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RDKit | 基于主成分分析可视化(DrugBank)类药性的化学空间

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DrugAI
发布2021-02-01 10:09:49
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发布2021-02-01 10:09:49
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文章被收录于专栏:DrugAI

DrugBank

DrugBank数据库是唯一将详细的药品数据(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)相结合的“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,该中心是国家资助的研究以及支持广泛的尖端技术代谢组学研究的核心.DrugBank数据库查询包含以下信息:药品类型,药品简介,化学结构,药品成分,临床试验,药物靶点,酶,转运体,载体,药品图片,批准情况,批准的处方药,国外上市商品名,药物相互作用,制造商,包装商等。

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月的最新版本是2020年1月3日发布的5.1.5版。所有13490条目的明细如下所示。

分类

条目数

所有条目

13490

小分子药物

2636

生物制药

1365

功能食品

131

搜索阶段化合物

> 6350

数据集下载

DrugBank数据库中选择Structure下的ALL(3D):

https://www.drugbank.ca/releases/latest#structures

用于主成分分析的分子描述符

RDKit | 基于PCA的类药性化学空间分析

导入库

代码语言:javascript
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import pandas as pd
import numpy as np
from rdkit import rdBase, Chem
from rdkit.Chem import AllChem, Draw, PandasTools, Descriptors
from rdkit.Chem.Draw import IPythonConsole
from rdkit.Chem import BRICS
print(rdBase.rdkitVersion)

使用RDKit计算每个原子的Gasteiger电荷

Chem.rdPartialCharges.ComputeGasteigerCharges(mol)

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-03-13,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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