ob.OBSmilesRead(mol, smiles)怎么填写两个参数,请举例说明
时间: 2024-05-01 14:16:22 浏览: 18
ob.OBSmilesRead(mol, smiles)中mol是一个Open Babel分子对象,而smiles是一个SMILES字符串表示分子结构。因此,可以如下填写两个参数:
示例1:读取SMILES字符串生成Open Babel分子对象。
```
smiles = 'C1=CC=CC=C1'
mol = ob.OBMol()
ob.OBSmilesRead(mol, smiles)
```
示例2:将Open Babel分子对象转换为SMILES字符串。
```
mol = ob.OBMol()
mol.AddAtom(ob.OBAtom(6)) # 添加一个碳原子
mol.AddAtom(ob.OBAtom(8)) # 添加一个氧原子
mol.AddBond(1, 2, 1) # 添加一个化学键
smiles = ob.OBSmilesWrite(mol)
```
相关问题
如何将表格中的多个特征向量加入到smiles指纹模型训练中,请举例说明
将表格中的多个特征向量加入到smiles指纹模型训练中,可以通过以下步骤实现:
1. 将表格中的多个特征向量与SMILES字符串对应起来,例如:
| SMILES | Feature1 | Feature2 |
|--------|----------|----------|
| CC(C)O | 0.5 | 0.8 |
| CCCC | 0.1 | 0.6 |
| CC(C)C | 0.3 | 0.9 |
2. 将SMILES字符串转换为指纹向量,例如使用RDKit库将SMILES字符串转换为Morgan指纹向量:
```python
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem
def get_morgan_fingerprint(smiles):
mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2, nBits=1024)
return fp
```
3. 将每个SMILES字符串对应的指纹向量与表格中的特征向量合并,例如将Morgan指纹向量与Feature1和Feature2合并:
| SMILES | Feature1 | Feature2 | Morgan fingerprint |
|--------|----------|----------|--------------------|
| CC(C)O | 0.5 | 0.8 | [0, 0, 1, 0, ...] |
| CCCC | 0.1 | 0.6 | [1, 0, 0, 1, ...] |
| CC(C)C | 0.3 | 0.9 | [0, 1, 0, 0, ...] |
4. 将合并后的特征向量作为输入数据,将分子属性作为输出数据,使用机器学习算法进行模型训练,例如使用支持向量机(SVM)算法:
```python
from sklearn import svm
import numpy as np
# 构造输入数据和输出数据
X = np.array(df[['Feature1', 'Feature2', 'Morgan fingerprint']])
y = np.array(df['Property'])
# 将数据集分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集的结果
y_pred = clf.predict(X_test)
```
通过以上步骤,就可以将表格中的多个特征向量加入到smiles指纹模型训练中,实现更准确的分子属性预测。
for smiles in smiles_list: mol = Chem.MolFromSmiles(smiles) mols.append(mol) def fragment_score(mols, fragment_lib): fragments = set() for mol in mols: mol_fragment = Chem.GetMolFrags(mol, asMols=True) for mol_frag in mol_fragment:优化这段代码
这段代码可以进行如下优化:
1. 使用列表推导式替换 for 循环添加元素到列表的操作,可以让代码更简洁:
```
mols = [Chem.MolFromSmiles(smiles) for smiles in smiles_list]
```
2. 可以使用集合推导式替换双重循环添加元素到集合的操作,可以让代码更简洁:
```
fragments = {mol_frag for mol in mols for mol_frag in Chem.GetMolFrags(mol, asMols=True)}
```
3. 可以使用生成器表达式替换列表推导式,可以避免创建中间结果列表,提高代码的效率:
```
mols = (Chem.MolFromSmiles(smiles) for smiles in smiles_list)
```
4. 可以使用列表生成器替换集合推导式,可以避免创建中间结果集合,提高代码的效率:
```
fragments = [mol_frag for mol in mols for mol_frag in Chem.GetMolFrags(mol, asMols=True)]
```
综上所述,优化后的代码可以写成以下几种形式:
1. 使用列表推导式和集合推导式:
```
mols = [Chem.MolFromSmiles(smiles) for smiles in smiles_list]
fragments = {mol_frag for mol in mols for mol_frag in Chem.GetMolFrags(mol, asMols=True)}
```
2. 使用生成器表达式和列表生成器:
```
mols = (Chem.MolFromSmiles(smiles) for smiles in smiles_list)
fragments = [mol_frag for mol in mols for mol_frag in Chem.GetMolFrags(mol, asMols=True)]
```
注意,如果需要多次使用 `mols`,最好使用列表推导式创建列表,因为生成器只能遍历一次。