RDKit入门与进阶教程(30篇)

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DrugAI 发表于 2021/07/15 04:18:49 2021/07/15
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【摘要】 RDKit RDKit是用C ++和Python编写的化学信息学和机器学习软件集。 项目包含: BSD许可证 - 开源的商业友好许可证核心数据结构和算法C++编写使用Boost.Python生成的Python 3.x包装器使用SWIG生成的Java和C#包装器2D和3D分子操作用于机器学习的描述符和指纹生成用于PostgreSQL的分子数据库 ...

RDKit

RDKit是用C ++和Python编写的化学信息学和机器学习软件集。

项目包含:

  • BSD许可证 - 开源的商业友好许可证

  • 核心数据结构和算法C++编写

  • 使用Boost.Python生成的Python 3.x包装器

  • 使用SWIG生成的Java和C#包装器

  • 2D和3D分子操作

  • 用于机器学习的描述符和指纹生成

  • 用于PostgreSQL的分子数据库 cartridge ,支持子结构和相似性搜索以及许多描述符

  • KNIME的化学信息学节点

  • Contrib文件夹中包含有用的利用RDKit强大功能的社区贡献软件


RDkit Tutorial 


RDKit:计算不同小分子构象之间的RMSD

聚类小分子数据集(基于RDKit的Python脚本)

基于RDKit的Python脚本:SDF格式转SMILES格式

RDKit:运用RDKit计算USRCAT(形状相似性)

RDKit:可视化药效团(Pharmacophore)

基于Pytorch和RDKit建立QSAR模型

RDKit:化合物骨架分析

RDKit:化合物相似性搜索

基于RDKit的溶解度预测的机器学习模型

基于机器学习的化合物活性预测模型

RDKit:化合物亚结构(Substructure)搜索

基于神经网络的溶解度预测和回归分析

基于RDKit探索DrugBank(demo)

基于随机森林的化合物活性二分类模型

RDKit支持PostgreSQL配置

RDKit:基于支持向量回归(SVR)预测logP

基于随机森林(RF)的机器学习模型预测hERG阻断剂活性

RDkit&mol2vec :靶标抑制剂活性二分类模型对比

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/105683711

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