AI新药研发工具:deepchem

DeepChem是一个开源机器学习库,专注于化学、药物设计和生物学问题。由谢尔盖·科赫和皮尔-路易吉·普罗萨泰罗创建,旨在利用AI解决分子描述、化学反应预测等问题。DeepChem提供了多种化学数据工具和算法,适用于化合物筛选、药物发现等场景,支持通过Python API使用,并在GitHub上有源代码和教程。

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DeepChem是一个用于化学、药物设计和生物学的开源机器学习库,它由谢尔盖·科赫(Sergey Kornilov)和皮尔-路易吉·普罗萨泰罗(Pierre Baldi)等人创建。DeepChem的目标是利用机器学习和人工智能技术解决化学和生物学领域中的各种问题,例如分子描述符生成、化学反应预测、化合物筛选和生物活性预测等。 

       谢尔盖·科赫(Sergey Kornilov),是一位机器学习专家和计算机科学家。目前是加州大学欧文分校计算机科学系的博士后研究员,拥有计算机科学和物理学的双学位。另一位DeepChem项目的创始人是皮尔-路易吉·普罗萨泰罗(Pierre Baldi),他是一位知名的计算机科学家、生物信息学家和统计学家。他目前是加州大学欧文分校计算机科学系和生物信息学系的教授,同时也是加州大学欧文分校生物信息学研究中心的主任。他的研究涉及机器学习、人工智能、生物信息学、计算生物学等多个领域,是多个领域的杰出学者。他还是国际著名的科学期刊《PLOS Computational Biology》的编辑和IEEE Fellow。

       DeepChem项目提供了许多针对化学数据的工具和算法,包括分子生成、分子筛选、分子对接和药物发现等领域。这些工具和算法可以帮助化学家、药物研究人员和生物技术公司等从大量的化学数据中提取信息,并用于分析、预测和设计新的化合物。

<think>嗯,用户想找Python相关的分子指纹处理库或工具。首先,我得回忆一下之前提到的引用内容。引用1提到了Scikit-fingerprints,这是一个高效的库,适合药物发现和化学分析。引用2是PaDELPy,它封装了Java的PaDEL-Descriptor,方便在Python中使用。引用3和5都提到了RDKit,特别是RDKit的摩根指纹计算功能,还有e3fp这个处理3D分子指纹的库。引用4里还有BioPython,虽然主要用于生物信息学,但也能处理分子结构数据。用户需要的是推荐库或工具,所以应该整理这些提到的内容,并可能补充其他常见的库。比如,RDKit是化学信息学中非常常用的工具,支持多种指纹计算,比如摩根指纹。Scikit-fingerprints可能是一个较新的库,强调高效和易用性。PaDELPy的优势在于整合了Java工具,可能提供更多的描述符和指纹类型。e3fp专注于3D指纹,这在某些应用场景中很重要,比如药物发现中的结构活性分析。另外,DeepChem可能也是一个选项,虽然引用中没有提到,但它是深度学习在化学中的应用,可能包含指纹处理功能。需要确认每个库的特点和适用场景。比如,Scikit-fingerprints可能适合需要快速计算和简洁API的用户;PaDELPy适合需要广泛描述符的用户;RDKit功能全面,社区支持好;e3fp专攻3D特征。此外,还要考虑安装的难易程度,比如PaDELPy依赖Java环境,可能需要额外配置。用户可能的应用场景是什么?如果是虚拟筛选或者化合物库分析,RDKit和e3fp可能更合适。如果是需要集成到现有Python工作流,Scikit-fingerprints和PaDELPy可能更方便。还要注意用户是否倾向于使用纯Python库,还是可以接受调用外部工具(如Java的PaDEL)。另外,引用5中的代码示例使用了RDKit的摩根指纹,这可以作为具体例子展示。可能还需要提到如何选择不同的指纹类型,比如基于拓扑结构或三维结构,以及如何计算相似性。最后,要确保推荐的库都有良好的文档和社区支持,这对用户实际使用很重要。</think>### Python分子指纹处理库及工具推荐 在化学信息学和药物研发中,分子指纹是用于表征分子结构的关键工具。以下是结合引用内容和实际需求整理的Python相关库及工具: --- #### 1. **RDKit** - **功能**:支持多种分子指纹算法(如摩根指纹、MACCS密钥、拓扑指纹等),并提供分子预处理、相似性计算等功能。 - **代码示例**: ```python from rdkit import Chem from rdkit.Chem import AllChem mol = Chem.MolFromSmiles("CCO") # 从SMILES生成分子对象 fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, radius=2, nBits=2048) # 摩根指纹 ``` - **应用场景**:化合物库相似性搜索、虚拟筛选[^5]。 - **优势**:社区活跃,功能全面,支持三维结构处理。 --- #### 2. **Scikit-fingerprints** - **功能**:专注于高效分子指纹计算,支持常见算法(如ECFP、FCFP等),API设计简洁。 - **代码示例**: ```python from skfp import ECFP ecfp = ECFP(n_jobs=-1) # 使用ECFP算法并行计算 fingerprints = ecfp.transform(smiles_list) # 输入SMILES列表 ``` - **应用场景**:药物发现中的高通量筛选[^1]。 - **优势**:性能优化,适合大规模数据处理。 --- #### 3. **PaDELPy** - **功能**:封装Java工具PaDEL-Descriptor,支持900+分子描述符和指纹计算。 - **代码示例**: ```python from padelpy import from_smiles descriptors = from_smiles("CCO", fingerprints=True) # 计算指纹和描述符 ``` - **应用场景**:化学信息学中的多维度分子表征[^2]。 - **优势**:覆盖范围广,适合需要综合描述符的场景。 --- #### 4. **e3fp** - **功能**:专注于3D分子指纹生成,支持分子几何优化和3D特征哈希编码。 - **代码示例**: ```python import e3fp conformer = e3fp.generate.conformer.generate_conformers("CCO") # 生成构象 fp = e3fp.fingerprint.generate(conformer) # 生成3D指纹 ``` - **应用场景**:结构-活性关系(SAR)分析、分子对接[^3]。 - **优势**:专为三维分子特征设计,支持可视化。 --- #### 5. **DeepChem** - **功能**:结合深度学习框架,支持分子指纹计算与模型训练(如图神经网络)。 - **代码示例**: ```python import deepchem as dc featurizer = dc.feat.CircularFingerprint(size=2048) # 圆形指纹 features = featurizer.featurize(["CCO"]) ``` - **应用场景**:AI驱动的药物设计。 - **优势**:集成机器学习流程,适合复杂建模。 --- #### 选择建议: - **基础需求**:优先选择RDKit(功能全面)或Scikit-fingerprints(高效易用)。 - **3D特征**:使用e3fp。 - **多描述符整合**:尝试PaDELPy。 - **AI应用**:结合DeepChem。 ---
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