将分子碎片化并计算频率
时间: 2024-01-13 08:02:26 浏览: 24
以下是一个使用 Python 和 RDKit 分子处理库将分子碎片化并计算频率的代码示例:
```python
from rdkit import Chem
# 定义一个函数来获取分子的碎片
def get_fragments(smiles):
mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
fragments = Chem.GetMolFrags(mol, asMols=True)
return [Chem.MolToSmiles(fragment) for fragment in fragments]
# 假设我们有一个包含多个 SMILES 表达式的列表
smiles_list = ['CC(C)C1CCC2C1(CCC3C2CCC4=CC(=O)CCC34C)C', 'C1=CC2=C(C=C1)C=CC(=O)O2']
# 获取所有分子的碎片并统计频率
fragment_freq = {}
for smiles in smiles_list:
fragments = get_fragments(smiles)
for fragment in fragments:
if fragment in fragment_freq:
fragment_freq[fragment] += 1
else:
fragment_freq[fragment] = 1
# 根据频率对分子碎片进行排序
sorted_fragments = sorted(fragment_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 输出排序后的分子碎片和频率
for fragment in sorted_fragments:
print(fragment[0], fragment[1])
```
以上代码使用了 RDKit 分子处理库来获取分子的碎片,并统计每个碎片的频率。它将 SMILES 表达式列表作为输入,对每个 SMILES 表达式进行碎片化处理,并使用字典来记录每个碎片的频率。最后,代码根据频率对碎片进行排序,并输出排序后的碎片和频率。