文件读取

导入PDBParser读取本地pdb文件

>>> from Bio.PDB import PDBParser
>>> p=PDBParser()
>>> s=p.get_structure("7kn5","7kn5.pdb")
>>> s
<Structure id=7kn5>

get_strucutre()方法有两个参数，第一个参数为id，相当于一个可以自己指定的名字，第二个参数是文件名

结构的表示

一个 Structure 对象的整体布局遵循称为SMCRA（Structure/Model/Chain/Residue/Atom，结构/模型/链/残基/原子）的体系架构：

结构由模型组成
模型由多条链组成
链由残基组成
多个原子构成残基

>>> model=s[0]
>>> model
<Model id=0>
>>> chain=model['A']
>>> chain
<Chain id=A>
>>> for i in chain:
...     print(i)
...
<Residue GLN het=  resseq=1 icode= >
<Residue VAL het=  resseq=2 icode= >
<Residue GLN het=  resseq=3 icode= >
>>> chain[3]
<Residue GLN het=  resseq=3 icode= >

笔者这里导入的蛋白是一个只有单链的蛋白，因此chain也只有一条，对于有多条链的蛋白可以用ABCDEF一直索引下去；而每个链由多个氨基酸组成，直接使用下标索引可以找到，这里只列出了遍历结果的小部分。
注意：chain的下标是从1开始的，不是从0开始的

对于不同链的描述，其实用PDB也可以看到的

残基对象的一些其他方法：

>>> residue.get_resname()       # 返回残基名称，如 "ASN"
>>> residue.is_disordered()     # 返回1如果该残基含有无序原子
>>> residue.get_segid()         # 返回其SEGID如"CHN1"
>>> residue.has_id(name)        # 判断一个残疾是否有某个原子

atom对象包含在chain：

>>>chain[1]
<Residue GLN het=  resseq=1 icode= >
>>> for atom in chain[1]:
...     print(atom)
...
<Atom N>
<Atom CA>
<Atom C>
<Atom CB>
<Atom O>
<Atom CG>
<Atom CD>
<Atom NE2>
<Atom OE1>

用文字索引可以指向某个chain的atom：

>>> atom=residue['CA']

>>> for key in atom.__dict__:
...     print(key,atom.__dict__[key])
...
level A
parent <Residue GLN het=  resseq=1 icode= >
name CA
fullname  CA
coord [20.024 -3.073 -1.719]
bfactor 86.76
occupancy 1.0
altloc
full_id ('7kn5', 0, 'A', (' ', 1, ' '), ('CA', ' '))
id CA
disordered_flag 0
anisou_array None
siguij_array None
sigatm_array None
serial_number 2
xtra {}
element C
mass 12.0107
pqr_charge None
radius None
_sorting_keys {'N': 0, 'CA': 1, 'C': 2, 'O': 3}

可以看出，atom对象中存储了包括原子名称，原子坐标，B因子，原子质量，altloc标识符和原子名称等数据

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