2006年07月31日

Vigyaan

Vigyaanは、CD-ROMのみでブートできるKNOPPIX(Linux)に以下の様なbio/chemical software群を含めたもので、ISOイメージとして公開されています。

Ghemical, Jmol, MPQC, Open Babel, PSI3, Rasmol, XDrawChem, Artemis, Bioperl, ClustalX, Cn3D, EMBOSS, Garlic, Glimmer, GROMACS,GP/Arka, MUMmer, NCBI tools, NJPlot などなど

利用法:
Vigyaanのサイトから、VigyaanCD-v1.0.isoをダウンロードし、CD-ROMを作成します。ISOイメージからCD-ROMの作成方法は以下のサイトが参考になります。

http://pocketstudio.jp/win/iso/cdrom.html

CD-ROMが作成できれば、あとは、CD-ROMからブートするだけです。上記ソフトウェアはメニューから使える状態になっています。Screenshotsを見るとVigyaanの概要がイメージできると思います。

インストールが苦手な方やソフトウェアを試しに使ってみたい方などにお勧めです。


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2006年07月30日

BALLView

久しぶりにBALL(Biochemical Alrorithms Library)のHPを見ると、BALLViewという分子Viewerが公開されていました。操作も簡単で以下のようなグラフィクスが描けます。

ball_view1.png

Galleryを見るとなかなかきれいなグラフィクスが描けることが分かります。
しかもスクリプトはPythonなのでこれもGOODです。

BALL自体は、C++で書かれた分子モデリング用のライブラリで、Max Planck Instituteで開発がスタートされたものです。非常に有益なライブラリだと思いますので、後日メモしたいと思います。


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2006年07月29日

Cheminformatics.org

利用されている方も多いと思いますが、Cheminformatics.orgではQSAR, QSPR BBB penetration等のdatasetsが公開されています。sdfとして公開されたいるdatasetもあり、とても便利だと思います。これらは、論文でPublishされたものですので、論文の結果を見ながら先日紹介したSNNSでのモデリングの練習にも利用できると思います。また、Cheminformatics Linksもよくまとまったリンク集だと思います。


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2006年07月28日

Stuttgart Neural Network Simulator その2

実際にJavaNNSを動かしてみます。C:\Java\JavaNNS-Win以下にexamplesフォルダがあると思いますが、このフォルダの中に様々な例となるファイルが置かれています。今回は、manualでも取り上げられていますが、exampleファイルを使ってXOR回路の構築を試してみたいと思います。
XORの真理値表は以下のとおりです。

 X Y Z
 0 0 0
 0 1 1
 1 0 1
 1 1 0

1. JavaNNSを起動し、[File]->[Open]からexamplesフォルダにあるxor.netをOpenすると以下の画面が表示されます。同様に、xor.patもOpenします。ここで、xor.netには、NN自体の情報が保存されており、xor.patには、入力/出力データが保存されています。

SNNS_2.png

2. 解析に重要ないくつかのWindowを開きます。
 NNの構築等を制御するパネル:[Tools]->[Control Panel]
 学習過程(誤差)を確認できるグラフ:[View]->[Error graph]
 Logの出力:[View]->[Log]

3. 学習を始めます。[Control Panel]の[Init]ボタンを押しWeightの初期化を行います。次に、[Learning]タブを開き、[Learning function]リストからBackpropagationを選択し、Cyclesを4000とします。そして、[Learn All]ボタンを押します。

SNNS_3.png

おお!2500 cycleあたりから急激に誤差が少なくなっています。

4. NNでモデリングされた入力と出力の関係を見てみます。Networkが表示されている画面上でCtrlキーを押しながら2つの入力素子と1つの出力素子を選択します。次に、[View]->[Projection]を選択すると以下の結果が表示されます。

SNNS_4.png

確かに、入力と出力の関係が学習されています。なんか実際のアナログ回路でXORを作ったような入力と出力の関係でおもしろいです。

4.[File]->[Save data]で結果を保存します。保存の時に"Saving details"というダイアログがでますが、[Include input patterns]と[Include output patterns]にcheckを入れることにします。また、[FIle]->[Sava]で構築したnetworkも保存します。

最後に、結果を見てみます。今回学習には4つのデータが使われているのですが、NNの出力と合わせて出力されています。

#1.1
0 0 ← 入力(学習用データ)
0  ← 出力(学習用データ)
0.14919 ← NNの出力
#2.1
0 1
1
0.88629
#3.1
1 0
1
0.83977
#4.1
1 1
0
0.13761


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2006年07月27日

Stuttgart Neural Network Simulator その1

Stuttgart大学で開発されたニューラルネットワークシミュレータであるStuttgart Neural Network Simulator (SNNS)についてメモしたいと思います。

QSARを行うにあたり、MLR,PLS等の多変量解析だけではなくNNも有効なモデリング手段ですね。SNNSはQSARモデルの作成にも利用されており、論文でも多く見かけます。最近では、SNNSのJava GUI版(JavaNNS)が登場し、インストール作業も楽になったと思います。

それでは、JavaNNSをWindowsにインストールし、実際に起動してみます。
まず、SNNSのJavaNNSからJavaNNS-Win.zipをdownloadします。次に、ここでは、JavaNNS-Win.zipをC:\Java以下で解凍します。するとC:\Java\JavaNNS-Winが作成されます。

JavaNNSの起動ですが、コマンドプロンプトで、C:\Java\JavaNNS-Winに移動し、"java -jar JavaNNS.jar"で起動できます。一回目の起動時にSNNS_jkr.dllのインストール先が問われますが、通常は、デフォルトのPathで問題ないと思います。

問題なく起動できれば以下のような画面が現れます。

SNNS1.png


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2006年07月26日

JOELibで分子のfragmentation

前回CDKで分子のfragmentationを行いました。JOELibでは、SMARTSFragmentationクラスを用いることで、SMARTSパターンを利用したfragmentationができます。

今回は、例として、ペプチド結合(アミド結合)を切断することにより分子のfragmentationを行ってみます。まずは、SMARTSパターンをVectorにaddします。ここでは、1つのパターンしかaddしていませんが、複数のSMARTSパターンをaddすることにより、様々なパターンで切断することができます。

 JOEMol mol = new JOEMol(inType,outType);
 String smartsPattern = "NC(=O)C";
 Vector smarts_vec = new Vector();
 smarts_vec.add(smartsPattern);

次に、SMARTSFragmentationクラスのインスタンスを作成し、SMARTSパターンの入ったVectorをsetします。

 SMARTSFragmentation sf = new SMARTSFragmentation();
 sf.setPattySMARTS(smarts_vec);

最後に、getFragmentation(JOEMol mol)メソッドにより分子のfragmentationを行います。結果はJOEMolVectorとして返ってきます。

 sreader.readNext(mol);
 JOEMolVector mol_vec = sf.getFragmentation(mol);
 for(int i=0;i<mol_vec.getSize();i++){
  swriter.writeNext(mol_vec.getMol(i));
 }

以下の図は、Ala-Glu-Tyrをfragmentationした例です。

frag_smarts.png


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2006年07月25日

JOELibで分子画像の作成

JOELibで分子画像を出力したいと思います。分子画像の作成には、Mol2Imageクラスを利用します。instance()メソッドでインスタンスを作成した後、setDefaultHeight(int height)とsetDefaultWidth(int width)メソッドを用いて、高さと幅のピクセル数を指定します。

 Mol2Image image = Mol2Image.instance();
 image.setDefaultHeight(350);
 image.setDefaultWidth(350);

Mol2Imageクラスには、SMARTSパターンに一致する部分をハイライトして表示する機能がありますので、SMARTSパターンを定義します。
 
 String smartsPattern = "c1ccccc1";
 JOESmartsPattern smarts = new JOESmartsPattern();
 if(!smarts.init(smartsPattern)){
  System.err.println("Invalid SMARTS pattern.");
 }

次に、mol2image(JOEMol mol, JOESmartsPattern smarts)メソッドを用いて画像を作成します。画像はBufferedImageとして返ってきます。

 sreader.readNext(mol);
 BufferedImage bimage = null;
 bimage = image.mol2image(mol,smarts);

最後に、png形式でファイル出力することにします。

 ImageIO.write(bimage,"png",new File("test.png"));

test.png

SMARTSパターンによるハイライト機能は便利ですね。


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2006年07月24日

Blue Obelisk

Blue Obeliskは、Chemoinformaticsに関連するアルゴリズム、データ等の共有/相互運用を目的とした組織で、Bioclipse, CDK, JOELibなど様々な開発グループが参加しています。

例えば、Cheminformatics関連のアルゴリズムを調べたい場合、Blue ObeliskのAlgorithm Dictionaryにアクセスすると、主なアルゴリズムはほとんど見つかると思います。基本的には、そのアルゴリズムの実装されているクラス名が示されていますので、ソースコードを読むことで理解を深めることができます。原著論文を読むよりも実装レベルで理解できるので便利です。
他にもBlue Obeliskの参加メンバーのBlogへのリンクもあり、このBlogもなかなかおもしろいと思います。

Blue Obeliskに関する論文もPublishされていますので、以下に挙げておきます。
 J. Chem. Inf. Model.; 2006; 46; 991-998


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2006年07月23日

CDKでMaximum Common Substructure

CDKで最大共通部分構造(Maximum Common Substructure:MCS)を検出する方法をメモしたいと思います。
MCSは、UniversalIsomorphismTesterクラスを用いて検出します。検出の流れを下図に示しています。まずは、getOverlaps(mol1,mol2)を用いて、Common Substructureを取得します。ここではmol1をTarget Structure、mol2をQuery Structureとします。

 List mcs_list = UniversalIsomorphismTester.getOverlaps(mol1,mol2);

次に、Common Substructureの入ったmcs_listの中から原子数が最大のものを検索します。これがMCSとなります。

 AtomContainer mcs_mol = (AtomContainer)mcs_list.get(0);
 int mcs_size = mcs_mol.getAtomCount();
 for(int i=1;i<mcs_list.size();i++){
  AtomContainer tmp_mol = (AtomContainer)mcs_list.get(i);
  if(tmp_mol.getAtomCount()>mcs_size){
   mcs_mol = tmp_mol;
   mcs_size = tmp_mol.getAtomCount();
 }
 mw.write(new Molecule(mcs_mol));

MCS.png



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2006年07月22日

CDKで分子の重ね合わせ

CDKを使った分子の重ね合わせについてメモしたいと思います。CDKではKabschのアルゴリズムを用いて重ね合わせを行っており、このアルゴリズムは、CDK以外にも多くのソフトウェアで採用されています。以下に原著論文を挙げておきます。

Kabsch, W. A solution for the best rotation to relate two sets of vectors. Acta. Crystal, (1976) 32A:922-923.

Kabsch, W. A discussion of the solution for the best rotation to related two sets of vectors. Acta. Crystal, (1978) 34A:827-828.

今回は、2つのフェノール分子の重ね合わせを行ってみます。
重ね合わせには、KabchAlignmentクラスを利用します。まず、重ね合わせたい2つの分子mol1,mol2(IAtomContainerクラス)を引数として、インスタンスを作成します。この場合、mol1にmol2を重ねることになります。次に、align()メソッドで重ね合わせを行います。そして、getRMSD()メソッドにより、2つの分子の重なり具合を示すRMSDを得ることができます。

 KabschAlignment kca=null;
 try {
  kca = new KabschAlignment(mol1,mol2);
  kca.align();
  System.out.println(kca.getRMSD());
 } catch (CDKException e) {
  e.printStackTrace();
 }

重ね合わせを行ったmol2の座標がほしい場合は、まず、getCenterOfMass()メソッドによりmol1の中心座標を取得し、mol2を平行移動します。次に、rotateAtomContainer(IAtomContainer ac)メソッドを用いて、回転させることにより得ることができます。

 Point3d mol1_mass = kca.getCenterOfMass();
 for(int i=0;i<mol2.getAtomCount();i++){
  Atom atom = (Atom)mol2.getAtomAt(i);
  atom.setX3d(atom.getX3d() - mol1_mass.x);
  atom.setY3d(atom.getY3d() - mol1_mass.y);
  atom.setZ3d(atom.getZ3d() - mol1_mass.z);
 }
 kca.rotateAtomContainer(mol2);

sp.PNG

ただし、この例では、2つのフェノールの原子の番号付けは同じになっています。番号付けが異なる場合は、そのまま対応する原子同士で重ね合わせが行われるため、適切な結果を得ることができません。対策として、Morgan法などで番号付けを揃えておく、または、obfitのように部分構造検索を利用して重ね合わせる原子ペアを取得するなどが考えられます。



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2006年07月21日

BKChem

IronPythonという.NET上のPython処理系があるのですね。今まで.NETを利用する機会がなかったのですが、Pythonでなら書いてみたくなります。

さて、BKchemは、Pythonで書かれた分子エディタです。InChIやSMILESをサポートしています。SMILESから2次元構造を生成させる機能もあり便利です。下図の分子構造はSMILESから生成させたものです。

screen.png

PDFでExportもできますよ。


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2006年07月20日

iBabel

iBabelというMac OS/Xで動作するOpenBabelのGUIがあるそうです。私の周りには、残念ながらMacがないので動作確認ができないのですが、ファイル変換だけでなく、部分構造検索、物性計算、さらには、Jmol, JChemPaint, Marvinを使った分子構造の入力/閲覧もできるみたいです。また、iBabelは、AppleScriptというスクリプト言語で実装されているようで、これもおもしろそう。

既存のソフトウェアのシンプルな組合せですが、簡単にsdfの中身を覗くことができ、便利なのではないでしょうか。


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2006年07月19日

JChemPaint Applet

Java Applet版のJChemPaintですが、思ったよりも起動時間が短くなかなか良いと思います。以下で実際にJChemPaint Appletが使用できますので、お試しください。Canvas上でW-clickすると別Windowで操作できます。





Mol file

Applet版の分子エディタといえばJMEが多くのサイトで利用されていますが、CDKユーザとしては、JChemPaintがどれだけ普及するか楽しみにしています。


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2006年07月18日

CDK最新版(20060714)のリリース

CDKの最新版であるCDK-20060714がリリースされました。まだ、HP上では具体的な変更点(ChangeLog)やAPI documentは前回のバージョン(CDK-20050826)のままですので、詳細は分かりませんが、早速、javadocを使って、API documentを作成し、チェックしています。何かおもしろい機能が追加されていれば、メモしたいと思います。


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2006年07月17日

ScreeningAssistant その3

今回は、実際にScreeningAssistantを使って、化合物のフィルタリングを行ってみます。ScreeningAssistantを起動し、メインメニューから[Database]->[New]を選択すると、"Open database"ダイアログが開きます。前回構築したligandinfoを選択し、Openボタンをclickすると、"DataBase Viewer"が開き、操作可能な状態になります。

まずはデータベース内の化合物の分布をいくつかの視点から確認してみます。"DataBase Viewer"のメニューから、[Charts]->[Pie Charts]->[Compounds Repertition]を選択すると、化合物の総数に対するサプライヤーの割合がわかります(この例では、サプライヤーではなくChemBankとChemPDBですが)。

sa6.png



次に、Chemical Spaceを視覚化したいと思います([Charts]->[Chemical Space])。

sa7.png

ScreeningAssistantのメインな機能といえるフィルタリングを行ってみます。"DataBase Viewer"の虫眼鏡みたいなアイコンをclickすると"Compounds Selection"ダイアログが表示されます。フィルタはQuery部分で定義するのですが、ここではMwは500以下(mw <= '500')、反応性の高い官能基はなし(is_reactive = '0')、logPは5以下(logP <= 5)を満たす化合物を取得するフィルタを定義します。OKボタンをclickすると実行され、"DataBase Viewer"上に反映されます。

sa8.png

ファイルへの出力は、"DataBase Viewer"のメニューから[Database]->[Export]を選択し、表示される"Export"ダイアログで行います。ここでは、ExportしたいFieldも選択できます。さらに、Diversityを考慮して出力する化合物数も調節できます。

sa9.png

ちなみに、反応性の高い官能基等の設定は、メインメニューの[Configure]->[Structural Filters]からSMARTSにより設定できます。

sa10.png

データベース管理の知識がなくても簡単に操作できますし、GUIもなかなか良いと思います。重複分子はImportの際、自動的に削除されているみたいです。それにしても便利なソフトウェアだと思います。


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2006年07月16日

ScreeningAssistant その2

今回は、ScreeningAssistantのインストールからデータベースの構築までをメモしたいと思います。ScreeningAssistantは以下のURLのdownloadから取得できます。
 http://www.univ-orleans.fr/icoa/screeningassistant/index.html
ScreeningAssistantを利用するためには、以下の3つのソフトウェアが必要です。
 Java 5 JRE, Java3D, EasyPHP(MySQL)
ただし、他のserverで稼動しているMySQLを利用できる場合は、EasyPHPのインストールは必要ありません。また、EasyPHPではなく、単にMySQLをインストールしても問題ないと思います。

現在、ScreeningAssistantはWindows版のみが配布されております。ただしソースコードも入手できますので、他の環境でもがんばれば動作するかもしれません。インストール自体は、上記3つのソフトウェアをインストール後、入手した"SAb02.exe"を実行するだけです。

インストールが完了すると、デスクトップにScreeningAssistantへのショートカットが作成されますので、W-clickします。ScreeningAssistantが立ち上がり、"Structure Viewer"のみが表示されていると思います。まず、データベースの作成から行います(EasyPHPの起動をお忘れなく)。メニューから[Database]->[New]を選択すると"MySQL Account"ダイアログが現れます。EasyPHPのデフォルトではこのままOKをclickすれば認証されます。

sa2.png

続いて、"Open Database"ダイアログが表示されます。今回は、LigandInfoで公開されているsdfを利用し、データベースを構築したいと思います。"Create new"にligandinfoと入力し、Createボタンをclickします。そうするとSelect Databaseにligandinfoが表示されますので、選択してOpenボタンをクリックします。

sa3.png

Openボタンを押すと、"DataBase Viewer"が表示されますので、メニューから[Database]->[Append]を選択します。

sa4.png

そうすると"Append File"ダイアログが表示されますので、File/Dir.にLigandInfoから取得したChemBankのデータファイル名を入力します。ID FieldにはIDをCas Fieldはnoneを選択します。そしてProvider情報として今回は、ChemBankと入力し、最後にOKボタンをclickします。

sa5.png

これで、データベースへの登録作業がスタートします。登録が終了すると"DataBase Viewer"に化合物情報が表示され、データベースの構築ができたことになります。


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2006年07月15日

ScreeningAssistant

ScreeningAssistant(Orleans大学で開発されている)は、化合物データベースからHigh Throughput ScreeningやVirtual Screeningで利用する化合物郡を、様々なフィルタを用いて選択可能とするソフトウェアです。さらに、Chemical Spaceの可視化、重複分子の除去、反応性の高い官能基の認識等の機能ももっています。フィルタで用いる様々なDescriptorの計算には、JOELibを用い、化合物を管理するデータベースにはMySQLを用いています。

sa1.png

利用するとよくわかりますが、グラフがとてもきれいです。これはJFreeChartsJGoodiesを利用して描画されているようです。
非常に有益なソフトウェアだと思いますので、興味のある方はぜひお試しください。


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2006年07月14日

JOELibで塩・溶媒分子の除去

JOELibでは、CDKのConnectivityCheckerクラスに相当するクラスとして、ContiguousFragmentsクラスがあります。2つ以上の分子が1つのmolファイルに含まれる場合、以下のコードでそれらを分割できます。

 ContiguousFragments cf = new ContiguousFragments();
 JOEMolVector molv = cf.getFragmentation(mol);
 for(int i=0;i<molv.getSize();i++){
  JOEMol frag = new JOEMol(inType,outType);
  frag = molv.getMol(i);
  //処理
  ....
 }

先日のCDKの記事と同様に最も原子数の多い分子を選択すれば、ほとんどの場合、塩・溶媒分子などを除去できます。
幸いなことに、JOELibのJOEMolクラスにはstripSalts()メソッドが実装されており、このメソッドは上記の処理と同等な処理をしてくれますので便利です。


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2006年07月13日

CDKで塩・溶媒分子の除去

mol形式には一つの分子だけでなく下図のように2つ以上の分子(塩・溶媒分子など)が含まれているケースがよくあります。これはこれでいいのですが、ドッキングや物性計算を行う場合、塩・溶媒分子などは除去したいことがあります。

remove.png

先日、分子のfragmentationで利用したConnectivityCheckerクラスを用いれば、上記内容を実装できます。ただし、今回は、“mol形式に含まれる最も大きな分子を残して、あとは除去”というシンプルな手段で代替したいと思います。

fragmentationの時と同様にpartitionIntoMolecules(Molecule mol)メソッドを使って分割を行います。

 SetOfMolecules result = ConnectivityChecker.
  partitionIntoMolecules(mol);
 Molecule mols[] = result.getMolecules();


次に、Mwの方が適切かもしれませんが、もっとも多く原子を有している分子を検索します。

 int max_size=mols[0].getAtomCount();
 int max_mol=0;
 for(int i=1;i<mols.length;i++){
  if(max_size < mols[i].getAtomCount()){
    max_size = mols[i].getAtomCount();
    max_mol = i;
  }
 }

最後に、検索された分子のみを出力します。
 try {
  mw.writeMolecule(mols[max_mol]);
 } catch (Exception e1) {
 e1.printStackTrace();
 }

単純ですが、少し手を加えれば実際に利用できると思います。


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2006年07月12日

SketchEl

一年程前、分子エディタを開発する機会があり、気楽に引き受けたのですが、自分で作りはじめると途中から“相当難しい”ことが分かりました。どうにか完成には至りましたが、これまでフリーで利用できる分子エディタに対し、レスポンスが遅いだの絵がきたないだの不満をたらたら言っていた自分に反省しています。

さて、今回は分子エディタ-SketchEl-を紹介したいと思います。jarファイルで提供されていますので、インストール作業は特に必要なく、ダウンロードして以下のコマンドで実行できます。

 $ java -jar SketchEl-1.06.jar

sketch.PNG

個人的には、SketchElは必要十分な機能をもっており、かつストレスなくレスポンスを返しますので、慣れるまで若干違和感のある部分もありますが、なかなか良いエディタだと思っています。


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