RDKit：化合物相似性搜索
【摘要】
化合物相似性
化合物相似性在化学信息学和药物发现中具有悠久的历史，许多计算方法采用相似度测定来鉴定研究的新化合物。
分子相似性是许多虚拟筛选技术的理论基础。分子相似性分析方法可以从整体上划分为全局方法和局部方法。局部相似性专注于分子拓扑结构上是否具有特定的官能团以及是否具有某些特定的对于分子识别至关重要的原子排布。全局分子相似性总是与小分子的生物响应行为联系在一起，...
化合物相似性
化合物相似性在化学信息学和药物发现中具有悠久的历史，许多计算方法采用相似度测定来鉴定研究的新化合物。
分子相似性是许多虚拟筛选技术的理论基础。分子相似性分析方法可以从整体上划分为全局方法和局部方法。局部相似性专注于分子拓扑结构上是否具有特定的官能团以及是否具有某些特定的对于分子识别至关重要的原子排布。全局分子相似性总是与小分子的生物响应行为联系在一起，不断与生物活性紧密相关的分子特征做任何假设；但是，与生物活性无关特征被纳入考虑范围，无疑会对分子相似性评价产生负面影响。
基于分子相似性的虚拟筛选核心是“相似性假设”，这个假设首先由 Johnson 和 Maggiora提出，即结构类似的化合物具有类似的物化性质和生物活性，相似性方法在医药领域极具价值。
本实例通过计算分子的Morgan指纹进行相似性比对。
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/105683678
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