fingerprint 5개와 assay37개를 변경해가면서 모델을 학습해야하므로 ipynb파일의 특정부분을 수정하여 185개의 ipynb파일을 손쉽게 만들수 있는 코드를 작성했다. 하나하나 수정하면서 실행하려면 힘드니 미리 코드를 짜서 수정해 놓고 실실행만 시키도록 하자.
#fingerprint 리스트
fp_list = ['maccs','morgan','pattern','rdkit','layerd']
#어세이 그룹과 그룹안 어세이 개수
group_dict = {'8305' : 13,
'7871' : 16,
'7521' : 8
}
for group in group_dict :
print(group)
#8305
#7871
#7521
#그룹, 어세이, fingerprint 수정하여
#.ipynb 파일 37(assay)개수*5개(fingerprint개수) 만들기
file_name = 'MACCS_8305_0.ipynb'
for fp in fp_list :
for group in group_dict :
for i in range(group_dict[group]) :
f = open(file_name,'r',encoding='UTF8')
file = f.readlines()
f.close()
file[10] = file[10].replace("8305",str(group))
file[11] = file[11].replace("0",str(i))
file[12] = file[12].replace("maccs",fp)
g = open('./create_models_cv_result/'+fp+"_"+str(group)+"_"+str(i)+".ipynb", 'w+',encoding='UTF8')
g.writelines(file)
g.close()
#끝
'AI 독성예측' 카테고리의 다른 글
[AI 독성예측] 독성예측모델에서는 정밀도가 중요할까요 재현율이 중요할까요? (0) | 2021.03.09 |
---|---|
[AI 독성예측] 독성예측 툴 (0) | 2021.03.05 |
[AI 독성예측] rdkit에서 사용할 수 있는 molecular Descriptor에 대하여 (0) | 2021.02.26 |
[AI독성예측] ChemoPy : freely available python package for computationalbiology and chemoinformatics (0) | 2021.02.08 |
[AI독성예측] TOX21 Data Challenge Review (0) | 2021.02.01 |