RDkit二：利用RDkit筛选进行化学小分子2D药效团筛选

首先介绍一下做药效团筛选的背景：

计算机辅助药物设计的主要方式包括两种：

1.基于受体的药物设计；

2.基于配体的药物设计；

        由于大量蛋白质的晶体结构仍然是未知的，尤其是膜蛋白，膜蛋白及其疏水的特性使其纯化结晶变得很困难。对晶体结构的未知靶点，当存在多种的结构类似的配体时，可以使用基于药效团的药物设计方法。

接下来介绍一下什么是药效团，关于药效团，书中是这样介绍的：在成药靶点中必定存在着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征被定义为药效团。IUPAC将药效团定义为“确保与特定生物靶标的最佳相互作用并触发其生物反应”所需的空间和电子特征的集合。

RDkit是诺华公司开发的一款处理化学信息学问题的工具包，底层由C++编写，其中集成了多数化学信息学处理方法及工具。

rdkit中的药效团信息是以分子指纹的形式呈现的，以SMART编码的形式呈现，具体可参考这篇文献：

https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ci7003253https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ci7003253其中分子结构信息是以一个三元组的形式存储下来的，包含所有可行的组合：（参与原子数point，原子类型patterns，距离distance bins）均为一位(bit)，形成具有固定长度的药效团指纹(pharmacophore fingerprints)。

注：同一个原子可以被分配于若干种原子类型。