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

RDKit -导出带有mol图像的pandas数据帧

RDKit是一个开源的化学信息学工具包,用于分子建模和药物发现领域。它提供了一系列用于分子描述符计算、分子结构生成、分子筛选、化学反应预测等功能的工具和算法。

RDKit可以与pandas数据帧结合使用,以便在化学信息学研究中进行数据处理和分析。要导出带有mol图像的pandas数据帧,可以使用RDKit的功能来生成分子结构的图像,并将其添加到数据帧中。

以下是一种可能的实现方法:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import PandasTools
  1. 创建一个包含分子结构的列的数据帧:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
data = {'SMILES': ['CCO', 'CCN', 'CCOCC']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 将SMILES字符串转换为RDKit的分子对象:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
df['Molecule'] = df['SMILES'].apply(Chem.MolFromSmiles)
  1. 生成分子结构的图像并添加到数据帧中:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
PandasTools.AddMoleculeColumnToFrame(df, 'Molecule')

现在,数据帧df中的每一行都包含一个分子结构的图像。

RDKit的优势在于其强大的化学信息学功能和丰富的算法库。它广泛应用于药物发现、化学教育、分子模拟等领域。

腾讯云没有直接相关的产品与RDKit集成,但可以使用腾讯云提供的计算资源和存储服务来支持RDKit的应用。例如,可以使用腾讯云的云服务器(CVM)来运行RDKit的计算任务,使用对象存储(COS)来存储和管理化学数据。

更多关于RDKit的信息和使用方法,请参考RDKit的官方文档:RDKit官方文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

RDKit | 基于化合物结构式图像估算分子式

1 简介 当通过深度学习输入有机物质中结构式二维图像时,需要解决寻找分子式问题。这是一个回归问题,需要计算结构式图像中包含碳、氢、氧和氮等原子数。 ?...2 环境 系统 :Win10 工具:RDKit、OpenCV、Keras、TensorFlow 3 实验步骤 训练数据300,000种化合物SMILES字符串(足够训练数据)。...输入结构二维图像可以提供足够信息来理解分子结构。 使用RDKit将SMILES字符串转换为结构式图像,并进行学习以计算图像原子数。 4 数据预处理 提取获得类似如下数据 ?...ModelCheckpointfrom keras.preprocessing.image import img_to_array, array_to_img import numpy as npimport pandas...读取SMILES数据并将其转换为(300 ,300 ,3 )大小图像

1.7K50
  • RDKit:运用RDKit计算USRCAT(形状相似性)

    USRCAT USRCAT是基于形状方法,它工作速度非常快。代码是免费提供,如果要使用代码,用户需要安装它。 形状相似性是分子3D形状比对,其基于如果分子形状重叠良好如果可以相似的原理。...此外,许多研究表明其在虚拟筛选实验中成功应用。基于形状相似性得分作为选择评价标准,并对命中化合物进行排序。...pandas as pd from rdkit import Chem from rdkit.Chem import rdBase from rdkit.Chem import RDConfig from...rdkit.Chem import AllChem from rdkit.Chem.rdMolDescriptors import GetUSRScore, GetUSRCAT from rdkit.Chem...import DataStructs print( rdBase.rdkitVersion ) mols = [ mol for mol in Chem.SDMolSupplier( "cdk2.sdf

    1.1K20

    基于随机森林(RF)机器学习模型预测hERG阻断剂活性

    从分子相似性评估到使用机器学习技术定量构效关系分析各种建模方法已应用于不同大小和组成数据集(阻断剂和非阻滞剂数量)。本研究中使用从公共生物活性数据开发用于预测hERG阻断剂稳健分类器。...随机森林被用来开发使用不同分子描述符,活性阈值和训练集合成预测模型。与先前提取数据研究报告相比,该模型在外部验证中表现出优异性能。...代码示例 #导入依赖库import pandas as pdimport numpy as npimport warnings; warnings.simplefilter('ignore') from...rdkit import Chem, DataStructsfrom rdkit.Chem.Draw import IPythonConsolefrom rdkit.Chem import PandasToolsfrom...return "%d bit FP" % len(self.fp) def __len__(self): return len(self.fp) def get_morgan_fp(mol

    1.4K30

    RDKit | 基于主成分分析可视化(DrugBank)类药性化学空间

    DrugBank DrugBank数据库是唯一将详细药品数据(即化学,药理学和制药)与综合药物靶点信息(即序列,结构和作用通路)相结合“生物信息学和化学信息学”资源.DrugBank由加拿大卫生研究院...,亚伯达省创新 - 健康解决方案和代谢组学创新中心(TMIC)提供支持,该中心是国家资助研究以及支持广泛尖端技术代谢组学研究核心.DrugBank数据库查询包含以下信息:药品类型,药品简介,化学结构...DrugBank数据库是药物和候选药物及其靶标的在线数据库,截至2020年2月最新版本是2020年1月3日发布5.1.5版。所有13490条目的明细如下所示。...RDKit | 基于PCA类药性化学空间分析 导入库 import pandas as pd import numpy as np from rdkit import rdBase, Chem from...(mol

    1.4K50

    DGL-LifeSci:面向化学和生物领域 GNN 算法库

    作者 | 王建民 DGL团队发布了以生命科学为重点软件包DGL-LifeSci。 尝试使用新DGL--LifeSci并建立Attentive FP模型并可视化其预测结果。...基于深度图学习框架DGL 环境准备 PyTorch:深度学习框架 DGL:基于PyTorch库,支持深度学习以处理图形 RDKit:用于构建分子图并从字符串表示形式绘制结构式 DGL-LifeSci:...基于Attentive FP可视化训练模型 导入库 import matplotlib.pyplot as plt import os from rdkit import Chem from rdkit.Chem...,rdkit mol对象转换为图对象 带有featurizermol_to_bigraph方法将rdkit mol对象转换为图对象。..., edge_featurizer=bond_featurizer) for mol in test_mols] AttentivFp模型 并定义用于训练和测试数据加载器

    2.6K40

    DGL & RDKit | 基于GCN多任务分类模型

    用于图上深度学习,支持PyTorch、MXNet等多种深度学习框架。 RDKit RDKit 是一款开源化学信息学与机器学习工具包,提供C++ 和python API 接口。...RDKit提供各种功能,如不同化学I/O格式,包括SMILES/SMARTS,结构数据格式(SDF),Thor数据树(TDT),Sybyl线符号(SLN),Corina mol2和蛋白质数据库(PDB...,rdkitmol对象将转换为图对象 使用标准原子特征化器来完成任务。...模块中使用函数与deepchem相同。 用DGL构建图对象很容易。只需调用mol_to_complete_graph函数。...如果想添加n个GCN图层,则应传递带有n个隐藏图层参数列表。在以下模型中添加了2个GCN图层以及60和20个隐藏图层。

    2K60

    DGL | 基于深度学习框架DGL分子图初探

    实际上,这主要是通过湿实验室实验来实现。我们可以将该问题转换为回归或分类问题。实际上,由于标记数据缺乏,这可能非常困难。 特征化与表征学习 指纹已经成为化学信息学中广泛使用概念。...图神经网络使数据驱动原子、键和分子图拓扑结构之外分子表示成为可能,这可以看作是学习指纹。...基于深度学习框架DGL分子图初探 导入库 import osimport numpy as npimport pandas as pdfrom rdkit import Chemfrom rdkit.Chem...torch.Tensor([a.tolist() for a in node_feats]) cand_graphs.append(g) return cand_graphs 载入数据...= get_mol(sm) mols.append(mol)graphs = mol2dgl_single(mols) 查看第一个分子邻接矩阵 graphs[0].adjacency_matrix

    1.2K40
    领券