人工智能作为一种新兴技术，是新药研发实现降本增效的重要方式之一，『人工智能+新药研发』成为国内外医药企业加速创新转型的重要驱动力，一个更快、更便宜、更有效的新药物研发时代已经到来。
新药研发领域长期以来都以耗时长、成本高、风险大、回报率低而著称，一款新药的平均研发成本已经高达 26 亿美元，而平均耗时需要十年。尽管付出了如此高昂的研发成本和漫长的研发周期，却依然无法保证所研发的药物能够顺利通过全部临床实验而投放市场。即便是难度较低的仿制药研发，其研发的进程也是十分缓慢。
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）。
Morgan Fingerprints (CircularFingerprints)
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
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。
无论如何获得先导化合物，评估候选先导化合物的合成难度都很重要。无论该化合物在计算机上的应用前景如何，实际上并未对其进行合成和评估。
通过使用Ward方法进行聚类从化合物库中选择各种化合物，Ward方法是分层聚类方法之一。
今天介绍一篇浙江大学智能创新药物研究院侯廷军教授团队、中南大学曹东升教授团队和腾讯量子计算实验室联合在Briefings in Bioinformatics发表的一篇论文“Knowledge-based BERT: a method to extract molecular features like computational chemists”。本文提出了一种新的预训练策略，通过学习由计算化学家预定义的分子特征和原子特征，使得模型能够像计算化学家一样从SMILES中提取分子特征。K-BERT在多个成药性数据集上表现了优异的预测能力。此外，由K-BERT 生成的通用指纹 K-BERT-FP 在 15个药物数据集上表现出与 MACCS 相当的预测能力。并且通过进一步预训练，K-BERT-FP还可以学习到传统二进制指纹（如MACCS和ECFP4）无法表征的分子大小和手性信息。
log P(油水分配系数)是确定化合物是否适合用作药物的最重要属性之一。当前，用于计算机预测log P的大多数可用回归模型都在实验测得的log P值（PHYSPROP数据库）。但是，该数据库中的大多数化合物并不高度代表药物样化学空间。不幸的是，当前缺乏可用于训练更好的预测工具的公开可用的实验log P数据集。
https://russodanielp.github.io/exploring-drugbank-using-rdkit.html
论文：Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints 图卷积网络用于学习分子指纹 链接：http://arxiv.org/pdf/1509.09292.pdf 作者：David Duvenaud†, Dougal Maclaurin†, Jorge Aguilera-Iparraguirre (哈佛大学) 来源：NIPS 2015 代码：https://github.com/HIPS/neural-fingerprint
今天为大家介绍的是来自JunJie Wee和Kelin Xia团队的一篇关于抗生素发现的论文。人工智能（AI）技术在改变抗生素发现行业方面具有巨大潜力。高效和有效的分子特征化是实现高准确性学习用于抗生素发现的模型的关键。作者提出了一种通过结合基于序列的2D指纹和基于结构的图表示的指纹增强的图注意力网络（FinGAT）模型。在特征学习过程中，序列信息转化为指纹向量，结构信息通过GAT模块编码为另一个向量。这两个向量被连接并输入到多层感知机（MLP）进行抗生素活性分类。模型经过广泛的测试并与现有模型进行比较。研究发现， FinGAT在抗生素发现中可以胜过各种最先进的GNN模型。
- GetHashedAtomPairFingerprint（与GetAtomPairFingerprint相同）
今天给大家介绍瑞士知名药企阿斯利康和伯尔尼大学的 Esben Jannik Bjerrum团队在Nature Machine Intelligence上的一篇论文。该研究提出基于分子SMILES表示的条件循环神经网络，输入目标性质，模型可直接生成具有对应性质的分子。
今天给大家介绍来自苏黎世联邦理工学院和耶拿弗里德里希-席勒-耶拿大学团队发表在Nature Methods上的文章，文章提出了一种基于encoder-decoder神经网络的从质谱生成小分子结构的新方法：MSNovelist，它首先使用SIRIUS和CSI：FingerID来分别从质谱中预测出分子的指纹和表达式，然后将其输入到一个基于encoder-decoder的RNN模型来生成分子的SMILES。作者使用来自Global Natural Product Social Molecular Networking网站上的3863个质谱数据集进行评估，MSNovelist重现出了61%的分子结构，这些重现的分子结构都是未在训练集中见过的；并且使用CASMI2016数据集进行了评估，MSNovelist重现了64%的分子结构。最后，本文将MSNovelist应用在苔藓植物质谱数据集上进行验证，结果表明MSNovelist非常适合在分析物类别和新化合物表现不佳的情况下注释质谱对应的分子。
2022年9月24日，青岛大学计算机科学技术学院李臻教授团队在Drug Discovery Today上发表文章“Deep learning methods for molecular representation and property prediction”。在论文中，作者回顾并总结了现有的分子表示与性质预测的深度学习方法，并讨论了深度学习方法在分子表示和性质预测方面的挑战和机遇。
RDKit一个用于化学信息学的python库。使用支持向量回归（SVR）来预测logP。 分子的输入结构特征是摩根指纹，输出是logP。
基于随机森林算法的化合物二分类机器学习模型 ---- 代码示例 #导入依赖包 import pandas as pd import numpy as np from rdkit import Chem, DataStructs from rdkit.Chem import AllChem from rdkit.ML.Descriptors import MoleculeDescriptors from rdkit.Chem import Descriptors from rdkit.Chem.EState
今天给大家介绍以色列理工学院Kira Radinsky课题组发表在CIKM会议上的一篇文章“Multi-Property Molecular Optimization using an Integrated Poly-Cycle Architecture”。分子先导优化是药物发现的一项重要任务，重点是生成类似于候选药物但具有增强属性的分子。大多数先前的工作都集中在优化单个属性上。然而，在实际环境中，作者希望产生满足多个约束条件的分子，例如，效力和安全性。同时优化这些属性是困难的，主要是由于缺乏满足所有约束的训练样本。作者在文章中提出了一种基于集成多循环架构(IPCA)的多属性分子优化新方法，该架构分别学习每个属性优化的转换，同时限制所有转换之间的潜在嵌入空间，能生成同时优化多个属性的分子。同时，作者提出了一种新的损失函数，它平衡了单独的转换并稳定了优化过程。我们评估了优化两个属性——多巴胺受体(DRD2)和药物相似性(QED)的方法，结果表明基于IPCA的多属性分子优化方法优于之前的先进方法，尤其是当满足所有约束且训练样本稀疏的情况。
RDKit提供各种功能，如不同的化学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）。子结构搜索; 标准SMILES; 手性支持；化学转化；化学反应；分子序列化；相似性/多样性选择；二维药效团；分层子图/片段分析; Bemis和Murcko骨架；逆合成组合分析程序（RECAP）; 多分子最大共同亚结构；功能图；基于形状的相似性；基于RMSD的分子分子比对；基于形状的对齐；使用Open3-DALIGN算法的无监督分子-分子比对；与PyMOL进行3D可视化集成；功能组过滤；分子描述符库；相似图；机器学习等。
2022年12月6日，中南大学湘雅药学院曹东升教授团队和浙江大学药学院侯廷军教授团队合作在Journal of Chemical Information and Modeling期刊上发表论文“Structural Analysis and Prediction of Hematotoxicity Using Deep Learning Approaches”。
今天给大家介绍来自苏黎世联邦理工学院的José Jiménez-Luna、Gisbert Schneider，以及勃林格殷格翰药业有限公司的Miha Skalic、Nils Weskamp四人联合发表在JCIM期刊上的一项研究成果《Coloring Molecules with Explainable Artificial Intelligence for Preclinical Relevance Assessment》。该研究通过将积分梯度可解释人工智能（XAI）方法应用于图神经网络模型，提高了理性分子设计的建模透明度，并基于四个药理学相关ADME终点的实验，验证了所提出的方法能够突出与已知药效团基序一致的分子特征和结构元素，正确识别性质断崖，并提供了对非特异性配体-靶标相互作用的见解。
在本文中研究团队提出了一种基于深度学习的可解释方法，用于发现新型抗生素结构。通过神经网络学到的抗生素活性相关的化学亚结构被用于预测抗生素的结构类别。研究团队通过图神经网络预测了超过1200万个化合物的抗生素活性和毒性，并通过可解释的图算法确定了具有高抗生素活性和低毒性的化合物的亚结构理由。实验验证表明，具有特定亚结构的化合物对金黄色葡萄球菌具有抗生素活性，其中一种结构类别对耐药性较强的金黄色葡萄球菌和肠球菌具有选择性。这一方法为深度学习引导的抗生素结构类别发现提供了新途径，并强调了机器学习在药物发现中的可解释性和对选择性抗生素活性的化学基础的洞察力。
2022年2月3日，西南交通大学计算机与人工智能学院的林小惠/江永全*/杨燕等人在Journal of Molecular Structure杂志发表文章，提出了一种基于图卷积网络预测原子间两两距离的模型，以解决传统计算方法在确定分子结构时实验成本高、计算成本高的问题。
RDkit的安装与使用 简介 RDkit著名的开源化学信息学工具之一，基于BSD协议，核心数据结构与算法由C++编写。支持Python2与Python3，支持KNIME，支持机器学习方面的分子描述符的产生。 安装 1:Conda模式 官方建议使用Conda进行安装与管理，Conda可以使用清华的源进行下载，安装完成后，再次更换其安装源，同样更换为清华的源。换源的教程参考 安装命令： conda install rdkit 2：Pycharm模式 Pycharm并不能直接安装RDkit，当使用上一步Conda
2023年11月21日，清华大学曾坚阳教授（西湖大学教授）、赵诞老师团队，在Nature Communications上发表文章A knowledge-guided pre-training framework for improving molecular representation learning。
RDKit在2000-2006年期间在Rational Discovery开发和使用，用于构建吸收、分布、代谢、代谢、毒性和生物活性的预测模型。2006年6月Rational Discovery被关闭，但该工具包在BSD许可证下作为开源发布。目前，RDKit的开源开发由诺华积极贡献，其中包括诺华捐赠的源代码。
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。
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。
今天介绍美国密歇根州立大学Guo-Wei Wei团队近期在bioRxiv上发表的论文，该论文利用基于机器智能的复合型生成网络(GNC)生成一系列候选药物，并测试这些药物和部分艾滋病药物对新型冠状病毒的潜在效用。
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。
从分子相似性评估到使用机器学习技术的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的数据集（阻断剂和非阻滞剂的数量）。本研究中使用从公共生物活性数据开发用于预测hERG阻断剂的稳健分类器。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的预测模型。与先前提取数据集的研究报告相比，该模型在外部验证中表现出优异的性能。
今天给大家介绍一篇最近发表在Journal of Chemical Information and Modeling 上的文章。在文章中，作者通过分子图条件变分自动编码器（MGCVAE）来生成具有指定特性的分子，并进行了多目标优化，以同时满足两个目标特性。
2022年8月12日，东京大学Ryuichiro Ishitani研究团队在Journal of Chemical Information and Modeling期刊上发表论文《Molecular Design Method Using a Reversible Tree Representation of Chemical Compounds and Deep Reinforcement Learning》，提出了RJT-RL，这是一个基于强化学习（reinforcement learning, RL）的分子生成和优化模型。
今天给大家介绍的是韩国江原国立大学Umit V.等人在2021年发表的一篇名为“Substructure-based neural machine translation for retrosynthetic prediction”的文章。随着机器翻译方法的快速改进，神经网络机器翻译开始在逆合成规划中发挥重要作用。作者利用无模板的序列到序列模型，将逆合成规划问题重新转化为语言翻译问题，不像先前的使用SMILES字符串来表示反应物和产物的模型，作者引入了一种新的基于分子碎片的方法来表示化学反应，并使用古本系数进行结果评估。结果表明，与目前最先进的计算方法相比，该方法能获得更好的预测结果。该方法解决了现有的逆合成方法产生无效SMILES字符串等主要缺陷。具体来说，我们的方法预测高度相似的反应物分子的准确率为57.7%。此外，作者的方法得到了比现有方法更稳健的预测。
当通过深度学习输入有机物质中结构式的二维图像时，需要解决寻找分子式的问题。这是一个回归问题，需要计算结构式图像中包含的碳、氢、氧和氮等原子数。
简化分子线性输入规范（SMILES）是一种用ASCII字符串明确描述分子结构的规范，由David Weininger和Arthur Weininger于20世纪80年代晚期开发，并由其他人，尤其是日光化学信息系统有限公司修改和扩展。
今天给大家介绍的是由波兰科学院Bartosz A. Grzybowski课题组发表在“Nature Machine Intelligence”上的一篇文章“Minimal-uncertainty prediction of general drug-likeness based on Bayesian neural networks”。
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。
2022年7月26日，来自JetBrains Research的Nina Lukashina等人[1]在Journal of Cheminfomatics上发表文章。文章提出了一种新方法SimVec，该方法通过使用结构感知的节点初始化和加权药物相似性边，来增强药物互相作用的知识图谱结构，并设计了一个新的三步学习过程，它迭代地更新了与副作用边缘，相似性边缘和有限知识的药物有关的节点嵌入。所提出的方法显著优于现有的模型。
2023年10月4日，上海交通大学洪亮教授团队在Journal of Cheminformatics上发表文章ScaffoldGVAE: scaffold generation and hopping of drug molecules via a variational autoencoder based on multi-view graph neural networks。
尝试使用新的DGL--LifeSci并建立Attentive FP模型并可视化其预测结果。
今天给大家介绍中南大学曹东升教授/国防科技大学吴城堃教授/浙江大学侯廷军教授团队共同在国际期刊Briefings in Bioinformatics上发表的分子图片识别的文章《ABC-Net: a divide-and-conquer based deep learning architecture for SMILES recognition from molecular images》。该文章基于分而治之的思想提出把分子识别问题转换为其组成元素的识别，包括分子键线与原子字符标识，然后使用关键点识别技术进行相关元素的识别并重新组装恢复分子结构。该方法在构造的数据集以及基准测试集上较以前的方法取得了显著的提升。
分子指纹(Molecular fingerprints)可以低计算成本的方式表示大规模化学数据集中化合物的化学(结构、物理化学等)性质。它们在将化学数据集中的分子转换为适合于计算方法的一致输入格式(bit向量或数值)方面发挥着重要作用。在这篇综述中，作者将常见和最先进的分子指纹归纳并分类为8种不同类型(基于字典的、圆形的(circular)、拓扑的、药效团的(pharmacophore)、蛋白质-配体相互作用的、基于形状的、强化的和多种的)。作者还强调了分子指纹在早期药物研发中的应用。因此，本综述为药物研发使用合适的化合物(或配体-蛋白质复合物)指纹的选择提供了指南。
2021年10月23日，浙江大学化学工程与生物工程学院的莫一鸣等人在Chemical Science杂志发表文章，介绍了对逆合成途径进行评估和聚类的机器学习策略。
今天给大家介绍来自北京大学医学部的谢正伟团队发表在Nature Biotechnology上的文章，文章提出了一种基于深度学习的药效预测系统（DLEPS），该系统将药物SMILES分子输入神经网络来拟合药物作用下基因表达谱变化信息，从而预测疾病药物分子，该模型在测试集上的预测效果（Pearson相关系数）达到0.74；并进行了案例分析，即分别预测肥胖、高尿酸血症和非酒精性脂肪性肝炎三种疾病药物分子，随后通过构建小鼠模型验证了系统预测的候选药物的有效性，表明该系统具有通用性，可以预测多种疾病的药物分子。
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