RDKit | 化学信息学与AI(专辑)

RDKit | 化学信息学与AI

介绍RDKit相关知识点和运用以及RDKit作为处理化学、生物、药学和材料学科中分子数据作为可输入机器学习和深度学习模型的重要工具应用。内容涵盖了基于RDKit的Python3的分子的读写、化合物的分子指纹和分子描述符计算、化合物的2D/2D比对、化合物相似性搜索、化合物骨架分析和亚结构搜索、RMSD计算与构象生成优化、分子相似图与聚类分析、化学反应处理、可视化与化学空间探索及RDkit相关的机器学习、深度学习应用过程详解

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RDKit简介

开源化学信息学与机器学习工具包

• RDKit在2000-2006年期间在Rational Discovery开发和使用，用于构建吸收、分布、代谢、代谢、毒性和生物活性的预测模型。
• 2006年6月Rational Discovery被关闭，但该工具包在BSD许可证下作为开源发布。
• 目前，RDKit的开源开发由诺华积极贡献，其中包括诺华捐赠的源代码。

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RDKit特点

• 商业友好型BSD许可证
• 核心数据结构和算法由C ++编写
• 使用Boost.Python生成的Python 3.x包装器
• 用SWIG生成的Java和C＃包装器
• 2D和3D分子操作
• 机器学习与深度学习的分子指纹和分子描述符生成
• PostgreSQL分子数据库集成
• KNIME的化学信息学Nod

RDKit提供各种功能，如不同的化学I/O格式，包括SMILES/SMARTS，结构数据格式（SDF），Thor数据树（TDT），Sybyl线符号（SLN），mol2和蛋白质结构文件（PDB）；子结构搜索; 标准SMILES; 手性支持；化学转化；化学反应；分子序列化；相似性/多样性选择；二维药效团；三维维药效团；分层子图/片段分析; Bemis和Murcko骨架；逆合成组合分析及分子碎裂（RECAP）; 多分子最大共同亚结构；功能图；基于形状的相似性；基于RMSD的分子比对；基于形状的对齐；使用Open3-DALIGN算法的无监督分子-分子比对；与PyMOL进行3D可视化集成；功能基团过滤；分子描述符库；相似图；机器学习等。

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‘’RDKit | 化学信息学与AI”专栏介分类整理

RDKit安装

Linux（CentOS 7_x64位）系统下安装RDkit

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/78046781

创建独立的Python化学信息学环境

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基于RDKit的分子读写及入门

RDKit：基于分子文件输出分子结构

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RDKit | 分子处理入门

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/100808051

RDKit | 可视化分子来自于xyz文件

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102589553

RDKit | 统计分子库中某种元素出现的次数

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102590698

RDKit | 生物大分子的HELM表示法

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102037029

基于RDKit的分子指纹与描述符计算

分子指纹

RDKit：化学指纹（Chemical Fingerprinting）

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/81784517

RDKit | 基于SMILES查找化合物的MACCS密钥

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/101697880

RDKit | 基于分子指纹的相似性图

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102595442

分子描述符

RDKit 描述符计算及可视化

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RDKit | 计算化合物描述符

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/101682612

RDKit | 删除方差低的描述符

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/101103957

RDKit | 计算拓扑极性表面积TPSA

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102552770

RDKit | 基于RDKit描述三维分子形状（3D描述符）

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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

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102524904

RDKit | 定量评估类药性(QED)

基于RDKit的构象与RMSD计算

RDKit | 分子的多种构象

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RDKit | 分子的力场优化

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RDKit | 小分子构象的生成和比对

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RDKit：计算不同分子或构象之间的RMSD

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基于RDKit的相似性与分子图

RDKit | 基于分子指纹的分子相似性

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RDKit | 基于相似图可视化原子贡献

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RDKit | 子结构搜索和MCS算法

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RDKit | 基于Fraggle算法评估化合物的相似性

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RDKit | 化合物亚结构搜索与结果输出

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RDKit | 化合物库的相似性分析

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/100916060

RDKit：化合物相似性搜索

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RDKit：化合物亚结构（Substructure）搜索

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/82534661

RDKit与药效团

RDKit：可视化药效团（Pharmacophore）

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RDKit | 聚类分析与可视化

RDKit | 比较化合物并通过PCA可视化化学空间

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/101693464

RDKit | 基于Ward方法对化合物进行分层聚类

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/101108342

RDKit | 基于PCA探索化学空间

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/100727712

Python脚本：聚类小分子数据集

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/81202123

RDKit与化学反应

RDKit | 基于RDKit绘制化学反应

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/103687862

RDKit | 基于RDKit和SMARTS的化学反应处理

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/103680157

RDKit | 基于RDKit通过SMARTS定义反应模式来生成反应产物

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/103679476

RDKit | 基于RDKit处理化学信息学中的反应方程式

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/103686941

基于RDKit与Python的应用

RDKit | 基于Lipinski规则过滤化合物库

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102485055

RDKit | 通过评估合成难度（SA Score）筛选化合物

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102488056

RDKit | 天然产物的相似度评分(NP-likeness)

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102593918

RDKit | RDKit 中的RECAP进行分子裂解

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102524938

基于RDKit探索DrugBank

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/82954600

RDKit：化合物骨架分析

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/82082317

RDKit与AI、深度学习和机器学习

RDKit | 基于随机森林的化合物活性二分类模型

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RDKit | 基于Pytorch和RDKit建立QSAR模型

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RDKit | 基于神经网络的溶解度预测和回归分析

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RDKit | 基于机器学习的化合物活性预测模型

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RDKit：基于RDKit的溶解度预测的机器学习模型

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/82318276

RDKit：基于支持向量回归预测logP

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RDkit＆mol2vec ：基于逻辑回归的靶标抑制剂活性二分类对比

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/92801149

RDKit | 基于随机森林（RF）的机器学习模型预测hERG阻断剂活性

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RDKit | 基于Smiles2vec预测化合物物理性质

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/100879193

DeepChem | DeepChem的图卷积特征化器

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102461491

RDKit | 化合物活性数据的不平衡学习

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102466647

RDKit | 基于不同描述符和指纹的机器学习模型预测logP

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102475761

RDKit | 基于RDKit和scikit-learn的KNN模型预测Ames的致突变性

https://blog.csdn.net/u012325865/article/details/102706596

DGL | 基于深度学习框架DGL的分子图初探

DGL | 基于深度图学习框架DGL的分子图生成

DGL | 基于JTNN可视化给定分子的邻居分子