介绍
QED代表类药分子的定量估计，这一概念由Richard Bickerton及其同事首次提出的。QED测量的经验基本原理反映了分子性质的基本分布，包括分子量，logP，拓扑极性表面积，氢键供体和受体的数量，芳环和可旋转键的数量，以及有害化学官能团分布。
由基于RDKit的Biscu-it（tm）实现生成的QED结果与原始出版物[1]的结果不完全相同。这些差异是两种方法中使用的基础计算属性计算器之间差异的结果。但是，由此产生的QED值的差异非常小，并且不会影响在日常研究中使用Qed的有效性。
操作
#导入包
In [1]: import rdkit
In [2]: from rdkit import Chem
In [3]: from rdkit.Chem import QED
#创建一个分子
In [4]: m=Chem.MolFromSmiles('CCC(=O)O')
#计算QED
In [5]: x=QED.properties(m)
#查看x
In [6]: x
Out[6]: QEDproperties(MW=74.079,ALOGP=0.481, HBA=2, HBD=1, PSA=37.3, ROTB=1, AROM=0, ALERTS=0)
#x属性
In [7]: type(x)
Out[8]: rdkit.Chem.QED.QEDproperties
```
>
```
#随便查看一个属性
In [8]: x.MW
Out[8]: 74.079
#计算一个平均分子描述符的量，这个意义目前还没有搞懂，目测应该是将QED所计算的描述符全部进行标准化，然后求的平均值。
In [9]: y=QED.default(m)
In [9]: y
Out[38]: 0.4908446664452931
参考文献：
>[1] Bickerton, G.R.; Paolini, G.V.;Besnard, J.; Muresan, S.; Hopkins, A.L. (2012)‘Quantifying the chemical beautyof drugs’, Nature Chemistry, 4, 90-98
