SMILES記法の化合物のMACCS keysを求める
覚えておくためのメモ
以下はMochimasa氏のQiitaエントリ化合物をベクトルにして比較しプロットするを参考にしました
np.zeros()の使い方は0を要素とする配列を生成するnumpy.zerosの使い方を参考にしました
モジュールはRDkitとNumpyを使う
#モジュールの読み込み
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import MACCSkeys
from rdkit import DataStructs
import numpy as np
化合物をSMILES形式で読み込む（ChEMBLで取得）
MACCS Keysの計算
mol = Chem.MolFromSmiles('CS(=O)(=O)NCCC1CCN(CC1)c2ncnc3cc(sc23)C(=O)N')
fps = MACCSkeys.GenMACCSKeys(mol)
fpsにMACCS keyが入っているはずなのでprintしてみよう
print(fps)
<rdkit.DataStructs.cDataStructs.ExplicitBitVect object at 0x10aef65d0>
BitVector?なのでそのままでは数値や文字としては表示できない
Tanimoto係数などSimilalityはBitVectorのまま比較すればよい
fp_bits = tuple(fps.GetOnBits())
print(fp_bits)
(32, 33, 36, 38, 51, 55, 58, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 73, 75, 77, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 88, 91, 92, 93, 94, 96, 98, 100, 101, 102, 104, 105, 106, 108, 110, 111, 112, 116, 117, 118, 120, 121, 122, 124, 125, 128, 129, 130, 131, 133, 135, 136, 137, 138, 142, 145, 146, 147, 148, 151, 153, 154, 155, 156, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165)
MACCS KeysのどのbitがOn,つまり"1"になっているかを示す
これをnumpyで1 or 0のベクトルとして表すと
fp_arr = np.zeros((1,))
DataStructs.ConvertToNumpyArray(fps,fp_arr)
print(np.array(fp_arr))
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 0.
1. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.
0. 1. 0. 0. 1. 0. 1. 1. 1. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 0.
0. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 0.
0. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 0.
1. 0. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 0. 1. 1.
0. 0. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 1. 0.
0. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 0.]
np.zeros((3,4)) で3x4の行列, つまりnp.zeros((1,)) では1行だけの,0が並んだベクトル
これをひとつひとつの化合物に適用して積み重ねた行列を作れば、PCAができる...!
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この問題について(SMILES記法の化合物のMACCS keysを求める), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/motthy/items/87495920896cdfaf169f著者帰属：元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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