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

如何生成ECFP哈希折叠数据?

ECFP(Extended-Connectivity Fingerprints)是一种分子指纹表示方法,用于描述化学分子的结构信息。ECFP哈希折叠数据是指将ECFP指纹数据进行哈希折叠处理后得到的数据。

生成ECFP哈希折叠数据的步骤如下:

  1. 首先,需要使用化学信息学软件或编程语言中的相应库(如RDKit、Open Babel等)读取分子结构数据。
  2. 接下来,使用指定的参数设置生成ECFP指纹。ECFP指纹是通过遍历分子的原子和键来构建一个二进制向量,表示分子的结构特征。
  3. 生成ECFP指纹后,将其进行哈希折叠处理。哈希折叠是一种将较长的二进制向量映射为较短的向量的方法,可以减小数据的维度。
  4. 最后,得到ECFP哈希折叠数据,可以将其保存到文件或数据库中,以便后续的数据处理和分析。

ECFP哈希折叠数据在化学领域中具有广泛的应用。它可以用于分子相似性计算、化合物聚类、药物筛选等任务。通过比较不同分子的ECFP哈希折叠数据,可以评估它们之间的结构相似性,并进行进一步的分析和预测。

腾讯云提供了一系列与化学计算相关的产品和服务,例如腾讯云分子数据库(https://cloud.tencent.com/product/tcsmoldb)、腾讯云分子对接服务(https://cloud.tencent.com/product/tcsmoldocking)等,可以帮助用户进行化学计算和分子模拟等工作。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • AI for Science:人工智能改变化学领域,机器学习范式加速化学物质发现

    来源:机器之心本文约4500字,建议阅读9分钟本文介绍了人工智能在化学领域的发展。 随着人工智能技术兴起,在化学领域,传统的基于实验和物理模型的方式逐渐与基于数据的机器学习范式融合。越来越多的用于计算机处理数据表示被开发出来,并不断适应着以生成式为主的统计模型。 虽然工程、金融和商业从新算法中获益匪浅,但获益不仅仅来自算法。几十年来,大规模计算一直是物理科学工具包中不可或缺的一部分 —— 人工智能的一些最新进展已经开始改变科学发现的产生方式。 物理科学领域的杰出成就令人兴奋不已,例如使用机器学习渲染黑洞图

    02

    Nat. Commun. | 具有深度交互组学习的未来全新药物设计

    今天为大家介绍的是来自Gisbert Schneider团队的一篇论文。从头设计药物旨在从零开始生成具有特定化学和药理性质的分子。作者提出了一种利用基于相互作用组的深度学习的计算方法用于基于配体和结构的药物样分子的生成。这种方法同时利用了图神经网络和化学语言模型的独特优势,无需针对特定应用进行强化学习、迁移学习或少样本学习。它能够实现“零样本”构建定制的化合物库,这些化合物库具有特定的生物活性、可合成性和结构新颖性。为了积极评估基于蛋白质结构的药物设计的深度相互作用学习框架,作者生成了针对人类过氧化物酶体增殖激活受体(PPAR)亚型γ的结合位点的潜在新配体。排名靠前的设计被化学合成,并在计算机上、生物物理上和生物化学上进行了表征。作者识别出了强力的PPAR偏激动剂,它们显示出对核受体和非靶标相互作用的期望活性和选择性特征。对配体-受体复合物的晶体结构测定确认了预期的结合模式。这一成果积极支持了基于相互作用组的从头设计在生物有机化学和医药化学中的应用,使创新的生物活性分子的创建成为可能。

    01
    领券