cyp is not in the sudoers file. This incident will be reported

这是一个Linux系统中的错误提示信息，意思是当前用户不在sudoers文件中，因此无法使用sudo命令进行特权操作。sudoers文件是用来配置哪些用户可以使用sudo命令的文件。

要解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 使用root用户登录：如果你知道root用户的密码，可以直接使用root用户登录系统，然后进行需要的操作。

2. 添加用户到sudoers文件：如果你有root权限，可以编辑sudoers文件，将当前用户添加到其中。可以使用visudo命令来编辑sudoers文件，确保只有一个编辑器在同时编辑该文件，以避免文件损坏。

3. 使用其他具有sudo权限的用户：如果你知道其他具有sudo权限的用户的密码，可以使用该用户登录系统，并进行需要的操作。

请注意，对sudoers文件的修改需要谨慎操作，以免导致系统安全问题。如果你不确定如何操作，建议咨询系统管理员或者查阅相关文档。

相关问题

pymol 注释 7cyp

要在 PyMOL 中注释 7cyp 蛋白质分子的话，可以按照以下步骤进行：

1. 打开 PyMOL 软件，点击 "File" -> "Open" 并选择 7cyp 的 PDB 文件。
2. 在 PyMOL 的命令行中输入 "show cartoon"，以便以漫画形式展示蛋白质分子。
3. 使用 "create" 命令创建一个新的对象，例如 "create Ligand, resn HEM"，这将创建一个名为 "Ligand" 的对象，其中包含 PDB 文件中残基名称为 "HEM" 的配体。
4. 使用 "zoom" 命令调整视角，以便更好地看到配体和蛋白质分子。
5. 在 PyMOL 工具栏中选择 "Label" 工具，并在蛋白质分子或配体上单击鼠标右键，选择 "Label"。
6. 在 "Label" 窗口中输入要注释的文本，例如 "HEM 配体"，并选择要显示的字体和颜色。
7. 单击 "OK" 保存注释。

这样就可以在 PyMOL 中注释 7cyp 蛋白质分子了。

python代码 根据文件“Molecular_Descriptor.xlsx”和“ERα_activity.xlsx”提供的数据，针对1974个化合物的729个分子描述符进行变量选择，根据变量对生物活性影响的重要性进行排序，并给出前20个对生物活性最具有显著影响的分子描述符（即变量），并请详细说明分子描述符筛选过程及其合理性，选择不超过20个分子描述符变量，构建化合物对ERα生物活性的定量预测模型，请叙述建模过程。然后使用构建的预测模型，对文件“ERα_activity.xlsx”的test表中的50个化合物进行IC50值和对应的pIC50值预测，并将结果分别填入“ERα_activity.xlsx”的test表中的IC50_nM列及对应的pIC50列。 问题3. 请利用文件“Molecular_Descriptor.xlsx”提供的729个分子描述符，针对文件“ADMET.xlsx”中提供的1974个化合物的ADMET数据，从五个指标（Caco-2、CYP3A4、hERG、HOB、MN）中任选2个，分别构建其分类预测模型，并简要叙述建模过程。然后使用所构建的2个分类预测模型，对文件“ADMET.xlsx”的test表中的50个化合物进行相应的预测，并将结果填入“ADMET.xlsx”的test表中对应的Caco-2、CYP3A4、hERG、HOB、MN列。

问题1的代码：

# 导入必要的库和数据
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

df1 = pd.read_excel('Molecular_Descriptor.xlsx', sheet_name='train', index_col=0)
df2 = pd.read_excel('ERα_activity.xlsx', sheet_name='train', index_col=0)

# 数据预处理
X = StandardScaler().fit_transform(df1.values)
y = df2.values.ravel()

# 特征选择
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression

selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=20)
selector.fit(X, y)

# 输出前20个重要的分子描述符
df_scores = pd.DataFrame({'Feature': df1.columns, 'Score': selector.scores_})
df_scores = df_scores.sort_values(by='Score', ascending=False)
top20_features = df_scores.head(20)['Feature'].values
print(top20_features)

# 构建预测模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X_selected = df1[top20_features].values
model = LinearRegression()
model.fit(X_selected, y)

# 对test数据集进行预测并保存结果
df_test = pd.read_excel('ERα_activity.xlsx', sheet_name='test', index_col=0)
X_test = StandardScaler().fit_transform(df_test.values)
X_test_selected = df_test[top20_features].values
y_pred = model.predict(X_test_selected)

df_test['IC50_nM'] = y_pred
df_test['pIC50'] = -np.log10(y_pred * 1e-9)
df_test.to_excel('ERα_activity.xlsx', sheet_name='test', index=True)

问题3的代码：

# 导入必要的库和数据
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

df1 = pd.read_excel('Molecular_Descriptor.xlsx', sheet_name='train', index_col=0)
df2 = pd.read_excel('ADMET.xlsx', sheet_name='train', index_col=0)

# 数据预处理
X = StandardScaler().fit_transform(df1.values)
y_caco2 = df2['Caco-2'].values
y_cyp3a4 = df2['CYP3A4'].values

# 特征选择
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=20)
selector.fit(X, y_caco2)
top20_features_caco2 = df1.columns[selector.get_support()].values

selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=20)
selector.fit(X, y_cyp3a4)
top20_features_cyp3a4 = df1.columns[selector.get_support()].values

# 构建分类预测模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

X_selected_caco2 = df1[top20_features_caco2].values
X_selected_cyp3a4 = df1[top20_features_cyp3a4].values

model_caco2 = LogisticRegression()
model_caco2.fit(X_selected_caco2, y_caco2)

model_cyp3a4 = LogisticRegression()
model_cyp3a4.fit(X_selected_cyp3a4, y_cyp3a4)

# 对test数据集进行预测并保存结果
df_test = pd.read_excel('ADMET.xlsx', sheet_name='test', index_col=0)
X_test = StandardScaler().fit_transform(df_test.values)
X_test_selected_caco2 = df_test[top20_features_caco2].values
X_test_selected_cyp3a4 = df_test[top20_features_cyp3a4].values

y_pred_caco2 = model_caco2.predict(X_test_selected_caco2)
y_pred_cyp3a4 = model_cyp3a4.predict(X_test_selected_cyp3a4)

df_test['Caco-2'] = y_pred_caco2
df_test['CYP3A4'] = y_pred_cyp3a4
df_test.to_excel('ADMET.xlsx', sheet_name='test', index=True)