tipoMedia = pegaConfig("tipoMedia")
mediaDistanciaPorPdb(
arquivosParaLerUsu, distancia, "USU",
self.progressBar) # gera arquivo com medias do conjunto treino
diretorio, arquivo = geraArquivoComTermoDeEnergiaExperimento(
arquivosParaLerUsu, distancia, "Usu", tipoMedia,
self.ligante) #gera arquivo de treino
if diretorio == "nok": # significa que nao existe o ligante
return False
formula = pegaModelo(arqModelo, "equacao")
pdbNome, logKi, ki = geraExperimento("", arquivo, formula)
logKiS = ("%.3f" % logKi)
# vamos pegar só um valor calculado de ki pois a funcçao e utilizada tambem para conjunto teste
logText = "The theoretical log " + self.inibidor + " for:"
self.label_log.setText(logText.replace("\n", "") + "\n" + pdbNome)
self.label_logTeorico.setText(str(logKiS))
return True