RDKit:化学指纹(Chemical Fingerprinting)
【摘要】 化学指纹识别是一种将绘制的分子转换为0和1位的流的方法。旧指纹类型是MACCS密钥,由前MDL开发,作为在分子数据库中进行子结构筛选的快速方法。公共版本包含166个键,即166 0和1,其中每个键对应于特定的分子特征,例如存在羰基(键154:('[#6] = [#8]',0),RDkit中的#C = O.实现).RDkit中可用的另一种指纹是摩根型指纹,它是一种圆...
化学指纹识别是一种将绘制的分子转换为0和1位的流的方法。旧指纹类型是MACCS密钥,由前MDL开发,作为在分子数据库中进行子结构筛选的快速方法。公共版本包含166个键,即166 0和1,其中每个键对应于特定的分子特征,例如存在羰基(键154:('[#6] = [#8]',0),RDkit中的#C = O.实现).RDkit中可用的另一种指纹是摩根型指纹,它是一种圆形指纹。每个原子的环境和连通性被分析到给定的半径,并且每种可能性都被编码。通常使用散列算法将很多可能性压缩到预定长度,例如1024。因此,圆形指纹是原子类型和分子连通性的系统探索,而MACCS键依赖于要匹配的预定义分子特征。
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#!/usr/bin/python3
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# In[1]:
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from rdkit import Chem
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from rdkit.Chem import AllChem
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from rdkit.Chem import MACCSkeys
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from rdkit.Chem import DataStructs
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# In[2]:
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mol = Chem.MolFromSmiles('CCCN')
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mol2 = Chem.MolFromSmiles('CCCO')
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# In[3]:
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fp1 = MACCSkeys.GenMACCSKeys(mol)
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# In[4]:
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print (fp1.ToBitString())
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# out[4]:
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00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001010000000000000001000100000010011
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/81784517
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