Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

DSSP от Biopython выдает ошибку «NameError: глобальное имя FileNotFoundError»

Я пытаюсь запустить DSSP через Biopython, пару месяцев назад код работал, однако теперь я получаю эту ошибку. Любая помощь приветствуется.

>>>from Bio.PDB.PDBParser import PDBParser
>>>from Bio.PDB.DSSP import DSSP
>>>p=PDBParser(PERMISSIVE=1)
>>>st= p.get_structure('1bzq','1bzqK.pdb')
>>>model=st[0]
>>>dssp= DSSP(model,'1bzqK.pdb',dssp='dssp')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/rennes/akhila/.local/lib/python2.7/site-packages/Bio/PDB/DSSP.py", line 355, in __init__
except FileNotFoundError:
NameError: global name 'FileNotFoundError' is not defined

Я также проверил путь dssp

user@home:~/Documents/FR_distances$ mkdssp
mkdssp 2.2.1 options:
-h [ --help ]         Display help message
-i [ --input ] arg    Input file
-o [ --output ] arg   Output file, use 'stdout' to output to screen
-v [ --verbose ]      Verbose output
--version             Print version
-d [ --debug ] arg    Debug level (for even more verbose output)

Я также сослался на это и изменил dssp путь, но все равно выдает ту же ошибку.

nameerror biopython
22.11.2017

Ответы:


1

Из исходного кода:

Обратите внимание, что последний исполняемый файл DSSP из пакета DSSP-2 был переименован с dssp на mkdssp. При использовании последней версии DSSP может потребоваться указать имя исполняемого файла DSSP: >>> dssp = DSSP(model, '1mot.pdb', dssp='mkdssp')

Попробуйте заменить dssp= DSSP(model,'1bzqK.pdb',dssp='dssp') на:

dssp = DSSP(model, '1bzqK.pdb', dssp='mkdssp')
23.11.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..