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社区首页 >专栏 >rdkit.Chem.QED

rdkit.Chem.QED

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DrugScience
发布2021-02-04 14:51:09
发布2021-02-04 14:51:09
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文章被收录于专栏:DrugScienceDrugScience

介绍

QED代表类药分子的定量估计,这一概念由Richard Bickerton及其同事首次提出的。QED测量的经验基本原理反映了分子性质的基本分布,包括分子量,logP,拓扑极性表面积,氢键供体和受体的数量,芳环和可旋转键的数量,以及有害化学官能团分布。

由基于RDKit的Biscu-it(tm)实现生成的QED结果与原始出版物[1]的结果不完全相同。这些差异是两种方法中使用的基础计算属性计算器之间差异的结果。但是,由此产生的QED值的差异非常小,并且不会影响在日常研究中使用Qed的有效性。

操作

#导入包

In [1]: import rdkit

In [2]: from rdkit import Chem

In [3]: from rdkit.Chem import QED

#创建一个分子

In [4]: m=Chem.MolFromSmiles('CCC(=O)O')

#计算QED

In [5]: x=QED.properties(m)

#查看x

In [6]: x

Out[6]: QEDproperties(MW=74.079,ALOGP=0.481, HBA=2, HBD=1, PSA=37.3, ROTB=1, AROM=0, ALERTS=0)

#x属性

In [7]: type(x)

Out[8]: rdkit.Chem.QED.QEDproperties

```

>![image.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/16402362-f52e5afeda87ad85.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

```

#随便查看一个属性

In [8]: x.MW

Out[8]: 74.079

#计算一个平均分子描述符的量,这个意义目前还没有搞懂,目测应该是将QED所计算的描述符全部进行标准化,然后求的平均值。

In [9]: y=QED.default(m)

In [9]: y

Out[38]: 0.4908446664452931

参考文献:

>[1] Bickerton, G.R.; Paolini, G.V.;Besnard, J.; Muresan, S.; Hopkins, A.L. (2012)‘Quantifying the chemical beautyof drugs’, Nature Chemistry, 4, 90-98

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原始发表:2019-09-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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