CReM：化学合理突变框架安装与使用教程-优快云博客

CReM：化学合理突变框架安装与使用教程

crem CReM: chemically reasonable mutations framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/crem

1、项目介绍

CReM（chemically reasonable mutations）是一个基于Python的开源框架，专为利用片段化方法生成化学结构而设计。该框架的核心思想类似于匹配分子对的概念，但更注重于在相同上下文中可互换的片段，允许创建一个可互换片段数据库，并用于产生化学上有效的新型结构。CReM支持多种结构生成模式，包括MUTATE（替换）、GROW（增长）和LINK（连接），并提供了定制化的上下文范围、片段大小控制，以及防止特定原子被修改的能力。

2、项目快速启动

安装CReM

首先，确保你的环境中已经安装了pip和rdkit。安装CReM可以通过PyPI包管理轻松完成：

pip install crem

如果你想从源码安装，可以遵循以下步骤：

git clone https://github.com/DrrDom/crem.git
cd crem
python3 setup.py sdist bdist_wheel
pip install dist/crem-0.1-py3-none-any.whl

快速使用示例

一旦安装完成，你可以通过Python脚本快速生成化学结构。例如，使用CReM进行简单的结构变异：

from crem.crem import mutate_mol
from rdkit import Chem

# 创建一个分子实例
mol = Chem.MolFromSmiles('c1cc(OC)ccc1C') # 示例分子：甲氧基甲苯
# 不改变原子数量的简单突变，默认上下文半径为3
mutated_mols = list(mutate_mol(mol, db_name='replacements.db', max_size=1))
print(mutated_mols)

注意：在运行此代码之前，你需要准备或下载适合的片段数据库(replacements.db)。

3、应用案例和最佳实践

生成自定义片段数据库

如果你想生成自己的数据库，首先需要一系列的SMILES作为输入。下面是如何使用CReM提供的工具来创建这样的数据库的一个简要流程：

准备好含有SMILES的文件。
运行脚本创建数据库，比如使用crem_create_frag_db.sh（需自行编译或参照其命令逻辑）。

crem_create_frag_db.sh input.smi fragdb_dir 32

这里，input.smi是SMILES文件，fragdb_dir是保存数据库的目录，32表示使用的CPU核心数。

生成化学结构

MUTATE: 替换指定分子的部分。
GROW: 在现有分子上增长新的部分，通常是在氢原子位置。
LINK: 将两个分子连接起来形成新化合物。

实践中，应当根据具体需求选择合适的方法，并适当调整参数以获得理想的结构库。

4、典型生态项目

虽然没有直接提及典型的生态项目，CReM本身在药物发现、材料科学等领域的应用展示其强大的生态系统潜力。结合如Guacamol（用于分子生成的评估工具）进行复杂任务时，可以体现其在自动化合成路径预测、虚拟筛选中的价值。开发者社区和研究者常常利用此类框架加速新化学品的设计和筛选过程。

请注意，实际操作中，确保理解每个步骤的细节和前提条件，尤其是处理碎片数据库的创建和选择适合你研究的片段大小与上下文规则。

crem CReM: chemically reasonable mutations framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/crem

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考