如何将数据集smiles结构转化为mordred分子描述符 并以mordred分子描述符下的分子描述符的名字给每列命名

将SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）结构转换成Mordred分子描述符通常涉及两个步骤：首先解析SMILES字符串，然后计算特征向量。Mordred是一个Python库，用于高效地生成化学分子的各种描述符。下面是简化的步骤：

1. **安装Mordred**：
如果你还没有安装，需要先通过pip安装：

   pip install mordred

2. **导入所需的库**：

   import mordred
   from rdkit.Chem import AllChem

这里需要用到`rdkit`库，它是一个用于化学信息处理的工具包。

3. **解析SMILES到mol对象**：

   def smiles_to_mol(smile):
       mol = AllChem.MolFromSmiles(smile)
       if mol is None:
           print(f"Invalid SMILES: {smile}")
           return None
       return mol

   molecules = ['your_smiles_string_1', 'your_smiles_string_2', ...]
   mol_list = [smiles_to_mol(smile) for smile in molecules]

4. **计算Mordred描述符**：

   md = mordred.descriptors.compute(mol_list)

5. **获取描述符名称**：
Mordred库中的描述符名称可以在文档中找到：https://mordred.readthedocs.io/en/latest/api.html#module-mordred.descriptors

   descriptor_names = [desc.name for desc in md.columns]

6. **创建DataFrame并命名列**：
将结果转换为Pandas DataFrame，每一列对应一个描述符名称：

   df = pd.DataFrame(md.data, columns=descriptor_names)

现在，`df`就是包含Mordred描述符的DataFrame，每一列都有对应的描述符名称。