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

我如何计算一个计数摩根指纹为numpy.array?

计数摩根指纹是一种分子指纹算法,用于描述和比较分子的结构。在计算一个计数摩根指纹时,可以使用numpy库来进行处理和计算。

首先,需要导入numpy库:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

接下来,需要获取分子的结构信息并转化为分子指纹。可以使用化学信息处理库rdkit来获取分子结构信息,并使用rdkit提供的函数将分子转化为计数摩根指纹。

代码语言:txt
复制
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem

# 定义一个分子的Smiles表示
smiles = 'CCO'
# 将Smiles转化为分子对象
mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
# 计算分子的计数摩根指纹
fp = AllChem.GetHashedMorganFingerprint(mol)

最后,可以将计算得到的计数摩根指纹转化为numpy.array类型:

代码语言:txt
复制
fp_array = np.array(fp, dtype=np.int32)

这样就得到了一个计数摩根指纹的numpy.array表示。

计数摩根指纹的优势是可以有效地表示分子的结构信息,并且具有一定的相似性度量性质。它常被应用于药物设计、化学信息学和化学计算等领域。

腾讯云并没有直接提供与计算计数摩根指纹相关的产品或服务。然而,腾讯云提供了一系列与化学计算和分子建模相关的服务,例如基于深度学习的分子生成模型、化学计算引擎等。具体的产品信息可以参考腾讯云官方文档:腾讯云化学计算与分子建模

请注意,以上答案仅供参考,具体实现和应用可能需要根据实际情况进行调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

JCIM|大型语言模型作为分子设计引擎

表1:用于描述如何执行分子改造任务的详细子项目 在交互过程中,作者设定模型温度0以确保输出结果的确定性,并设置最大词块参数1024以限制输出长度。...谷本相似度:用于量化母分子与生成分子之间的结构相似度,通过计算它们的摩根指纹之间的Tanimoto相似度得出。...图2 由子提示D生成的分子的一个代表示例 为了方便研究人员查看和分析输入分子以及每个提示生成的输出分子,作者开发了一个基于Python的查看器。...分子指纹潜空间 量化LLM修饰分子的行为,作者利用摩根指纹生成分子的潜空间嵌入,并用三维坐标z描述分子特征。图3展示了潜空间中的代表分子。...图3 用基于计数的Morgan指纹对ZINC数据库中的小分子进行特征化并用PCA嵌入得到的潜在空间。

8710
  • bioRxiv|用可解释性深度学习架构改善药物反应预测,神话还是现实?

    收集的数据特征如下,对于细胞系,主要包括三类特征:基因表达、体细胞突变和拷贝数变异;对于药物,主要包括两类特征:药物靶标信息和摩根指纹信息,详情见表S2。...作者还考虑了两类基准模型,一个是5层感知机模型,另一个是朴素预测器模型(其仅简单地计算训练集中药物敏感性作为测试集中的预测值)。所有模型情况如表2所示。...表示通用基准模型,表示特定的随机通路基准模型,表示原始的基于通路的模型,表示变体模型;GEx表示基因表达特征,CNV表示拷贝数变异特征,Mut表示体细胞变异特征,T表示药物靶标特征,FP表示摩根指纹特征...3 结果 基于六个模型及其变体(表2)、三种数据划分方式(图1E)、三个通路数据集(表1)、癌细胞系三类特征(基因表达、体细胞突变和拷贝数变异)、药物两类特征(药物靶标信息和摩根指纹信息),作者在论文中进行了广泛的实验...、细致的分析,并得到以下结论: 1.包含KEGG通路信息的隐式模型优于显式模型; 2.化合物的摩根指纹特征比药物靶标特征更能预测未知细胞系的反应; 3.集成多个数据模态提高了模型PathDSP和CDS

    55730

    iPhone 8将改善立体声,增强防水性能

    而在此之前相信大家已听说了太多的传闻,这表明消费者对这款传说中的“十周年特别版”iPhone十分期待,而与此同时苹果也急需通过更新产品来带动近一个季度下滑的iPhone销量。...摩根大通的分析师认为,今年的新iPhone会配备OLED屏幕以及无线充电装置。另外,它的听筒,同时也是立体声扬声器的那部分会改善。但并未说明如何改善,只是模糊表示音量会更大,防水性能会更好。...不过对于iPhone 8将会如何改善扬声器和防水性能,摩根大通并没有具体透露。 根据之前的传闻,iPhone 8可能会采用背部纵向双镜头设计 ,指纹识别模块可能会被放置在手机背部,支持无线充电。

    49230

    pandas每天一题-题目10:去重计数的额外方式

    上期文章:pandas每天一题-题目9:计算平均收入的多种方式 后台回复"数据",可以下载本题数据集 如下数据: 数据描述: 此数据是订单明细表。...重点回顾:pandas每天一题-题目8:去重计数的多种实现方式 下面是答案了 ---- 方式1 如果只是针对一列的去重计数,pandas 为此提供了方法: df['item_name'].nunique...() 如果只是简单列出方法,这不是的文章风格。...---- 方式2 本质上,pandas 列(Series) 提供了去重操作,得到结果是一个 numpy 数组: df['item_name'].unique() 得到一个去重后的结果数组 提示: 之前我们讲解过....drop_duplicates 方法,他们的区别是 .drop_duplicates 返回列(pandas.Series) ,.unique() 返回数组(numpy.array) 有了去重数组,统计数量是

    81920

    常用机器学习算法汇总(中)

    机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目, 第八篇!...该系列的前七篇文章: 机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一) 机器学习数据集的获取和测试集的构建方法 特征工程之数据预处理(上) 特征工程之数据预处理(下) 特征工程之特征缩放&...但是计算复杂度很高,实现起来较为困难。一般很少使用这种方法 2.间接法,间接法又分为以下几种: 一对多:每次训练的时候设置其中某个类一类,其余所有类一个类。...其思路如下:给一个训练数据集和一个新的实例,在训练数据集中找出与这个新实例最近的 k 个训练实例,然后统计最近的 k 个训练实例中所属类别计数最多的那个类,就是新实例的类。...所以一般 k 会取一个较小的值,然后用过交叉验证来确定 这里所谓的交叉验证就是将样本划分一部分出来预测样本,比如 95% 训练,5% 预测,然后 k 分别取1,2,3,4,5 之类的,进行预测,计算最后的分类误差

    56620

    JCIM|基于图注意机制的有机化合物合成可及性预测

    用DL算法开发的基于图形的定量结构-活性关系(QSAR)模型上述挑战提供了一个解决方案。...在这项研究中,半径2的1024比特长的摩根指纹(对应于直径4的扩展连接性指纹,ECFP4)和RDCit计算的二维分子描述符被用来开发RF和XGBoost模型。...对于二元分类问题,分类器(即GASA、RF、XGBoost和RAscore)将根据0.5的阈值计算一个化合物属于阳性或阴性类的概率值。...预测的逆合成路线长度与基线方法预测的相关性:(a)SAscore,(b)SCScore,(c)SYBA,和(d)Rascore 3.2 基于不同方法的分类模型的比较 首先将GASA与基于二维描述符和摩根指纹的两种集合学习方法...然后,个别原子权重的可视化被用来展示我们的GASA模型如何学习相似结构之间的差异。 此外,我们GASA提供了一个免费的在线服务,以帮助制药研究人员快速预测目标分子的合成可行性。

    63030

    生物识别新面貌

    当前,有一个很显然的结论是墨水、纸张和密码已经不能胜任安全任务。一方面,据Anil Jain解释:“当人们发起电子交易和跨国交易的时候,人工手动匹配数以百万计的指纹和其他类型的记录是不可能的”。...此外,金融机构,如美国银行和摩根大通,正在测试Touch ID和其他指纹生物识别系统,以作为自动取款机的银行卡和个人识别码的替代方法。...例如,谷歌的Project Abacus项目研究如何通过人的移动、打字,以及说话来产生一个“信任指数”,以决定是否需要密码或第二种形式的生物认证。...例如,有可能利用指纹副本欺骗指纹验证系统。近日,Jain通过使用旧指纹一个价值500美元的高清晰度打印机,解锁了一部谋杀案受害者遗留的三星Galaxy S6手机。 这反过来又代表了一个更大的问题。...如果原始的生物特征数据被窃取,个人将无法生成一个新的指纹或人脸;它将被永久破解。Jain说,当前也存在对隐私和不道德使用生物特征数据的关注。

    94070

    深度学习在药物发现领域的兴起

    摩根圆形指纹法启发,Duvenaud 等提出了神经指纹方法作为创建图形卷积模型。 ? 该方法的工作流程:首先,读取2D分子结构以形成状态矩阵,其包含每个原子的原子和键信息。...由不同卷积运算产生的载体首先经历softmax变换,然后被总结以形成化合物的最终载体,该化合物是编码分子水平信息的神经指纹。神经指纹通过另一个完全连接的NN层来生成最终输出。...其他分子图卷积方法由Kearnes报道使用神经指纹比使用摩根指纹获得更好的结果,更重要的是,图形卷积模型中的影响性子结构可以被可视化以解释模型。...在一个测试实例中,将模型调整产生预测对多巴胺受体2型有活性的化合物,该模型产生的结构中> 95%被预测活性的。...一个典型的例子是由Ragoza等人进行的研究蛋白质-配体结构被离散成分辨率0.5的网格。栅格的每边都是24 埃,并以结合位点中心。用一个函数描述每个原子,并且生成网格上的原子密度以形成输入矩阵。

    1K40

    摩根大通银行进入元宇宙世界,公司应该跟风吗?

    您可能对虚拟世界(化身漫游的地方)持怀疑态度,但数十亿美元正涌入这个虚拟世界,而美国最大的银行摩根大通也加入了这一行列。该银行的一个专门部门在一份报告中阐明了潜力。 很明显,摩根大通看好元宇宙。...该报告称,全球的经理和董事都在问自己三个关键问题: ·公司的元宇宙战略是什么? ·公司应该在元宇宙中做什么? ·究竟什么是元宇宙? 许多银行和信用合作社可能很想回答:“没有。” “不知道。”...摩根大通的报告将其定义虚拟世界的集合,使人们能够在“一个身临其境的、三维的网络中以数字方式深化和扩展社交互动”,从而创造更真实、更自然的体验。...例如,它引用了一家风险投资公司的统计数据,即人们每年在虚拟商品上花费 540 亿美元,几乎是他们在音乐上花费的两倍。...金融品牌在构建了一个临时头像并学习(或多或少)如何让它四处走动后参观了休息室。在一楼,访客可能会看到其他访客的头像,然后是他们的网名,还有一只在房间里不停地踱步的老虎。

    48730

    GPU不再安全!研究员首次成功发起GPU旁路攻击

    研究报道中描述的第一项指出 GPU 旁路攻击导致的渲染不安全:「计算机科学家们认为这是可行的,并且描述了他们如何通过对 Nvidia GPU 进行反向工程,将图形渲染和计算机堆栈都拉下水」。...研究者还展示了在计算工作负载上的攻击,表明间谍通过 GPU 的性能计数器收集旁路信息,能以很高的准确率重构一个神经网络的内部结构。 研究者探索了针对这种攻击的可能缓解方法。...图 5:美国银行网站的用户活跃度内存追踪 (a) 登录、(b) 开户:Checking & Saving。 ?...表 7:基于性能计数器的网站指纹性能:F-measure (%)、 Precision (%) 和 Recall (%)。...第二个应用展示了如何使用 CUDA 间谍应用程序导出另一个使用 CUDA 训练的神经网络内部参数,这说明云平台存在安全威胁。为了对抗这些攻击,本论文建议限制调用率或者返回的细粒度信息。

    92910

    利用Python PIL、cPickle读取和保存图像数据库

    本文以一个人脸图像数据库Olivetti Faces例,展示如何使用PIL模块、cPickle模块将这个图像数据库读取并保存为pkl文件。...关于cPickle模块的使用,在这篇文章里有讲到: DeepLearning tutorial(2)机器学习算法在训练过程中保存参数。下文就不重复了。...二、利用Python PIL、cPickle读取和保存 Olivetti Faces 首先使用PIL.Image打开获取这张图片,为了便于数值计算,将其转化为numpy.array类型,然后每张图片摊成一个一维向量...1*2679,因为有400张,所以得到了400*2679的numpy.array,接着使用cPickle模块,将转化得到的numpy.array保存为pkl文件。...在机器学习算法中,我们一般都会将样本分拆训练样本、验证样本、测试样本,以及对应的label。该如何拆分?

    1.2K10

    NLP | 百度 ERNIE - 从0开始快速上手

    pip install -r ERNIE/requirements.txt 依赖文件主要包括: numpy:Python的一种开源数值计算拓展,可以用来进行大型张量的存储和计算。...二、快速运行 这里以使用情感分析数据集ChnSentiCorp的ERNIE中文预模型例,展示如何通过简单的三个步骤就可以快速使用ERNIE 1.0中文Base模型实现情感分析场景的推理。...但是又看不出是什么标签不见了,该有的都在,怪 0 呵呵,虽然表皮看上去不错很精致,但是还是能看得出来是盗的。但是里面的内容真的不错,我妈爱看,自己也学着找一些穴位。...全键盘带数字键的 显卡足够强大.N卡相对A卡,个人偏向N卡 GHOST XP很容易.除了指纹识别外.所有驱动都能装齐全了,指纹识别,非要在XP下使用的朋友,可以用替代驱动.贡献下驱动地址: http:/...numpy.array中 label = np.stack(list(label)) feature = D.to_variable(feature) # 使用to_variable将numpy.array

    91120

    SumGNN:基于高效知识图谱汇总的多类型药物关联预测

    如何有效地利用大规模且高噪声的生物医学KGs进行DDI预测仍然是一个有待解决的问题。大多数现有的方法完全忽略了KGs这一部分信息。有些方法试图通过图神经网络将KGs与其他数据直接进行集成,但收效甚微。...之后作者提出了一个新的图神经网络,该网络具有一个汇总方案,推理药物相互作用机理提供了一个简缩途径。给定该路径图,通过使用多通道神经编码,以集成各种来源的可用信息以产生充分的药物对表示。...为此作者采用了一个与层无关的、关系感知的自注意力模块来每条边分配权重。具体公式如下 ? SumGNN只依赖于第一层嵌入来对边进行剪枝。它为模型的可解释性提供了明确的途径。...通道3 药物分子指纹 药物的分子指纹信息已经被证明是关于药物相互作用强有力的预测指标。因此作者还获得了每一个药物的摩根分子指纹 ? 。 逐层通道聚合 为了聚合每层产生的各种表示,作者使用层聚集机制。...另外为了集成药物分子指纹,作者将化学表示进行拼接来更新层聚合嵌入 ? 。最终获得输入的药物对表示 ? 。 为了预测药物对的关系,作者获得了一个预测概率向量 ?

    1.4K70

    bioRxiv | 结合结构和细胞图像数据预测化合物作用机制

    作者利用化合物结构信息(摩根指纹)和细胞形态信息(五通道细胞绘制图像)建立模型,预测化合物的作用机制。...在本研究中,作者探索了摩根指纹(Morgan fingerprints)的结构信息和五通道细胞图像数据(five-channel Cell Painting image data)的形态信息相结合的益处和潜在的加性...在一个留出测试集上,仅在结构数据上进行训练得到的宏平均F1分数0.58,仅在图像数据上进行训练得到的宏平均F1分数0.81,同时在两种数据上进行训练得到的宏平均F1分数0.92。...这个工作以端到端方式训练五通道细胞绘制图像数据和分子指纹数据,以预测MoA,其将原始图像用作模型的输入。 图1 作为标准的10个MoA类别和DMSO数据的细胞绘制图像示例。...图2 不同间隔的每个MoA的化合物计数直方图 图像数据 作者从10个表示良好的MoAs(MoAs可以合理区分,且有足够数量的化合物与其相关)中选择图像数据。

    66830

    Excel是世界上最危险的软件?

    摩根大通位于伦敦的首席投资办公室(Chief Investment Office)曾指派量化专家其合成信贷组合构建一个新的在险价值模型。这种模型常用于市场风险测量和管理。...举例来说,它只能在微软的工具中你服务,而且缺少对科学计算的支持明显是它的短板。 而Python不一样,它是一门通用编程语言,并且已然成为最受数据分析师青睐的语言。...他这样描述写作初衷: 撰写本书的原动力在于这样一个事实:我们生活在一个充满数据的世界之中。如今,庞大的数据集涉及各个领域,可供任何人访问。而这些数据集常常大到一张工作表难以容纳。...如果你在日常工作中常用Excel,并且想利用Python的数据分析和处理能力,那么这本书就是你而写的。 即使从来没有用过Python,你也能读懂本书。 能学到什么? 我会掌握哪些工具?...这本书很好地教会了读者如何在xlwings的帮助下构建更强大的Excel应用程序。”

    73520

    经典论文解读——布隆过滤器

    下面是一个网站,能帮忙我们快速计算各个参数:Bloom filter calculator BF各参数计算 计数 BF 普通的 BF 其实并不支持删除元素,因为多个元素可能哈希到一个布隆过滤器的同一个位置...CBF起源 Count Bloom Filter 原理: 给定长度 N*Mbits 的哈希空间。M 是用来存计数的位大小,文中取 4,即最大计数 15。因为此时会溢出的概率已经足够小。...如果 cell 的哈希指纹相同,则计数加 1。否则新加一个 cell,counter 初始化为 1。删除时同,优先减少计数,减到 0 时删除。...新建一个 cell,couter 初始化为 1,指纹 Remainder1。 dlCBF示例 为了体现 dlCBF 的优势,考虑一个真实 dlCBF 与标准 CBF 的对比例子。...如何构建一个好的 BF 说了这么多,还是没有回答一开始提出来的问题,BF 的哈希函数究竟要怎么选择?MD5 行不行? 如何选择哈希函数 从概率计算和速度角度,哈希函数需满足: 1)独立、均匀分布。

    94441

    Python关于Numpy的操作基础

    shape是一个元组   x = numpy.zeros(6) #创建一维长度6的,元素都是0一维数组   x = numpy.zeros((2,3)) #创建一维长度2,二维长度3的二维0数组...  x = numpy.ones((2,3)) #创建一维长度2,二维长度3的二维1数组   x = numpy.empty((3,3)) #创建一维长度2,二维长度3,未初始化的二维数组   ...)   print(x )# 元素类型float64   print(x.dtype)   x = numpy.array([1,2.6,3],dtype = numpy.float64)#使用astype...使用其他数组的数据类型作为参数   y = numpy.arange(3,dtype=numpy.int32)   print(y)   print(y.astype(x.dtype))   四、ndarray的矢量化计算...[3 4 5] [6 7 8]]   # 转置(矩阵)数组:T属性 : mT[x][y] = m[y][x]   print(m.T )# [[0 3 6] [1 4 7] [2 5 8]]   # 计算矩阵的内积

    89800
    领券