RDKit | 基于RDKit进行构象搜索：构型异构体生成和MMFF聚类

构象搜索

构象搜索是尝试获取大量分子的稳定构象列表并计算以最稳定结构为中心的构象子之间的能量差。

具体而言，通常采取以下步骤。

1. 在计算机上创建目标分子的结构；
2. 以某种方式生成大量分子构象异构体；
3. 使用低级计算方法（例如分子力学和半经验分子轨道方法）对所有构象异构体进行结构优化；
4. 检查优化的结构并排除相同的构象异构体；
5. 使用更精确的量子化学计算对获得的构象异构体进行结构优化和能量计算。

某些情况下，在步骤3之前和之后，假设其丰度低，则可以删除具有某个阈值能量或更高阈值能量的结构。无论如何，重点在于如何有效地获得结构多样的构象异构体。

 

构象搜索的重要性

感兴趣的分子通常具有几个可旋转的键，因此除了最稳定的结构外，还以多个稳定构象的集合形式存在。丰度比由玻利兹曼分布根据每个构象异构体之间的能量差确定。

因此，当通过计算化学检查实验结果时，在几乎所有情况下考虑每个构象异构体的丰度比很重要。