首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用Spacy从依赖关系树中提取化合物和dobj

的过程如下:

  1. 首先,导入Spacy库并加载英文模型:
代码语言:txt
复制
import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
  1. 对待处理的文本进行处理:
代码语言:txt
复制
text = "Spacy is a powerful natural language processing library."
doc = nlp(text)
  1. 遍历文档中的每个句子,并提取化合物和dobj:
代码语言:txt
复制
compounds = []
dobjs = []

for sent in doc.sents:
    for token in sent:
        if token.dep_ == "compound":
            compounds.append(token.text)
        elif token.dep_ == "dobj":
            dobjs.append(token.text)
  1. 输出提取到的化合物和dobj:
代码语言:txt
复制
print("提取到的化合物:", compounds)
print("提取到的dobj:", dobjs)

以上代码将从给定的文本中提取出所有的化合物和dobj。化合物是由compound依赖关系标记的词语,表示一个词是另一个词的修饰词。dobj是由dobj依赖关系标记的词语,表示一个动词的直接宾语。

对于化合物和dobj的应用场景,化合物的应用场景包括化学领域的文本分析、药物研发等;dobj的应用场景包括自然语言处理中的信息提取、问答系统等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云自然语言处理(NLP):https://cloud.tencent.com/product/nlp
  • 腾讯云人工智能(AI):https://cloud.tencent.com/product/ai
相关搜索:如何使用spaCy查找两个依赖关系树之间的相似度?使用Hibernate从数据库中删除实体和关系使用tcl从目录路径中匹配和提取多个单词Spring Boot中Hibernate/JPA中的投影,用于从多个OneToMany和manyToOne关系中提取数据使用rentrez从pubmed中解析出作者和从属关系使用rvest从表中的列中提取超文本和超链接使用LEFT()和SUBSTRING()从字符串中仅提取这么多字符使用map和filter函数从树映射中存在的集合中删除元素(Java集合)如何使用从json提取器中提取的变量到头部和JSR223采样器中使用cardview从循环视图中的名称中获取资源原始和可提取如何使用VLOOKUPS和IF将记录从工作表中提取到单独的工作表中如何从最终工件(jar)中排除依赖项,但在gradle中编译和运行单元测试时需要使用该依赖项如何使用python从所有相同的div标记和相同的类中仅提取电子邮件如何使用pandas和python从网站中提取并保存特定选项卡中显示的表?如何使用Python从Excel中读取和提取数据,并将其粘贴到文本文件中的现有文本中?在PostgreSQL列中混合使用点对象和线条对象。如何从LINESTRING中提取点和第一个点?如何从矩阵中提取预测和实际值向量,以便将它们与R中的confusionMatrix()一起使用?使用grepl和循环从字符串中提取名称列表,并将它们添加到R中的新列中如何使用JavaScript从客户关系管理中同时包含整数和字符串的单行文本字段中检索整数值R:使用数据框中的字符条目来索引行名和列名,以便从另一个数据框中提取元素
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • CELL SYST|多目标神经网络框架预测化合物-蛋白相互作用和亲和力

    这次给大家介绍清华大学交叉信息研究院的曾坚阳教授课题组在Cell Systems上发表的论文“MONN: A Multi-objective Neural Network for Predicting Compound-Protein Interactions and Affinities”。分析化合物与蛋白质的相互作用 (Compound-Protein Interactions ,CPIs)在药物研发过程中起着至关重要的作用,迅速准确地预测作用位点和其间的亲和力有利于高效的药物研发。基于此问题,曾坚阳教授课题组引入深度学习,提出了一种预测化合物-蛋白相互作用和亲和力的多目标神经网络-MONN。作者在方法中引入了(i)捕获全局特征的超级节点、(ii)预测亲和力的GRU模块(Gate Recurrent Unit,门循环单元模型)、(iii)预测化合物-蛋白结合位点和判断其间的亲和力指标的多目标共享特征结构,使得其模型具有比现有模型更好的特征可解释性,有效捕捉了化合物与蛋白质的内在特征与联系,实现精确判断分子间的相互作用和亲和力。

    02

    Bioinformatics | FastTargetPred-快速识别化合物数据库中的蛋白质靶标

    今天给大家介绍的法国里尔巴斯德研究所的Bruno O Villoutreix课题组在Bioinformatics “Application Note”系列发表的工作 “FastTargetPred: a programenabling the fast prediction of putative protein targets for input chemicaldatabases”。众所周知,药物是可以在体内发挥生物活性作用达到治疗疾病目的的化合物,大部分药物的生物活性都是通过药物分子与体内的蛋白等生物大分子结合来介导。化合物的靶点结合作用机制是药物研发的重要理论基础,然而目前有大量的生物活性分子其作用靶点是未知的。此外,随着基因组学发展,越来越多的新型靶点正在被发现,老药新用也依赖于对这些药物新靶点的预测。因此,化合物靶点预测具有重大科学意义。

    03

    JCIM|激增的机器学习方法推动QSAR研究的再发展

    1962年,在Hansch及其同事所做的关于定量结构-活性关系(quantitative structure−activity relationship, QSAR)的开创性工作中,预测Hammett函数和分配系数将在建立构效关系中变得非常重要。在过去的60年中,QSAR已经从小数据集的类似化合物的粗糙回归/分类分析发展到基于精巧的机器学习技术,机器学习可以提取嵌入在复杂结构的分子组成的大数据集中的化学、物理和生物功能信息特征。通过结构-活性映射关系的转换,QSAR成为药物发现的重要组成部分。这使得研究者可以高效、低成本地预测分子活性和性质,以及基于结构的虚拟筛选数百万候选药物组成的化学库得到有潜力的hits。机器学习也应用于各种其他领域,包括化合物的逆向合成路线预测,蛋白质和化合物设计,构象生成,力场优化和蛋白质结构预测。经典的QSAR方法依赖于数学模型来建立各种描述符与生物活性之间的关系。这些描述符包括分子指纹、图或其他数学表示等。生物活性包括吸收、分布、代谢、排泄、毒性(ADMET),结合自由能,蛋白质-配体复合物的动力学速率等。建立这样的关系也常常需要基于具有相似拓扑结构和功能的分子组成的数据集。由于可以使用广泛的数学模型,QSAR很早就结合了机器学习算法,通过多任务模型建模非线性结构-功能关系来处理大且高维数据集。

    02

    GPB|DeepCPI:基于深度学习的化合物和蛋白质相互作用预测框架

    这次给大家介绍清华大学交叉信息研究院的曾坚阳教授的论文“DeepCPI: A Deep Learning-based Framework for Large-scale in silico Drug Screening”。分析化合物与蛋白质的相互作用(Compound-Protein Interactions, CPIs)和新型药物靶标相互作用(Drug Target Interactions, DTIs)在硅药研发过程中起重要作用,从大规模未标记的化合物和蛋白质预测新的CPI有利于高效的药物研发。基于此问题,曾坚阳教授课题组将无监督的表征学习和特征嵌入与深度学习方法相结合,提出了一种自动学习化合物和蛋白质的隐式但具有表达力的低维特征评估大型数据库中测得CPI的计算框架DeepCPI。作者在方法中引入了(i)语义分析和Word2vec 方法来获得化合物和蛋白质低维特征表示(ii)多模态深度神经网络(DNN)分类器预测相互作用概率,使得其模型比现有模型更好地可以借助大规模无标签数据学习化合物与蛋白质的低维特征,实现预测未知的新型CPI或DTI。

    01

    王理团队开发大规模小分子预训练方法“S2DV”用于抗HBV药物研发

    近日,由南通大学信息科学技术学院、南通大学智能信息技术研究中心的王理教授为通讯作者在Briefing in Bioinformatics杂志发表了其团队最新研究成果:该作者提出了“S2DV”方法,这是一个用于对小分子药物进行表示学习的方法。该方法通过对小分子SMILES字符处理,提取小分子结构信息,将其转化为嵌入表达,同时创新性地在预训练过程中结合了Ising模型梯度矫正以提高预训练效果。以大规模的预训练为基础的分类模型能够较为准确地预测小分子化合物HBV抑制率和肝细胞毒性。作者团队还通过湿实验对模型准确率进行了验证并开发出了基于web的小工具用于在线对抗HBV化合物的预测。

    02

    药物设计的深度学习

    过去的十年中,深度学习(deeplearning, DL)方法已经非常成功并广泛用于开发几乎每个领域的人工智能(AI)。与传统的机器学习(machine learning, ML)算法相比,DL方法在小分子药物发现和开发方面还有很长的路要走。对于DL研究的推广和应用,例如小分子药物研究和开发,还有很多工作要做。本综述主要讨论了监督学习和非监督学习等几种最强大和主流的体系结构,包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和深度自动编码器网络(DAENs),总结了小分子药物设计中的大部分代表性应用;并简要介绍了如何在这些应用程序中使用DL方法。还强调了关于DL方法利弊的讨论以及我们需要解决的主要挑战。

    05

    【Nature 封面论文】机器学习掀起材料革命,人工智能或将颠覆人类科研方式

    【新智元导读】昨日Nature封面论文:哈佛大学研究者借助机器学习算法,利用“废弃”数据成功预测新材料的合成,引发学界激论:人工智能真能加速发现神奇新材料吗?该研究所用的“计算材料学”结合计算机模型和机器学习,是对传统研究方法的革新。计算机科学和人工智能的影响已经拓展到越来越多的领域,机器学习或将改变未来科研方式。 发现一种新的材料是非常艰难的过程,通常要经历无数次失败,偶尔在机缘巧合之下取得成果,还要费劲功夫反向检测这种新材料的性质。但有一批材料科学家转换思路,使用计算机模型和机器学习算法生成海量假想的材

    06

    Nat. Rev. Drug Discov. | 药物发现中的天然产物:进展与机遇

    本文介绍由Atanas G. Atanasov和Claudiu T. Supuran共同通讯发表在 Nature Reviews Drug Discovery 的研究成果:在过去天然产物及其结构类似物对药物治疗做出了重大贡献,然而,天然产物也给药物发现带来了挑战,比如筛选、分离、表征和优化方面的技术障碍,导致制药行业降低对它们的关注。近年来,一些技术和科学的发展,包括改进的分析工具、基因组挖掘、工程策略以及微生物培养进展,正在应对这些挑战并开辟新的机遇,将天然产物作为药物先导重新引起了人们的兴趣。本文作者总结了最近可能实现基于天然产物进行药物发现的先进技术,并讨论了关键机遇和应用前景。

    01

    J Cheminform|使用具有自适应训练数据的GANs搜索新分子

    今天给大家介绍的是美国橡树岭国家实验室的Andrew E. Blanchard等人于2021.2.23发表在Journal of Cheminformatics上的文章Using GANs with adaptive training data to search for new molecules。药物发现的过程涉及到对所有可能的化合物的空间进行搜索,生成对抗网络(GAN)为探索化学空间和优化已知化合物提供了一个有力工具。然而,训练GANs的标准方法可能导致模式崩溃,其中生成器主要产生与训练数据的一小部分密切相关的样本。相反,寻找新化合物需要超越原始数据的探索。在本文中,作者提出了一种训练GANS的方法,它促进增量探索,并利用遗传算法的概念限制模式崩溃的影响。在此方法中,来自生成器的有效样本被用来替换来自训练数据的样本。在替换过程中,作者考虑随机和引导选择以及重组。通过跟踪训练过程中产生的新化合物的数量,结果表明,对训练数据的更新大大优于传统的方法,增加了GANs在药物发现中的潜在应用。

    03
    领券