RDKit | RDKit处理graph-化合物的邻接矩阵、距离矩阵和维纳指数

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DrugAI 发表于 2021/07/14 23:23:11 2021/07/14
【摘要】 化合物的图(graph)表示 图可以表示一个原子与另一个原子的连接方式。 只有原子的连接和拓扑结构是重要的,而不是键距。 邻接矩阵 两个原子之间: 如果有结合,则为1; 如果没有结合,则为0。 那么,所有的原子间键都可以用下面的矩阵来表示。 这样的表示方法称为图的 "邻接矩阵"(adjacency matrix)。 当有两个键时,有时会用到2。 每个原...

化合物的图(graph)表示

图可以表示一个原子与另一个原子的连接方式。 只有原子的连接和拓扑结构是重要的,而不是键距。

邻接矩阵

两个原子之间:

  • 如果有结合,则为1;
  • 如果没有结合,则为0。

那么,所有的原子间键都可以用下面的矩阵来表示。 这样的表示方法称为图的 "邻接矩阵"(adjacency matrix)。 当有两个键时,有时会用到2。

每个原子所连接的键数称为原子的 "度"(degree)。 根据定义,相邻矩阵是对称的。

 

距离矩阵

描述两个原子之间最短距离的矩阵称为 "距离矩阵"。 这种情况下,距离是一个拓扑距离,表示连接了多少条边。

对于异戊烷,如前所述,可表示如下: 距离矩阵也是一个对称矩阵。

文章来源: drugai.blog.csdn.net,作者:DrugAI,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:drugai.blog.csdn.net/article/details/109412338

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