从分子的SMILES转化为可用于训练GCN的图,要包含原子信息和键的信息,编写程序
时间: 2024-04-30 18:24:31 浏览: 7
以下是一个Python程序,可以将分子的SMILES转换为可以用于训练GCN的图形数据,包含原子信息和键的信息:
```python
from rdkit import Chem
import networkx as nx
import numpy as np
def get_atom_features(atom):
"""
获取原子的特征向量
"""
symbol = atom.GetSymbol()
return np.array([symbol=='C', symbol=='N', symbol=='O', symbol=='F', atom.GetDegree(), atom.GetFormalCharge()])
def get_bond_features(bond):
"""
获取键的特征向量
"""
return np.array([bond.GetBondType()==Chem.rdchem.BondType.SINGLE, bond.GetBondType()==Chem.rdchem.BondType.DOUBLE, bond.GetBondType()==Chem.rdchem.BondType.TRIPLE])
def smiles_to_graph(smiles):
"""
将SMILES字符串转化为图形数据
"""
mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
atoms = mol.GetAtoms()
bonds = mol.GetBonds()
num_atoms = len(atoms)
num_bonds = len(bonds)
# 创建空图形数据
graph = nx.Graph()
# 添加原子节点
for i in range(num_atoms):
atom = atoms[i]
atom_feat = get_atom_features(atom)
graph.add_node(i, features=atom_feat)
# 添加键边
for i in range(num_bonds):
bond = bonds[i]
u = bond.GetBeginAtomIdx()
v = bond.GetEndAtomIdx()
bond_feat = get_bond_features(bond)
graph.add_edge(u, v, features=bond_feat)
return graph
```
其中,`get_atom_features`和`get_bond_features`函数分别用于获取原子和键的特征向量。`smiles_to_graph`函数将SMILES字符串转换为图形数据,包含原子节点和键边。最后返回的是一个`networkx`的图形对象。