rdkit

RDKit | 基于SSSR区分环状化合物和链状化合物

基于RDKit描述的SSSR概念进行相同的分类。
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DGL & RDKit | 基于Attentive FP可视化训练模型原子权重

基于AttentiveFP可视化训练模型原子权重环境准备PyTorch：深度学习框架DGL：基于PyTorch的库，支持深度学习以处理图形RDKit：用于构建分子图并从字符串表示形式绘制结
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RDKit | 基于RDKit绘制带原子索引的分子

RDKit可以使用IPythonConsole轻松绘制分子。用原子索引绘制分子。
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RDKit | 基于RDKit的SMILES转canonical SMILES

基于RDKit的SMILESString转canonicalSMILESString导入库fromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportDrawfromrdkit.Chem.DrawimportIPythonConsoleSMILES
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RDKit | RDKit中的药效团特征

提取与蛋白质可能残基相互作用的配体结构的（空间和电子）特征，功能组类型相对位置RDKit中药效团的特征创建特征将FDef文件中的信息用于药效团识别导入库importosfromrdkitimportRDConfigfromrdkit.ChemimportAllChemfromrdkitimportChem
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RDKit | 基于RDKit可视化脂溶性在溶解度贡献中的应用

尝试了logP，仅使用原子的权重即可可视化。导入库importbase64fromioimportBytesIOimportwarningswarnings.filterwarnings(action='ignore')fromIPython.core.displayimportdisplay,HTMLdisplay(HTML(".container{width:90%!important;}")
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RDKit | 通过分析活性化合物确定指标阈值

RDKit|PD/PD-L1抑制活性化合物指标分析RDKit|基于SSSR区分环状化合物和链状化合物导入库fromrdkitimportrdBase,Chemfromrdkit.ChemimportAllChem
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RDKit | 基于RDKit的指定原子或键高亮

基于RDKit的指定原子或键高亮指定原子或键高亮HilightChemAtom.pyfromrdkitimportChemfromrdkit.Chem.DrawimportrdMolDraw2DfromIPython.displayimportSVGfromioimportBytesIOfromPILimportImagefromcairosvgimportsvg2pngimportargpars
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RDKit | 基于RDKit计算3D药效团指纹

3DPharmacophore指纹导入库fromrdkitimportChem,DataStructs,RDConfigfromrdkit.ChemimportAllChemfromrdkit.Chem.Pharm2DimportGobbi_Pharm2D
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RDKit |基于集成学习(Ensemble learning)预测溶解度

Ensemblelearning集成学习集成学习(Ensemblelearning)是这样一个过程，按照某种算法生成多个模型，如分类器或者称为专家，再将这些模型按照某种方法组合在一起来解决某个智能计算问题。集成学习主要用来提高模型（分类，预测，函数估计等）的性能，或者用来降低模型选择不当的可能性。集成算法本身是一种监督学习算法，因为它可以被训练然后进行预测，组合的多个模型作为整体代表一个假设（hy
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RDKit | 基于RDKit和Python的阿斯利康ADME数据集分析

数据说明阿斯利康已将与ADME有关的数据集存放到ChEMBL。http://dx.doi.org/10.6019/CHEMBL3301361https://www.ebi.ac.uk/chembl/document_report_card/CHEMBL3301361/将对以下数据集进行分析logD(CHEMBL3301363)downloadedat./data/CHEMBL3301363_dat
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RDKit | 基于RDKit和Cytoscape绘制分子相似图

Cytoscape是一款图形化显示网络并进行分析和编辑的软件基于RDKit和Cytoscape绘制分子的相似图。
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RDKit | 基于RDKit中和带电分子

化合物的预处理导入库fromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportMolStandardize载入数据smis=("c1cccc[nH+]1","C[N+](C)(C)C
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RDKit | 基于RDKit的PandasTools加速数据分析

从RDKit的基本用法中看到了化学信息学中使用的各种概念。大多数情况下，流程中处理的化合物数据存储在列表或字典类型变量中，该变量是python或numpy数组的基本数据类型。
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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。在计算机上创建目标分子的结构；以某种方式生成大量分子构象异构体；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；检查优化的结构并排除相同的构象异构体；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
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RDKit | 基于RDKit获取分子3D距离矩阵

导入库fromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportAllChemfromrdkit.ChemimportrdDistGeomasmolDGmol=Chem.MolFromSmiles
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RDKit | 基于scikit-learn将pytorch用于QSAR模型构建

skorchskorch一个基于pytorch封装兼容scikit-learn的神经网络库skorch安装pipinstallskorchQSAR模型构建导入库importosfromrdkitimport
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RDKit | 基于Murcko骨架聚类化合物库

化合物多样性评估一种方法是使用合适的指纹技术将化合物矢量化并评估他们之间的距离。这种方法经常被使用，但是对于人类很难直观地理解化合物之间的距离。基于Murcko骨架，分子大致聚集在化合物骨架中，并且每个簇中的顶部化合物都作为候选化合物。此方法非常符合人类的直觉，因此可以预期人将通过查看候选化合物列表来自动缩小化合物的范围。Murcko骨架Murcko骨架通过从化合物中去除多余的侧链并仅表达连接它们
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RDKit：化合物骨架分析

新药研发是一项耗时长且耗资巨大的工程，据资料显示由安全性问题与药物代谢动力学性质不良引起新化学实体成药失败的比例高达60%，且这一比例还在逐年升高。代谢稳定性是影响药代动力学性质的主要因素之一，它一般用来描述化合物代谢的速度和程度，也是决定药物小分子生物利用度的一个重要因素。骨架修饰是改变代谢途径、提高代谢稳定性的重要化学结构改造策略之一，通过骨架修饰进行先导化合物优化，能够显著提高先导化合物的代
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RDKit | 基于RDKit处理化学信息学中的反应方程式

接下来，让学习如何在RDKit中处理化学反应。RXN文件使用MOL文件格式表示化学反应的扩展名为RXNfile的格式。由于基本结构单元相同，因此可以处理MOL文件和SDF的软件通常可以处理RXN文件。
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RDKit | 基于RDKit的随机SMILES的生成

环境系统：Windows10（x64）Python：Python3.7RDKit：2019.09.3基于RDKit的随机smiles生成导入库importsysimportosfromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportDrawfromrdkit.Chem.DrawimportIPythonConsolefromrdkitimportrdBaseimportmat
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RDKit | RDKit中处理分子Mol对象

RDKit中处理分子Mol对象导入库fromrdkitimportrdBase,Chemfromrdkit.ChemimportAllChem,Drawprint('rdkitversion:{}'.format
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RDKit | 基于RDKit的单分子多构象生成

fromrdkitimportrdBase,Chemfromrdkit.ChemimportAllChemfromrdkit.Chem.DrawimportIPythonConsoleim
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RDKit | 基于支持向量机（SVM）的二分类活性预测模型

基于结构-活性相互作用数据，使用SVM（支持向量机），尝试判断测试化合物的活性。SVMSVM：（SupportVectorMachine,支持向量机）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的
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RDKit | 基于主成分分析可视化(DrugBank)类药性的化学空间

DrugBank:小分子数据信息挖掘基于RDKit探索DrugBankDrugBankDrugBank数据库是唯一将详细的药品数据（即化学，药理学和制药）与综合药物靶点信息（即序列，结构和作用通路）相结合的
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RDKit | 化合物SDF文件转换为SMILES存储为CSV

importpandasaspdfromrdkitimportChemimportargparsefromcollectionsimportdefaultdictdefmain():parser=argparse.ArgumentParser
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RDKit | 通过Lipinski规则了解如何在RDKit中处理描述符

以Lipinski的为主题，学习RDKit如何处理表征分子特性的“描述符”。描述符描述符是确定分子性质的指标。当然，水的性质是水的溶解度和大小的性质，生物活性的存在或不存在也可以说是自然的。
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RDKit | 基于RDKit和k-均值对化合物进行非分层聚类

基于RDKit和k-均值对化合物进行非分层聚类导入库fromrdkiti
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RDKit | 基于RDKit输出分子结构图（Image）的方法

RDKit内置功能绘制分子结构的函数，可根据rdkit.Chem.Draw包创建分子图像方法一：基于SMILES输出分子2D图（2Dimage）导入库fromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportDrawfromrdkit.ChemimportrdDepictor
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RDKit | 处理RDKit分子Mol对象

导入库fromrdkitimportrdBase,Chemfromrdkit.ChemimportAllChem,Drawprint('rdkitversion:{}'.format(rdBase.rdkitVersion
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RDKit | 基于RDKit去除片段（盐或络合物等）

环境Python3.6RDKit2019.09.1.0去除盐导入库fromrdkitimportChemfromrdkit.Chem.SaltRemoverimportSaltRemover载入数据smis
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RDKit | 基于分子指纹可视化化学空间

根据化学结构可视化化合物空间方法计算分子指纹为每种化合物生成一个指纹并减小其尺寸，以便可以将其绘制在平面上。根据相似性原理，“相似的化合物具有相似的性质”，具有相似结构和性质的化合物应紧密地分布在一个平面上。尝试使用Morgan指纹。PCA降维方法使用主成分分析（PCA）和UMAP进行尺寸缩减。PCA是最常用的方法，但由于它会根据数据的线性度压缩到较低维度的空间中，因此可能不适用于0-1等指纹数据
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RDKit | 基于RDKit通过SMARTS定义反应模式来生成反应产物

简介RDKit中，通过SMARTS定义一个反应模式，并根据该模式从反应物中生成产物。环境Windows10proRDkit2019.09.1化学反应尝试碳原子的羟基化反应。
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RDKit | 基于Fraggle算法评估化合物的相似性

RDKit从2013.09版本开始可用。Fraggle开
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RDKit | 基于RDKit绘制化学反应

基于RDKit绘制化学反应导入库fromrdkitimportRDConfigimportunittestimportrandomfromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportDraw
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RDKit | 统计分子库中某种元素出现的次数

导入库importpandasaspdfromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportrdMolDescriptorsfromrdkit.ChemimportDrawimportnumpyasnpimportwarningswarnings.filterwarnings
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RDKit | 小分子构象的生成和比对

基于RDKit的分子构象生成和比对导入模块和包fromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportAllChemfromrdkitimportRDConfigimportosfromrdkit.Chem.DrawimportIPythonConsolefromrdkit.ChemimportDraw
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RDKit | 基于分子指纹的分子相似性

使用以下等式从两个分子A和B的位阵列指纹计算Tanimoto系数：导入库importpandasaspdfromrdkitimportrdBase
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RDKit | 基于分子指纹的相似性图

导入库fromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportAllChemfromrdkit.ChemimportDrawfromrdkit.Chem.DrawimportSimilarityMaps
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RDKit | 子结构搜索和MCS算法

MCS：MaximumCommonSubstructure即使查询分子与数据库分子不完全匹配，也想知道其中有多少个通用结构，即最大公共子结构（MCS）。可以使用与子图同构相同的方法来计算。也可以按原样使用公共键（边）的数量作为阈值，或将其转换为相似性指标，例如Jaccard/Tanimoto系数。部分结构匹配的情况下，可以在结构匹配时（或确定它们不匹配时）中止搜索，但是在MCS的情况下，可以输出最
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RDKit | 可视化分子来自于xyz文件

通过xyz文件可视化小分子导入库from__future__importprint_functionfromrdkitimportChemfromrdkit.Chem.DrawimportIPythonConsolefromIPython.displayimportSVGfromrdkit.ChemimportrdDepictorfromrdkit.Chem.DrawimportrdMolDraw
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RDKit | 化合物芳香度分子描述符的计算与相关性比较

已经提出了各种描述符：表示芳香度的描述符的定义和性质如何使用RDKit计算芳香指标：Ar/HA，AP引入芳香指数作为代表“化合物芳香度”的
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RDKit | 通过评估合成难度（SA Score）筛选化合物

无论如何获得先导化合物，评估候选先导化合物的合成难度都很重要。无论该化合物在计算机上的应用前景如何，实际上并未对其进行合成和评估。介绍SAscore（SyntheticAccessibilityscore）作为评估化合物合成难易程度的一种方法。药物研发中合成难度评估的重要性药物发现研究中的主要候选化合物：预期的活性值结构新颖，易于申请专利如果化合物是从商业产品或内部数据库获得，则“合成潜力”得到保
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RDKit | 化合物亚结构搜索与结果输出

环境Python3.6RDKit2019方法假定搜索目标化合物作为Mol字符串包含在称为mols的列表中。可以在以下流程中执行部分结构搜索，并突出显示匹配化合物的匹配部分结构。
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RDKit | 计算拓扑极性表面积TPSA

极表面积（PSA）化合物的极性表面积（PSA）是分子表面极性部分的面积值的总和。极性部分通常在诸如氧或氮的杂元素周围，因此可以认为这些部分结构是加在一起的。PSA的特点PSA是描述分子的极性和脂溶性的描述符，例如辛醇/水分配比（logP）。在PSA和膜渗透性的实验数据之间发现了很好的相关性。例如太大PSA（140埃2具有上述化合物）已被经验已知为具有低的膜渗透性。分子构象从定义中可以看出，计算PS
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RDKit | 基于相似图可视化原子贡献

导入库fromrdkitimportrdBase,Chemfromrdkit.ChemimportAllChem,Draw,rdMolDescriptorsfromrdkit.Chem.DrawimportSimilarityMapsf
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RDKit | 分子的力场优化

导入库fromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportAllChemfromrdkit.Chem.DrawimportIPythonConsolefromrdkit.Chem.Draw.MolDrawingimportMolDrawing
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RDKit | 比较化合物并通过PCA可视化化学空间

化学空间与指纹化学空间是一个虚拟空间，放置了世界上所有可能存在的化合物。从概念上讲，取决于原子的连接方式，可以存在无限数量的化合物，因此可以说化合物空间具有巨大的尺寸。实际工作中，有必要将化合物空间放到数学空间中。具体地说，必须根据某些规则将每个化合物转换为固定长度的向量。该向量称为指纹，并且已经提出了用于生成指纹的各种方法。本文案例实际上使用了称为MACCS密钥指纹。MACCS密钥是一种简单的指
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RDKit | 分子坐标的测量和绘图

导入库fromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportAllChemfromrdkit.Chem.DrawimportIPythonConsolefromrdkit.ChemimportPyMolimportpicklemolH
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RDKit | 分子的多种构象

导入库fromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportAllChemfromrdkit.Chem.DrawimportIPythonConsolefromrdkit.Chem.Draw.MolDrawingimportMolDrawing
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