relax

Esta é uma liberação de bugfix menor que resolve um problema importante, introduzido em algum lugar dentro dos últimos que poucos relaxar lançamentos, através do qual relaxamento dados ausentes não é tratada corretamente em uma análise livre de modelo. Um número de outros pequenos bugs também foram corrigido.

Esta versão resolveu vários problemas, incluindo problemas de Python 3, PDB e estrutura de manipulação e faltando dados de relaxamento causando análises livre modelo falha. É altamente recomendado atualizar para esta versão mais recente.

Este é um grande recurso e bugfix lançamento que marca a conclusão da implementação de análise do modelo de estado N. O modelo de estado N permite estruturas simples ou conjuntos de estruturas estáticos a ser analisados e comparados usando o acoplamento dipolar residual (ERD), turnos pseudo-contact (PCSs) e restrições de distância via nãos. Além de tensores de alinhamento, as populações ou as probabilidades de cada Estado podem ser otimizadas, bem como a posição do centro paramagnético quando PCSs são usados.

Esta é a segunda versão de relax GUI e é uma reescrita de código principal. Ele agora funciona no GNU/Linux, Mac OS X e MS Windows. Muitas correções de bugs, há melhorias para a teoria de ordem de quadro, análise do modelo N-Estados, manipulação de valores RDC e PCS, uma série de novas funções de usuário para sobreposição, deslocamento e criação de estrutura e para visualização de modelo-free resultado em PyMOL e um redesenho do auto-análises para ter todos os dados de entrada pré-carregado em um tubo de dados relax para suporte de moléculas orgânicas não-proteína em dauvergne_protocol auto-análise.

Esta é uma versão principal característica. Acrescenta a capacidade de executar relaxar em clusters ou redes de computadores através do protocolo MPI. Este se funde no ramo Gary Thompson multi-processador, que foi iniciado o caminho de volta em 2007. O pacote "multi" introduz dois tecidos do processador, o modo padrão uni-processador e do modo mpi4py para usar o protocolo MPI com Python. O código de análise do modelo livre foi paralelizado para tirar proveito dos modos multi-processador, acelerando significativamente os cálculos em clusters com eficiência de escala quase perfeita.