https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/
CDK是结构化学信息学和生物信息学的开源Java库。 该项目由Christoph Steinbeck，Egon Willighagen与Jmol和JChemPaint的开发人员Dan Gezelter于2000年发起。迄今为止，它是在科学界广泛支持下开展的最活跃的开源化学信息学项目之一。
纽约大学、纽约大学上海分校、AWS上海研究院以及AWS MXNet Science Team共同开源了一个面向图神经网络及图机器学习的全新框架，命名为Deep Graph Library（DGL）。
在本文中，我们将通过化学的视角探索图卷积网络，我们将尝试将网络的特征与自然科学中的传统模型进行比较，并思考为什么它的工作效果要比传统的方法好。
介绍RDKit相关知识点和运用以及RDKit作为处理化学、生物、药学和材料学科中分子数据作为可输入机器学习和深度学习模型的重要工具应用。内容涵盖了基于RDKit的Python3的分子的读写、化合物的分子指纹和分子描述符计算、化合物的2D/2D比对、化合物相似性搜索、化合物骨架分析和亚结构搜索、RMSD计算与构象生成优化、分子相似图与聚类分析、化学反应处理、可视化与化学空间探索及RDkit相关的机器学习、深度学习应用过程详解
基于David Duvenaud等人的论文“基于图形的卷积网络学习分子指纹”（https://arxiv.org/abs/1509.09292）实现了GCN ，该论文是GCN的先驱，，原始论文是在一个名为Autograd的小型图书馆中开发的，很难按原样进行修改，因此当我检查其他各种开源实现代码时有一条备忘录
安妮 李林 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 近年来，向往着用AI研发新药的美好愿景，巨头纷纷投下了重注。 制药巨头赛诺菲和AI药物发现平台Exscientia签下3亿美元
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 分子机器学习快速发展，但是缺少用于对比不同方法性能的标准基准，算法进步因此受到限制。斯坦福的研究者提出一种适合分子机器学习的大型基准 Molecule
欢迎来到图神经网络的世界，在这里我们在图上构建深度学习模型。你可以认为这很简单。毕竟，我们难道不能重用使用正常数据的模型吗? 其实不是。在图中所有的数据点(节点)是相互连接的。这意味着数据不再是独立的
李杉 李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 深度学习可以通过看脸认出不同的人，帮医生检查医疗影像识别病变，将语音转成文字……在各种领域，都有着很高的准确率。 但是借助深度学习技术来开
SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)是一种分子描述语言，由Daylight C.I.S.的创始人 Dr. David Weininger 博士发明。它简单，易于理解，且广泛使用的分子描述方法。
同时其提供了相对应的JAVA接口供各用户使用。今天就给大家介绍下在R语言中是如何利用其接口进行相应的化合物数据获取的。
与GROMACS偏重生物大分子模拟的力场不同，AMBER支持很多方便处理有机小分子的力场（详见http://sobereva.com/115），如GAFF力场，简单而又有不错的精度，适合处理有机小分子；这里将介绍用Gaussian计算RESP电荷，交由Amber生成GAFF力场下的拓扑文件，最后用GROMACS模拟的过程。
Schrodinger 2018-1是Schrodinger软件的最新版本，也是目前计算化学领域的领导者，能够为生命科学和材料研究提供软件解决方案和服务。该软件并不是独立，而是一个软件合集包，由maestro、maesrto elements、materials science、bioluminate、knime、canvas、mmshare、aacg、Glide、Impact、Jaguar等软件组合而成，是目前非常专业优秀的分子建模，药物设计和材料科学软件。 全新Schrodinger 2018-1软件功能更加强大，对Maestro图形界面、FEP +、分子动力学、AutoQSAR、工作流程和流水线进行了更新和升级，比如通过改进的属性树来轻松控制项目表中的显示属性，可以指定原子标签的小数精度，可以在界面中指定自定义热区，能够将FEP +结果导出到Excel工作簿中以供进一步分析，新的Bioisoster替代节点，改进了Windows上许多面板的响应能力等等，可以大幅度的提高用户的工作效率。
利用化合物的结构与活性数据，基于RDKit和Python3的机器学习活性预测模型小示例。
尝试使用新的DGL--LifeSci并建立Attentive FP模型并可视化其预测结果。
2019年8月13日JMC（Journal of Medicinal Chemistry）刊登了一篇文章“Pushing the Boundaries of Molecular Representation for Drug Discovery with the Graph Attention Mechanism”，介绍了一种基于注意力机制的图神经网络模型（Attentive FP）。该模型可以用于分子表征，在多个药物发现相关的数据集上的预测表现达到当前最优，并且该模型所学到的内容具有可解释性。
今天为大家介绍的是来自Guolin Ke团队的一篇论文。近年来，在深度学习领域的发展已经在加快量子化学（QC）属性预测方面取得了显著进展，其通过消除了昂贵的电子结构计算需求，大大提高了效率。然而，之前的方法主要是基于一维的SMILES序列或二维的分子图进行学习，但这些方法未能实现高精度预测。这是因为QC属性主要依赖于通过电子结构方法优化的三维平衡构象，这与序列型和图形型数据截然不同。
成药靶点中必定存在着能与药物结合的特异性结合位点。对某个靶点发挥活性的化合物在结构特征上必定有相似之处。这些化合物的最普遍的共有特性被定义为药效团（pharmacophore）
好久不更，博主日忙，大概下次更就好过年了吧，给大家拜个早年，88。 import rdkit from rdkit import Chem #导入一个分子 smi = 'c1ccccc1' #rdkit读取 mol = Chem.MolFromSmiles(smi) #获取分子中的原子数目 atom_num = mol.GetNumAtoms() #获取分子中的键数目 bond_num = mol.GetNumBonds() nei_atom = [] nei_bond = [] #获取分子中的原子的相邻原
【新智元导读】OpenAI 日前提出了一类强化学习替代方法，号称能与最先进的方法相媲美乃至更好。但是，昨天却有用户在 Github 表示“他们有点儿作弊了”，称结果无法复现。这究竟是怎么回事？ OpenAI 日前发布了一类新的强化学习算法——近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO），称这类算法的实现和调参更加简单，并且性能与当前最佳方法相当乃至更好。PPO 也是如今 OpenAI 默认使用的强化学习算法。 昨天，一位用户在 Github 上提出质疑，表示根据他的使用经
Docking非原生配体 在前面的例子中，AutoDock Vina能把配体构象调整到几乎原生的构象，验证了这一预测方法的准确度。下面，我们尝试docking另外一个配体药物nelfinavir奈非那韦，来展示如何寻找小分子在蛋白内的结合位点。这个过程可以进一步地凝练和扩展作为“虚拟筛选(virtual screening)”的步骤。 重复上述步骤执行docking 获取nelfinavir.pdb：为教程提供的pdb文件(可从1OHR.pdb获得) 按照上述步骤对配体文件进行预处理获得pdbqt格式文件。
option 2:conda install -c conda-forge ambertools
来源：专知本文为书籍，建议阅读4分钟这本实用的书教导了开发人员和科学家如何将深度学习用于基因组学、化学、生物物理学、显微学、医学分析和其他领域。 地址： https://www.oreilly.com/library/view/deep-learning-for/9781492039822/ 深度学习在许多领域已经取得了显著的成果。现在它在科学领域掀起了波澜尤其是在生命科学领域。这本实用的书教导了开发人员和科学家如何将深度学习用于基因组学、化学、生物物理学、显微学、医学分析和其他领域。 理想的实践开发人员
导读： OpenAI 新论文疑似“作弊”，一位用户在 Github 上提出质疑，表示根据他的使用经验，PPO 并没有 OpenAI 说的那么好。 OpenAI 日前发布了一类新的强化学习算法——近端策
该库包含超过10 000 000个SMILES。可以将.smiles文件作为文本文件读取，将10000个分子保存在pandas中。
注册验证：它用的是一些计算化学方法填空的方式进行验证的。coupled后面cluster；configuration后面填interaction；Møller后面填plesset。
实例中使用SMILES文件，该分析可以以相同的方式从分子的SDF或其他格式文件中加载数据，只需确保使用适当的方法将分子加载到RDKit中。
Deep Graph Library (DGL) 是一个在图上做深度学习的框架。在0.3.1版本中，DGL支持了基于PyTorch的化学模型库。如何生成分子图是我感兴趣的。
增强现实（Augmented Reality，简称 AR），是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。 📷 信德海事网12月28日消息，26日，日本船东公司三井商船在其官方网站发布消息称其正与谷野联合开发一套基于AR技术的航行信息显示系统（Voyage Information Display System，信德海事网将其简称为VIDS），实现航行中信息的真实再现。 虽然借助目前现代航运中所使用的各种导助航仪器我们完全可以对船舶所处的
平均场计算是 PySCF 程序包里优化得比较并全面的模块之一。在平均场模块里，PySCF支持 RHF, UHF, ROHF, GHF, RKS, UKS, ROKS, GKS 等一系列方法来研究闭壳层体系、开壳层体系、复数哈密顿量体系、相对论效应、溶剂化效应。同时 PySCF 提供了大量的辅助功能来帮助平均场计算收敛。以下我们通过一些例子来演示在 PySCF 里收敛平均场计算的技巧。
Open Babel是化学领域常用的一个文件格式转换工具，它可以支持xyz的坐标格式、SMILES表达式、InChI表达式和mol以及mol2等格式之间的互相转化。比如说，你只有一个甲烷的SMILES表达式C，那么你就可以使用Open Babel将其转化成一个mol2文件，这样就可以用vmd等工具进行分子的可视化（参考这篇博客）。
XYG3型泛函是一类重要的双杂化泛函，包括XYG3, XYGJ-OS, XYG7等。其中XYG3泛函由张颖、徐昕和W. A. Goddard III于2009年在PNAS杂志上发表。由于这类泛函使用了不同泛函来计算密度和能量（即能量泛函是非自洽的），使得用户往往不能简单地在常见程序中使用。目前，通过内置或非内置的形式可以做XYG3型泛函计算的程序包括但不限于：Q-Chem, Gaussian, PySCF, FHI-aims, ORCA, ...
1. Primer Length: It is generally accepted that the optimal length of PCR primers is 18-22 bp. This length is long enough for adequate specificity and short enough for primers to bind easily to the template at the annealing temperature.
JTNN ：Junction Tree Variational Autoencoder for Molecular Graph Generation
DGL开发人员提供了用于可视化训练模型原子权重的代码。使用Attentive FP构建模型后，可以可视化给定分子的原子权重，意味着每个原子对目标值的贡献量。
https://russodanielp.github.io/exploring-drugbank-using-rdkit.html
近十年来，许多制药公司和生物技术公司重新调整了战略，以利用人工智能（AI）的潜力进行药物发现和开发。人工智能可以为药物开发中复杂而漫长的发现过程提供更高的精度，从而缩短研发时间以及降低成本。
This dataset provides near real-time high-resolution imagery of atmospheric sulfur dioxide (SO2) concentrations.
KEGG数据库称之为基因组百科全书，是一个包含gene, pathway等多个子数据库的综合性数据库。为了更好的查询kegg数据，官方提供了对应的API。
一种方法是使用合适的指纹技术将化合物矢量化并评估他们之间的距离。这种方法经常被使用，但是对于人类很难直观地理解化合物之间的距离。
今天给大家介绍的是雅盖隆大学数学与计算机科学学院的学生Łukasz Maziarka和Agnieszka Pocha于2020年1月8日发表在Journal of Cheminformatics的一篇论文，他们受现Adobe公司研究学者朱俊彦在2017年提出的无关联图像生成模型CyCleGAN启发，提出了一种新的基于Graph的分子图生成优化模型——Mol-CycleGAN，该模型可生成与原始化合物具有高度结构相似性的优化化合物，并且Mol-CycleGAN是基于CycleGAN架构进行分子生成的第一种方法。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
机器之心报道 机器之心编辑部 Mila 唐建团队开源了机器学习药物研发平台 TorchDrug，这是一个专为药物研发设计的机器学习平台。 现代医学的发展使许多曾经的疑难杂症变得不再可怕，但需要正视的是，至今仍有很多种疾病未能找到对症的药物，且药物发现的过程一直是相对漫长和昂贵的。近年来，人工智能在药物研发中的应用受到了越来越多的关注，利用这一领域的技术可以减少人工环节，加速新药研发的速度，缩短药物研发到使用的过程。 近日，Mila 唐建团队开源了机器学习药物研发平台 TorchDrug。TorchDrug
2022年2月26日，J Comput Chem杂志发表了来自知名AI药物发现公司Iktos的Yann Gaston-Mathé等人的一项早期的工作，展示了如何用深度学习实现药物分子的多参数优化。
python split_multimol2.py multi-mol2.mol2 out_dir
一个乌龙，Bioinformation看成了Bioinformatics，然后就是只能自娱自乐了。
有很多不同方案能把分子的电荷分布投射到原子上，例如Mulliken、Löwdin以及NPA电荷等。有一类基于拟合静电势的电荷，如CHELPG、Merz-Kollman (MK)和RESP电荷。RESP电荷因在AMBER和GAFF力场中的使用而闻名。
本文介绍由xingang peng等人发表于ICML上的文章：Pocket2Mol: Efficient Molecular Sampling Based on 3D Protein Pockets。作者提出了一种新的可以满足口袋施加的多个几何约束的采样方法：Pocket2Mol，这是一个由两个模块组成的 E(3)-等变生成网络，它不仅可以捕获结合口袋原子之间的空间和键合关系，还可以在不依赖 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）的情况下从易于处理的分布中以口袋表示为条件对新候选药物进行采样。实验结果表明，从 Pocket2Mol 中取样的分子具有明显更好的结合亲和力和其他药物特性，例如药物相似性和合成可及性。
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