RDKit：化合物亚结构（Substructure）搜索

当一个化合物合成出来之后,化学工作者常常关心的是分子中某一部分(如功能团)的有关信息,因而,亚结构(substructure)检索,从某种角度上讲,对于化学工作者来说是最为重要的手段。

RDKit提供各种功能，如不同的化学I/O格式，包括SMILES/SMARTS，结构数据格式（SDF），Thor数据树（TDT），Sybyl线符号（SLN），Corina mol2和蛋白质数据库（PDB）。子结构搜索; 标准SMILES; 手性支持；化学转化；化学反应；分子序列化；相似性/多样性选择；二维药效团；分层子图/片段分析; Bemis和Murcko骨架；逆合成组合分析程序（RECAP）; 多分子最大共同亚结构；功能图；基于形状的相似性；基于RMSD的分子分子比对；基于形状的对齐；使用Open3-DALIGN算法的无监督分子-分子比对；与PyMOL进行3D可视化集成；功能组过滤；分子描述符库；相似图；机器学习等。

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代码示例：

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#导入依赖包
#!/usr/bin/python3

from rdkit.Chem import AllChem as ch
from rdkit.Chem import Draw as d

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#载入分子库
suppl = ch.SDMolSupplier('drugbank.sdf')
mols = [x for x in suppl if x is not None]
print (len(mols)) #获取分子数目

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#载入substructure结构
pattern = ch.MolFromSmarts('[CX3](=O)[OX2H1]')

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#亚结构匹配
matching_molecules = [m for m in mols if m.HasSubstructMatch(pattern)]
print (len(matching_molecules)) #统计匹配分子数目

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#输出匹配的前十个分子 
result = [m for m in matching_molecules[:10]]
map(ch.Compute2DCoords, result)
img = d.MolsToGridImage(result, kekulize=False, subImgSize=(400,400),
                        legends=[mol.GetProp("GENERIC_NAME") for mol in result])

img

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pdb

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