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

使用rdkit或其他python模块将微笑转换为化学名称或IUPAC名称

化学名称是一种用来描述和命名化学物质的系统命名法。为了将微笑(分子结构的图形表示)转换为化学名称或IUPAC(国际纯粹和应用化学联合会)名称,可以使用rdkit这个强大的Python模块,它是一种开源的化学信息学工具包。

rdkit提供了一系列的功能,包括分子结构的表示、化学信息的处理和分析、化学反应的模拟等。要将微笑转换为化学名称,可以使用rdkit中的Chem模块。首先,需要将微笑转换为分子对象,然后使用Chem模块中的函数获取化学名称。

以下是使用rdkit将微笑转换为化学名称的示例代码:

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

smiles = "CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O"
mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
name = ChemicalName.GetPreferredIUPACName(mol)

print("微笑表示:", smiles)
print("化学名称:", name)

运行以上代码,输出结果将包括微笑表示和相应的化学名称。

rdkit还提供了其他强大的功能,例如化学反应的模拟、分子描述符的计算、相似性分析等。可以通过rdkit的官方文档(https://www.rdkit.org/docs/)了解更多详细信息。

腾讯云提供了丰富的云计算相关产品和服务,例如云服务器、云数据库、容器服务、人工智能服务等。这些产品可以在云端部署和运行各种应用程序,包括化学信息学的相关任务。详细的产品信息和介绍可以在腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)上找到。

注意:本回答仅提供了rdkit在将微笑转换为化学名称方面的应用示例,如果需要更深入、全面的回答,建议参考相关化学信息学和化学命名法的资料。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

GPT模型在化学领域可以做些什么?

今天为大家介绍的是来自Xiangliang Zhang团队的一篇关于GPT能力讨论的论文。大型语言模型(LLMs)在自然语言处理任务中具有强大的能力,并迅速应用于科学、金融和软件工程等各种领域。然而,LLMs在推动化学领域的能力尚不清楚。作者建立了一个包含8个实际化学任务的全面基准,包括1)名称预测,2)属性预测,3)收率预测,4)反应预测,5)逆合成(从产物预测反应物),6)基于文本的分子设计,7)分子描述,和8)试剂选择。我们的分析基于广泛认可的数据集,包括BBBP、Tox21、PubChem、USPTO和ChEBI,有助于在实际化学背景下广泛探索LLMs的能力。作者评估了三个GPT模型(GPT-4、GPT-3.5和Davinci-003)在每个化学任务中以零样本和少样本上下文学习设置下的性能。作者的研究的主要结果是:1)在三个评估模型中,GPT-4的性能优于其他两个模型;2)在需要精确理解分子SMILES表示的任务(如反应预测和逆合成)中,GPT模型表现出较弱的竞争性能;3)GPT模型在与文本相关的解释任务(如分子描述)中展示出强大的能力;4)在可转化为分类或排序任务的化学问题(如属性预测和收率预测)中,GPT模型展现出与经典机器学习模型相当或更好的性能。

01

Brief. Bioinform. | 从直觉到人工智能:药物发现中的小分子表征演变

今天介绍一篇2023年11月发表在《Briefings in Bioinformatics》期刊上的论文,题为“From Intuition to AI: Evolution of Small Molecule Representations in Drug Discovery”,文章的第一作者为英国爱丁堡大学的Miles McGibbon研究员和 Steven Shave研究员,以及中南大学的董界副教授,通讯作者为爱丁堡大学的Vincent Blay博士。该综述总结了药物发现领域中分子表示(表征)的演变历程,从最初的人类可读格式,逐步发展到现代的数字描述符、指纹,以及基于序列和图的学习表示。作者强调了各种表示方法在通用性、计算成本、不可逆性和可解释性等方面的优缺点。文章还讨论了药物发现领域的创新机会,包括为高价值、低数据制度创建分子表示,提炼更广泛的生物和化学知识成为新颖的学习表示,以及对新兴治疗方式进行建模。总体而言,文章聚焦于数字化分子表示在药物研发中的关键作用,同时探讨了所面临的挑战和机遇。

01

J. Chem. Inf. Model. | 基于Transformer的分子生成模型用于抗病毒药物设计

由于简化分子输入线入系统(SMILES)面向分子的原子级表示,并且在人类可读性和可编辑性方面不友好,然而,IUPAC是最接近自然语言的,并且在人类可读性和分子编辑方面非常友好,我们可以操作IUPAC来生成相应的新分子并产生适合编程的SMILES形式的分子。此外,抗病毒药物设计,特别是基于类似物的药物设计,更适合直接从IUPAC的功能团水平进行编辑和设计,而不是从SMILES的原子级水平进行设计,因为设计类似物仅涉及改变R基团,更接近化学家基于知识的分子设计。在此,我们提出了一种新颖的数据驱动的自监督预训练生成模型,称为“TransAntivirus”,以进行选择性替换编辑,并将有机分子转化为设计抗病毒候选类似物的所需性质。

05

Nucleic Acids Research | PROTAC-DB:PROTACs在线数据库

今天给大家介绍的是浙江大学侯廷军教授团队发表在Nucleic Acids Research上的一篇文章“PROTAC-DB:an online database of PROTACs”。蛋白水解靶向嵌合体(PROTACs)是一种通过泛素-蛋白酶体系统选择性降解靶蛋白的新型治疗技术,具有传统抑制策略无法比拟的优势。目前PROTAC的设计仍然是一个巨大的挑战,为了对PROTACs进行合理设计,本文提出了一个基于Web的开放式数据库PROTAC-DB,它集成了PROTACs的结构信息和实验数据。目前,PROTAC-DB已经囊括了1662个PROTAC、202个弹头(靶向目标蛋白质的小分子)、65个E3配体(能够招募E3连接酶的小分子)和806个Linker以及它们的化学结构、生物活性和理化性质。其中,PROTAC-DB详细提供了弹头和E3配体的生物活性以及PROTAC的降解能力、结合亲和力和细胞活性。PROTAC-DB可以通过两种常用的搜索方法进行查询:基于文本的(靶点名称、化合物名称或ID)和基于结构的。

04
领券