RDKit使用メモ

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準備

環境とかインストールしておくべきものとか

環境

  • Anaconda
  • Ubuntu 18.04.1(on WSL2)

インストール

condaでRDKit用の仮想環境を作成

$ conda create -c rdkit -n (仮想環境名) rdkit

そのままimport rdkitを使ってみると、○○のライブラリが無いとか言われるのでダウンロード (自分の場合はlibxrender1)

$ sudo apt install libxrender1

その他matplotlibやscikit-learnを$ conda install XXXXでインストール
(あと記事作成用にtabulate)

試してみる

分子の表示

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Draw

# SMILES記法で書いた分子をmolファイルと呼ばれる形式に変更
molecule_1 = Chem.MolFromSmiles('Cc1ccccc1')

# mol形式ファイルを画像に変換 (display)
Draw.MolToImage(molecule_1)

[出力結果]

フィンガープリントの作成

以下の記事を参考に、化合物のSMILESと溶解度のデータを取得。
化学情報学にRDKitとScikit-learnで入門する

smile XXXX logS
0 O=C(C)N 60-35-5 1.58
1 NNC 60-34-4 1.34
2 O=C(C)O 64-19-7 1.22
3 N1CCCC1 123-75-1 1.15
4 O=C(N)NO 127-07-1 1.12

SMILE形式で保存されているものをMOL形式に変換。その後にフィンガープリントを取得。
- radius: 半径。注目する原子から何原子先までを考慮するか。

smiles = df['smile']
molecules = [Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smiles]

# 試しに一つだけフィンガープリントを作成
from rdkit.Chem import AllChem
molecule_1 = molecules[0]

fingerprint = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol=molecule_1, radius=2, nBits=2048)
# -> rdkit.DataStructs.cDataStructs.ExplicitBitVectというクラスのデータが作成

fingerprint.ToBitString()
# -> 000000000000000100000000000000100のような表現に変更
# -> あとはこれを使って好きなように機械学習のモデルに突っ込めばOK
単一ページアプリケーションにおけるフロントエンドページングの実装案について簡単に述べる
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