rosetta.core.scoring.sasa
index
(built-in)

Bindings for core::scoring::sasa namespace

 
Classes
       
builtins.object
SasaCalc
SasaMethod
LeGrandSasa
SasaMethodEnum
SasaRadii

 
class LeGrandSasa(SasaMethod)
    LeGrand SASA approximation method
 Used by SasaCalc but can be used by itself.
 
 
LeGrand S, Merz KM. Rapid approximation to molecular surface area via the use of Boolean logic and look-up tables.
  J Comput Chem 1993;14:349-352.
 
 Fortran Implementation: Jerry Tsai
 C++ Translation: Jeff Gray
 Cleanup/Bugfixes/OOP: Jared Adolf-Bryfogle
 
 
Method resolution order:
LeGrandSasa
SasaMethod
builtins.object

Methods defined here:
__init__(...) from builtins.PyCapsule
__init__(*args, **kwargs)
Overloaded function.
 
1. __init__(self : handle, probe_radius : float, radii_set : rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> NoneType
 
2. __init__(handle, rosetta.core.scoring.sasa.LeGrandSasa) -> NoneType
__new__(*args, **kwargs) from builtins.type
Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
assign(...) from builtins.PyCapsule
assign(self : rosetta.core.scoring.sasa.LeGrandSasa,  : rosetta.core.scoring.sasa.LeGrandSasa) -> rosetta.core.scoring.sasa.LeGrandSasa
calculate(...) from builtins.PyCapsule
calculate(self : rosetta.core.scoring.sasa.LeGrandSasa, pose : rosetta.core.pose.Pose, atom_subset : rosetta.core.id.AtomID_Map_bool_t, atom_sasa : rosetta.core.id.AtomID_Map_double_t, rsd_sasa : rosetta.utility.vector1_double) -> float
 
Calculate Sasa.  Atoms not calculated have -1 sasa.  This is carried over for compatability purposes.
get_2way_orientation(...) from builtins.PyCapsule
get_2way_orientation(self : rosetta.core.scoring.sasa.LeGrandSasa, a_xyz : rosetta.numeric.xyzVector_double_t, b_xyz : rosetta.numeric.xyzVector_double_t, phi_a2b_index : int, theta_a2b_index : int, phi_b2a_index : int, theta_b2a_index : int, distance_ijxyz : float) -> NoneType
 
Gets the orientation of a to b (i to j, see below). Does this by calculating two angles, aphi and theta. (j)
 
 
 
 This function is the same as the function above but get the orientation of a to b simultaneously with the
 orientation of b to a.  The same result could be achieved by making two separate get_2way_orientation() calls
 but this method does it more efficiently by avoiding an atan2 and acos call.  Instead, once you compute the
 phi and theta for a on b, you can add/subtrate pi factors to get the phi and theta for b on a.
 Still not sure how this method returns the correct values, though.
 (ronj)
get_angles(...) from builtins.PyCapsule
get_angles(rosetta.core.scoring.sasa.LeGrandSasa) -> ObjexxFCL::FArray2D<int>
 
Returns const access to the angles FArray, which contains the information in the SASA database file sampling/SASA-angles.dat.
 Adding this in so that the values in the SASA database files can be used in SASA-based scores. (ronj)
get_masks(...) from builtins.PyCapsule
get_masks(rosetta.core.scoring.sasa.LeGrandSasa) -> ObjexxFCL::FArray2D<ObjexxFCL::ubyte>
 
Returns const access to the masks FArray, which contains the information in the SASA database file sampling/SASA-masks.dat.
 Adding this in so that the values in the SASA database files can be used in SASA-based scores. (ronj)
get_name(...) from builtins.PyCapsule
get_name(rosetta.core.scoring.sasa.LeGrandSasa) -> str
get_orientation(...) from builtins.PyCapsule
get_orientation(self : rosetta.core.scoring.sasa.LeGrandSasa, a_xyz : rosetta.numeric.xyzVector_double_t, b_xyz : rosetta.numeric.xyzVector_double_t, phi_index : int, theta_index : int, distance_ijxyz : float) -> NoneType
 
Note: I think phi and theta have been reversed in the function below. The code below uses the following:
 phi = arccos( z )
 theta = arctan( y / x )
 
 After a couple of weeks trying to write tests for this function, I have been unsuccessful in figuring out why
 it's doing what it does.  Despite using the wrong equations, it seems to work.  Comparing the total residue
 SASA values calculated by calc_per_atom_sasa() below results in a correlation of 0.98 against what the program
 NACCESS finds for the same residues. This test was done on a small 110aa protein.  I also looked at the per-atom
 total SASA and the correlation for all atoms (mini v. NACCESS) was approximately 0.94. I'm using exactly the same
 van der Waals radii for both programs so I feel like the correlations should be 1.0. Explanations for the
 differences can be 1) this method is doing something wrong in calculating the closest surface point, 2) this
 method is correct but the masks that are in the database are not aligned to the surface points correctly, 3) the
 differences are solely due to the different way that the two program calculate surface area.
 (ronj)
get_overlap(...) from builtins.PyCapsule
get_overlap(self : rosetta.core.scoring.sasa.LeGrandSasa, radius_a : float, radius_b : float, distance_ijxyz : float, degree_of_overlap : int) -> NoneType
 
getting overlap from a to b (or i to j, as the atoms are referred to in calc_per_atom_sasa below).
 this returns the degree of overlap between two atoms adapted from erics code in area.c GetD2 and returns value
 from 1 to 100. This calculation is based on the law of cosines.
 See LeGrand and Merz, Journal of Computational Chemistry 14(3):349-52 (1993).
 Note that equation (4) is wrong, the denominator should be 2*ri*riq  instead of  2*ri*rq   (j)
 
 The function gets passed in the sasa radius of atom i (plus the probe radius), the sasa radius of atom j (plus
 the probe radius), the distance between the atom centers, and a reference to the degree of overlap (represented
 as an int). The degree of overlap that's returned can be thought of as how much of atom a is covered by atom b.
 A value of 100 means that atom a is completely covered up by atom b. A value of 1 means that not much of the surface
 of 'a' is covered up by 'b'.
 The law of cosines relates the cosine of one angle of a triangle to the lengths of its sides. More specifically,
 c^2 = a^2 + b^2 - 2*a*b*cos theta, where theta is the angle between sides a and b.  For the function we want to
 compute the angle of the cone of intersection between spheres 'a' and 'b'.  Let the radius of atom a be ri, and the
 radius of atom b be rq, and the distance between atom centers be riq.  Let the angle between ri and riq be theta_iq.
 The cosine of theta_iq will be equivalent to ( ri^2 + riq^2 - rq^2 ) / 2 * ri * riq

Methods inherited from SasaMethod:
set_include_probe_radius_in_calc(...) from builtins.PyCapsule
set_include_probe_radius_in_calc(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod, include_probe_radius : bool) -> NoneType
 
Include the probe radius in calc.  Typical for SASA.
set_probe_radius(...) from builtins.PyCapsule
set_probe_radius(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod, probe_radius : float) -> NoneType
 
Set the probe radius.  Typical value is that of water at 1.4 A
set_radii_set(...) from builtins.PyCapsule
set_radii_set(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod, radii_set : rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> NoneType
 
Set the radii type.
set_use_big_polar_hydrogen(...) from builtins.PyCapsule
set_use_big_polar_hydrogen(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod, big_polar_h : bool) -> NoneType
 
Legacy option to increase polar hydrogen radii to 1.08A.  Supported for now.

 
class SasaCalc(builtins.object)
    Main interface to sasa calculations outside of pose metrics.
 
  Methods defined here:
__init__(...) from builtins.PyCapsule
__init__(*args, **kwargs)
Overloaded function.
 
1. __init__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> NoneType
 
2. __init__(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, method : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum) -> NoneType
__new__(*args, **kwargs) from builtins.type
Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
assign(...) from builtins.PyCapsule
assign(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc,  : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc
calculate(...) from builtins.PyCapsule
calculate(*args, **kwargs)
Overloaded function.
 
1. calculate(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, pose : rosetta.core.pose.Pose) -> float
 
Calculate Sasa.  Atoms not calculated have -1 sasa in AtomID_Map.  This is carried over for compatability purposes.
 
2. calculate(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, pose : rosetta.core.pose.Pose, atom_sasa : rosetta.core.id.AtomID_Map_double_t) -> float
 
// Legacy-style interfaces //////////
 
3. calculate(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, pose : rosetta.core.pose.Pose, rsd_sasa : rosetta.utility.vector1_double, rsd_hsasa : rosetta.utility.vector1_double) -> float
 
4. calculate(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, pose : rosetta.core.pose.Pose, atom_sasa : rosetta.core.id.AtomID_Map_double_t, rsd_sasa : rosetta.utility.vector1_double, rsd_hsasa : rosetta.utility.vector1_double) -> float
 
5. calculate(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, pose : rosetta.core.pose.Pose, atom_sasa : rosetta.core.id.AtomID_Map_double_t, rsd_sasa : rosetta.utility.vector1_double, rsd_hsasa : rosetta.utility.vector1_double, rsd_rel_hsasa : rosetta.utility.vector1_double) -> float
fill_data(...) from builtins.PyCapsule
fill_data(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, total_hsasa : float, total_rel_hsasa : float, atom_sasa : rosetta.core.id.AtomID_Map_double_t, rsd_sasa : rosetta.utility.vector1_double, rsd_hsasa : rosetta.utility.vector1_double, rel_hsasa : rosetta.utility.vector1_double) -> NoneType
 
Convenience function to fill most commonly used data.
get_atom_sasa(...) from builtins.PyCapsule
get_atom_sasa(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> rosetta.core.id.AtomID_Map_double_t
 
////Per Atom
get_rel_hphobic_sasa_by_charge(...) from builtins.PyCapsule
get_rel_hphobic_sasa_by_charge(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> rosetta.utility.vector1_double
get_residue_hsasa(...) from builtins.PyCapsule
get_residue_hsasa(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> rosetta.utility.vector1_double
get_residue_hsasa_bb(...) from builtins.PyCapsule
get_residue_hsasa_bb(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> rosetta.utility.vector1_double
get_residue_hsasa_sc(...) from builtins.PyCapsule
get_residue_hsasa_sc(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> rosetta.utility.vector1_double
get_residue_sasa(...) from builtins.PyCapsule
get_residue_sasa(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> rosetta.utility.vector1_double
 
/////Per Residue
get_residue_sasa_bb(...) from builtins.PyCapsule
get_residue_sasa_bb(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> rosetta.utility.vector1_double
get_residue_sasa_sc(...) from builtins.PyCapsule
get_residue_sasa_sc(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> rosetta.utility.vector1_double
get_total_hsasa(...) from builtins.PyCapsule
get_total_hsasa(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> float
get_total_hsasa_bb(...) from builtins.PyCapsule
get_total_hsasa_bb(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> float
get_total_hsasa_sc(...) from builtins.PyCapsule
get_total_hsasa_sc(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> float
get_total_rel_hsasa(...) from builtins.PyCapsule
get_total_rel_hsasa(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> float
get_total_sasa(...) from builtins.PyCapsule
get_total_sasa(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> float
 
//////Totals
get_total_sasa_bb(...) from builtins.PyCapsule
get_total_sasa_bb(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> float
get_total_sasa_sc(...) from builtins.PyCapsule
get_total_sasa_sc(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> float
set_calculation_method(...) from builtins.PyCapsule
set_calculation_method(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, method : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum) -> NoneType
set_defaults(...) from builtins.PyCapsule
set_defaults(rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc) -> NoneType
 
//////// Common Options ///////////
set_exclude_polar_atoms_by_charge(...) from builtins.PyCapsule
set_exclude_polar_atoms_by_charge(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, exclude_polar_all : bool) -> NoneType
 
Polar carbons and other atoms should not be included in hydrophobic hSASA - though historically they were.
 .4 is a relative number.  This makes sure that carbonyl and carboxyl carbons are marked as polar, while others (protein-based) are non-polar
set_explicit_hydrogen_included_radii_set(...) from builtins.PyCapsule
set_explicit_hydrogen_included_radii_set(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, radii_set : rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> NoneType
 
Radii set to use when including hydrogens (LJ/reduce)
set_implicit_hydrogen_included_radii_set(...) from builtins.PyCapsule
set_implicit_hydrogen_included_radii_set(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, radii_set : rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> NoneType
 
Radii set to use when not including hydrogens (naccess/chothia, legacy)
 Do not use legacy unless you know what you are doing and why.
set_include_carbon_sulfer_only_in_hydrophobic_calc(...) from builtins.PyCapsule
set_include_carbon_sulfer_only_in_hydrophobic_calc(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, include_c_s_only : bool) -> NoneType
 
Typically, only carbon or sulfers are included in the calculation.  If you are using ligands - this may not be good enough.
set_include_hydrogens_explicitly(...) from builtins.PyCapsule
set_include_hydrogens_explicitly(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, include_hydrogens : bool) -> NoneType
 
Include hydrogens explicitly
set_include_probe_radius_in_atom_radii(...) from builtins.PyCapsule
set_include_probe_radius_in_atom_radii(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, include_probe_radius : bool) -> NoneType
 
This is typically done.  Disabling it is more akin to obtaining the Surface Area than the SASA
set_polar_charge_cutoff(...) from builtins.PyCapsule
set_polar_charge_cutoff(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, cutoff : float) -> NoneType
set_probe_radius(...) from builtins.PyCapsule
set_probe_radius(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, probe_radius : float) -> NoneType
 
Probe radius of 1.4 (water) is typically used
set_use_big_polar_hydrogen(...) from builtins.PyCapsule
set_use_big_polar_hydrogen(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaCalc, big_polar_h : bool) -> NoneType
 
Not for general use.  Used to calculate unsatisfied buried polars with legacy radii (which implicitly had included hydrogens.)

 
class SasaMethod(builtins.object)
    Abstract base class for SasaMethods.  Feel free to edit as needed.
 
  Methods defined here:
__init__(...) from builtins.PyCapsule
__init__(*args, **kwargs)
Overloaded function.
 
1. __init__(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod, probe_radius : float, radii_set : rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> NoneType
 
2. __init__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod, rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod) -> NoneType
__new__(*args, **kwargs) from builtins.type
Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
assign(...) from builtins.PyCapsule
assign(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod,  : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod) -> rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod
calculate(...) from builtins.PyCapsule
calculate(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod, pose : rosetta.core.pose.Pose, atom_subset : rosetta.core.id.AtomID_Map_bool_t, atom_sasa : rosetta.core.id.AtomID_Map_double_t, rsd_sasa : rosetta.utility.vector1_double) -> float
 
Calculate Sasa.  Atoms not calculated have -1 sasa in AtomID_Map.  This is carried over for compatability purposes.
get_name(...) from builtins.PyCapsule
get_name(rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod) -> str
set_include_probe_radius_in_calc(...) from builtins.PyCapsule
set_include_probe_radius_in_calc(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod, include_probe_radius : bool) -> NoneType
 
Include the probe radius in calc.  Typical for SASA.
set_probe_radius(...) from builtins.PyCapsule
set_probe_radius(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod, probe_radius : float) -> NoneType
 
Set the probe radius.  Typical value is that of water at 1.4 A
set_radii_set(...) from builtins.PyCapsule
set_radii_set(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod, radii_set : rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> NoneType
 
Set the radii type.
set_use_big_polar_hydrogen(...) from builtins.PyCapsule
set_use_big_polar_hydrogen(self : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod, big_polar_h : bool) -> NoneType
 
Legacy option to increase polar hydrogen radii to 1.08A.  Supported for now.

 
class SasaMethodEnum(builtins.object)
     Methods defined here:
__eq__(...) from builtins.PyCapsule
__eq__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum, rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum) -> bool
__hash__(...) from builtins.PyCapsule
__hash__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum) -> int
__init__(...) from builtins.PyCapsule
__init__(*args, **kwargs)
Overloaded function.
 
1. __init__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum, int) -> NoneType
 
2. __init__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum, int) -> NoneType
__int__(...) from builtins.PyCapsule
__int__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum) -> int
__ne__(...) from builtins.PyCapsule
__ne__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum, rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum) -> bool
__new__(*args, **kwargs) from builtins.type
Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
__repr__(...) from builtins.PyCapsule
__repr__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum) -> str

Data and other attributes defined here:
LeGrand = SasaMethodEnum.SasaMethodType_total
SasaMethodType_total = SasaMethodEnum.SasaMethodType_total

 
class SasaRadii(builtins.object)
    Type of Radii to use.
 
 
 
LJ:  Refers to Leonard Jones radii - Rosetta uses radii at the minimum of the potential (sigma2).
Legacy:  Refers to radii optimized for a no longer in use term, but some protocols have been optimized to use it.
naccess:  Refers to radii used in the program naccess.  Originally derived from Chothia.  Do not use for all-atom SASA as hydrogens are implicitly included.
                    'The Nature of the Accessible and Buried Surfaces in Proteins' J. Mol. Biol. (1976) 105, 1-14
reduce:   Radii used by the program reduce.  Hydrogens are explicitly included in the radii.
 
  Methods defined here:
__eq__(...) from builtins.PyCapsule
__eq__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii, rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> bool
__hash__(...) from builtins.PyCapsule
__hash__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> int
__init__(...) from builtins.PyCapsule
__init__(*args, **kwargs)
Overloaded function.
 
1. __init__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii, int) -> NoneType
 
2. __init__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii, int) -> NoneType
__int__(...) from builtins.PyCapsule
__int__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> int
__ne__(...) from builtins.PyCapsule
__ne__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii, rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> bool
__new__(*args, **kwargs) from builtins.type
Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
__repr__(...) from builtins.PyCapsule
__repr__(rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> str

Data and other attributes defined here:
LJ = SasaRadii.LJ
SasaRadii_total = SasaRadii.SasaRadii_total
chothia = SasaRadii.chothia
legacy = SasaRadii.legacy
naccess = SasaRadii.chothia
reduce = SasaRadii.SasaRadii_total

 
Functions
       
create_sasa_method(...) method of builtins.PyCapsule instance
create_sasa_method(method : rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum, probe_radius : float, radii_set : rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethod
 
Very (very) basic implementation until I understand the regular  implementation used by constraints/features/etc.
 Also used for me to debug everything else before creating the real factory.
get_legrand_2way_orientation(...) method of builtins.PyCapsule instance
get_legrand_2way_orientation(a_xyz : rosetta.numeric.xyzVector_double_t, b_xyz : rosetta.numeric.xyzVector_double_t, phi_a2b_index : int, theta_a2b_index : int, phi_b2a_index : int, theta_b2a_index : int, distance_ijxyz : float) -> NoneType
 
Gets the orientation of a to b (i to j, see below). Does this by calculating two angles, aphi and theta. (j)
 
 
 
 This function is the same as the function above but get the orientation of a to b simultaneously with the
 orientation of b to a.  The same result could be achieved by making two separate get_2way_orientation() calls
 but this method does it more efficiently by avoiding an atan2 and acos call.  Instead, once you compute the
 phi and theta for a on b, you can add/subtrate pi factors to get the phi and theta for b on a.
 Still not sure how this method returns the correct values, though.
 (ronj)
get_legrand_atomic_overlap(...) method of builtins.PyCapsule instance
get_legrand_atomic_overlap(radius_a : float, radius_b : float, distance_ijxyz : float, degree_of_overlap : int) -> NoneType
 
getting overlap from a to b (or i to j, as the atoms are referred to in calc_per_atom_sasa below).
 this returns the degree of overlap between two atoms adapted from erics code in area.c GetD2 and returns value
 from 1 to 100. This calculation is based on the law of cosines.
 See LeGrand and Merz, Journal of Computational Chemistry 14(3):349-52 (1993).
 Note that equation (4) is wrong, the denominator should be 2*ri*riq  instead of  2*ri*rq   (j)
 
 The function gets passed in the sasa radius of atom i (plus the probe radius), the sasa radius of atom j (plus
 the probe radius), the distance between the atom centers, and a reference to the degree of overlap (represented
 as an int). The degree of overlap that's returned can be thought of as how much of atom a is covered by atom b.
 A value of 100 means that atom a is completely covered up by atom b. A value of 1 means that not much of the surface
 of 'a' is covered up by 'b'.
 The law of cosines relates the cosine of one angle of a triangle to the lengths of its sides. More specifically,
 c^2 = a^2 + b^2 - 2*a*b*cos theta, where theta is the angle between sides a and b.  For the function we want to
 compute the angle of the cone of intersection between spheres 'a' and 'b'.  Let the radius of atom a be ri, and the
 radius of atom b be rq, and the distance between atom centers be riq.  Let the angle between ri and riq be theta_iq.
 The cosine of theta_iq will be equivalent to ( ri^2 + riq^2 - rq^2 ) / 2 * ri * riq
get_legrand_orientation(...) method of builtins.PyCapsule instance
get_legrand_orientation(a_xyz : rosetta.numeric.xyzVector_double_t, b_xyz : rosetta.numeric.xyzVector_double_t, phi_index : int, theta_index : int, distance_ijxyz : float) -> NoneType
 
Note: I think phi and theta have been reversed in the function below. The code below uses the following:
 phi = arccos( z )
 theta = arctan( y / x )
 
 After a couple of weeks trying to write tests for this function, I have been unsuccessful in figuring out why
 it's doing what it does.  Despite using the wrong equations, it seems to work.  Comparing the total residue
 SASA values calculated by calc_per_atom_sasa() below results in a correlation of 0.98 against what the program
 NACCESS finds for the same residues. This test was done on a small 110aa protein.  I also looked at the per-atom
 total SASA and the correlation for all atoms (mini v. NACCESS) was approximately 0.94. I'm using exactly the same
 van der Waals radii for both programs so I feel like the correlations should be 1.0. Explanations for the
 differences can be 1) this method is doing something wrong in calculating the closest surface point, 2) this
 method is correct but the masks that are in the database are not aligned to the surface points correctly, 3) the
 differences are solely due to the different way that the two program calculate surface area.
 (ronj)
get_legrand_sasa_angles(...) method of builtins.PyCapsule instance
get_legrand_sasa_angles() -> ObjexxFCL::FArray2D<int>
 
Returns const access to the angles FArray, which contains the information in the SASA database file sampling/SASA-angles.dat.
 Adding this in so that the values in the SASA database files can be used in SASA-based scores. (ronj)
get_legrand_sasa_masks(...) method of builtins.PyCapsule instance
get_legrand_sasa_masks() -> ObjexxFCL::FArray2D<ObjexxFCL::ubyte>
 
Returns const access to the masks FArray, which contains the information in the SASA database file sampling/SASA-masks.dat.
 Adding this in so that the values in the SASA database files can be used in SASA-based scores. (ronj)
get_sasa_method_from_string(...) method of builtins.PyCapsule instance
get_sasa_method_from_string(method : str) -> rosetta.core.scoring.sasa.SasaMethodEnum
 
Gets sasa enum from string passed by options system.
get_sasa_radii_parameter_name(...) method of builtins.PyCapsule instance
get_sasa_radii_parameter_name(radii_set : rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii) -> str
 
Get string name of SASA radii used to obtain extra parameter index from atom_type_set
get_sasa_radii_set_from_string(...) method of builtins.PyCapsule instance
get_sasa_radii_set_from_string(radii_set : str) -> rosetta.core.scoring.sasa.SasaRadii
 
Gets sasa radii enum from string passed by options system.
get_sc_bb_sasa(...) method of builtins.PyCapsule instance
get_sc_bb_sasa(pose : rosetta.core.pose.Pose, atom_sasa : rosetta.core.id.AtomID_Map_double_t) -> (float, float)
 
Calculate the sidechain and backbone sasa from atom sasa
get_sc_bb_sasa_per_res(...) method of builtins.PyCapsule instance
get_sc_bb_sasa_per_res(pose : rosetta.core.pose.Pose, atom_sasa : rosetta.core.id.AtomID_Map_double_t) -> (rosetta.utility.vector1_double, rosetta.utility.vector1_double)
input_legrand_sasa_dats(...) method of builtins.PyCapsule instance
input_legrand_sasa_dats() -> NoneType
 
Reads in the SASA database files sampling/SASA-angles.dat and sampling/SASA-masks.dat into FArrays above.
is_res_exposed(...) method of builtins.PyCapsule instance
is_res_exposed(pose : rosetta.core.pose.Pose, resnum : int) -> bool
 
Is residue exposed?
 
 
 Added by JKLeman (julia.koehler1982.com)
   Uses the function rel_per_res_sc_sasa above
   THIS IS EXPENSIVE, BE AWARE!!! IF YOU NEED TO RUN IT OVER THE ENTIRE
   PROTEIN, USE THE rel_per_res_sc_sasa FUNCTION INSTEAD!
per_res_sc_sasa(...) method of builtins.PyCapsule instance
per_res_sc_sasa(pose : rosetta.core.pose.Pose) -> rosetta.utility.vector1_double
 
Absolute per residue sidechain SASA
 
 
 Added by JKLeman (julia.koehler1982.com)
   GXG tripeptide values for sidechain SASA are taken from
   http://www.proteinsandproteomics.org/content/free/tables_1/table08.pdf
rel_per_res_sc_sasa(...) method of builtins.PyCapsule instance
rel_per_res_sc_sasa(pose : rosetta.core.pose.Pose) -> rosetta.utility.vector1_double
 
Relative per residue sidechain SASA
 
 
 Added by JKLeman (julia.koehler1982.com)
   GXG tripeptide values for sidechain SASA are taken from
   http://www.proteinsandproteomics.org/content/free/tables_1/table08.pdf

 
Data
        LJ = SasaRadii.LJ
LeGrand = SasaMethodEnum.SasaMethodType_total
SasaMethodType_total = SasaMethodEnum.SasaMethodType_total
SasaRadii_total = SasaRadii.SasaRadii_total
chothia = SasaRadii.chothia
legacy = SasaRadii.legacy
naccess = SasaRadii.chothia
reduce = SasaRadii.SasaRadii_total