MolMap 开源项目安装与配置指南

MolMap 开源项目安装与配置指南

bidd-molmap MolMapNet: An Efficient ConvNet with Knowledge-based Molecular Represenations for Molecular Deep Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bidd-molmap

1. 项目基础介绍

MolMap 是一个开源项目，旨在为分子深度学习提供高效的卷积神经网络（ConvNet）和基于知识的分子表示。该项目可以帮助研究人员和开发者在分子层面上进行特征提取和可视化，从而推动药物发现和分子建模等领域的研究。

项目的主要编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 卷积神经网络（ConvNet）：用于处理分子结构的特征提取。
• 分子表示：结合了药效团指纹（pharmacophore fingerprints）和分子描述符，为深度学习模型提供输入。
• 特征提取和可视化：使用 UMAP、t-SNE 和 MDS 等技术进行特征降维和可视化。
• RDKit：一个用于化学信息学的开源软件库，用于处理分子的SMILES字符串和其他化学信息。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• Python（建议版本 3.7）
• conda（用于环境管理）
• RDKit（化学信息学库）

详细安装步骤

1. 创建虚拟环境：

   打开命令行，执行以下命令创建一个名为 molmap 的虚拟环境：

   conda create -c conda-forge -n molmap rdkit python=3.7
   

2. 激活虚拟环境：

   创建完成后，激活虚拟环境：

   conda activate molmap
   

3. 安装依赖：

   在激活的环境中，安装项目所需的 tamp 库：

   conda install -c tmap tmap
   

4. 安装 MolMap：

   使用 pip 安装 MolMap：

   pip install molmap
   

5. （可选）安装 ChemBench 数据集：

   如果您需要使用论文中的数据集和划分，可以选择安装 ChemBench：

   # 安装前请确保已安装gcc
   sudo apt-get install g++
   pip install chembench
   

6. 安装完成：

   安装完成后，您可以通过以下命令来验证安装是否成功：

   python -c "import molmap; print(molmap.__version__)"
   

   如果能够打印出版本号，则表示安装成功。

以上就是 MolMap 开源项目的详细安装与配置指南。按照上述步骤操作，您应该能够顺利地在本地环境搭建该项目。

bidd-molmap MolMapNet: An Efficient ConvNet with Knowledge-based Molecular Represenations for Molecular Deep Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bidd-molmap