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Prompt

Hello, can you explain to me how to get the coordinates corresponding to my conformer indices? I was given the indices before, and now I would like to know how to get the corresponding coordinates. I was given a link to the GitHub repo of the coordinates:

https://github.com/sjdv1982/nucleotide-library (it contains a README)

and the following explanation:

Your conformer indices should correspond to the conformer array that you get when you concatenate the primary .npy and the extension .npy

So if primary is length X and extension is Y, then your conformer indices up to X should correspond to the primary .npy, between X and X+Y to the extension .npy, and there should be no indices above X+Y

(and it's the 0.5 A library)

I would like an explanation in French, please.

Response

Oui. L’idée principale est la suivante :

ton indice de conformère ne pointe pas vers un seul fichier, mais vers le tableau obtenu en concaténant :

1. le fichier primary
2. puis le fichier extension

C’est exactement ce que dit la remarque qu’on t’a donnée, et cela correspond bien à l’organisation décrite dans le README du dépôt pour chaque motif de séquence et chaque niveau de précision. (GitHub)

1. Quels fichiers regarder

Dans le dépôt, pour chaque bibliothèque, chaque motif et chaque précision, il y a notamment :

• un fichier primary : [di/tri]nuc-<motif>.npy
• un fichier extension : [di/tri]nuc-<motif>-extension.npy (GitHub)

Comme on t’a précisé “it’s the 0.5 A library”, il faut prendre les fichiers du niveau 0.5 Å. (GitHub)

Exemples :

• dinucléotide motif AC → dinuc-AC.npy et dinuc-AC-extension.npy
• trinucléotide motif AAC → trinuc-AAC.npy et trinuc-AAC-extension.npy

2. Comment interpréter l’indice

Supposons :

• primary contient X conformères
• extension contient Y conformères

Alors l’indexation se fait sur :

all_conformers = concatenate(primary, extension)

Donc :

• indices 0 à X-1 → conformères dans primary
• indices X à X+Y-1 → conformères dans extension
• un indice >= X+Y → invalide (GitHub)

3. Exemple concret

Imaginons :

• primary a longueur 100
• extension a longueur 25

Alors :

• indice 0 → primary[0]
• indice 42 → primary[42]
• indice 99 → primary[99]
• indice 100 → extension[0]
• indice 107 → extension[7]
• indice 124 → extension[24]
• indice 125 → erreur, car hors limite

La règle générale est :

• si idx < len(primary) : prendre primary[idx]
• sinon : prendre extension[idx - len(primary)]

4. Ce que contient un fichier .npy

Le README précise que les fichiers .npy contiennent uniquement les coordonnées xyz des fragments. (GitHub)

Donc, quand tu fais par exemple :

coords = primary[idx]

ou

coords = extension[idx - len(primary)]

coords correspond aux coordonnées du conformère associé à cet indice.

5. Attention à un point important

Le dépôt contient aussi des fichiers d’origines (*.origin.txt) et des fichiers d’indices dans output/. Le README précise que les fichiers dans output/ contiennent des indices qui se rapportent à l’array d’entrée de la pipeline, avec des indices commençant à 1. Ce n’est pas forcément la même chose que les indices de ton tableau concaténé primary + extension. (GitHub)

Autrement dit :

• les indices de conformères qu’on t’a donnés semblent être des indices dans le tableau concaténé primary + extension
• les fichiers output/*-indices.txt, eux, ont une autre logique : ils référencent l’array d’entrée de la pipeline, et en indexation 1-based (GitHub)

Donc il ne faut pas mélanger ces deux systèmes d’indices.

6. Petit script Python

Voici le principe :

import numpy as np

primary = np.load("dinuc-AC.npy")
extension = np.load("dinuc-AC-extension.npy")

idx = 107  # exemple

if idx < len(primary):
    coords = primary[idx]
    source = "primary"
    local_idx = idx
elif idx < len(primary) + len(extension):
    coords = extension[idx - len(primary)]
    source = "extension"
    local_idx = idx - len(primary)
else:
    raise IndexError("Indice hors limites")

print("Source :", source)
print("Indice local :", local_idx)
print("Coordonnées :", coords)

7. Résumé simple

Pour retrouver les coordonnées à partir d’un indice :

• choisis le bon motif (AA, AC, AAC, etc.)

• prends les fichiers de la bibliothèque 0.5 Å

• charge :

  • ...npy = primary
  • ...-extension.npy = extension

• considère que ton indice est dans primary + extension

• si l’indice est avant la fin de primary, il est dans primary

• sinon, il est dans extension avec décalage de len(primary)

En une ligne :

coords = np.concatenate([primary, extension], axis=0)[idx]

cela revient au même, tant que idx est bien un indice du tableau concaténé.

Si tu veux, je peux aussi te donner la même explication appliquée à un cas concret si tu me dis ton motif (AC, CAA, etc.) et un ou deux indices que tu as.