怎么把txt文件转换为smi文件

时间: 2023-12-18 13:03:32 浏览: 30
要将txt文件转换为smi文件,您需要使用特定的软件。以下是将txt文件转换为smi文件的步骤: 1. 下载并安装“Subtitle Workshop”软件,该软件是一款流行的字幕编辑器,可免费下载。 2. 打开“Subtitle Workshop”软件,并选择“File”菜单中的“New Subtitle”选项。 3. 在弹出的窗口中,选择“Text Subtitle”作为文件类型,并单击“OK”按钮。 4. 在“Subtitle1”窗口中,将txt文件的内容复制并粘贴到窗口中。 5. 在“Subtitle1”窗口中,选择“File”菜单中的“Save As”选项。 6. 在弹出的窗口中,选择“SAMI Captioning”作为文件类型,并为文件命名。 7. 单击“Save”按钮,以将txt文件转换为smi文件。 完成上述步骤后,您将成功将txt文件转换为smi文件。
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pdbqt文件批量转smile

PDBQT文件是用于描述分子结构的一种格式,而SMILES则是用于描述分子结构的一种字符串表示方法。因此需要将PDBQT文件中的分子结构转换成SMILES表示方法,以便进行后续的分析和处理。 要实现PDBQT文件批量转换为SMILES,可以使用一些现有的化学软件,如Open Babel、RDKit等,这些软件都提供了PDBQT文件转换为SMILES的功能。 具体步骤如下: 1. 将需要转换的PDBQT文件保存在同一个文件夹下,记为“input”文件夹。 2. 打开终端或命令提示符,进入到Open Babel或RDKit的安装路径下的Scripts文件夹中。 3. 在终端或命令提示符中输入命令: openbabel -ipdbqt input/*.pdbqt -osmi -O output/*.smi 或者 python convert.py -i input -o output -f pdbqt -t smi 其中“input/*.pdbqt”表示需要转换的所有PDBQT文件,“-osmi”表示转换为SMILES格式,“output/*.smi”表示输出文件夹中的输出文件。 4. 等待转换完成后,所有的PDBQT文件就被转换为SMILES格式并保存在“output”文件夹中。 需要注意的是,在进行PDBQT文件批量转换为SMILES时,可能会有一些分子结构无法正确转换或SMILES输出格式存在问题。因此在进行后续分析之前需要进行验证和检查。

需要molecule对象,现在是个文件list

你可以使用RDKit库中的函数来将文件列表转换为分子对象。以下是一个示例代码,可以将SMILES文件列表转换为分子对象列表: ```python from rdkit import Chem file_list = ['file1.smi', 'file2.smi', 'file3.smi'] mol_list = [] for file in file_list: with open(file, 'r') as f: for line in f: line = line.strip() if line: mol = Chem.MolFromSmiles(line) if mol: mol_list.append(mol) ``` 在这个示例中,我们首先循环遍历文件列表中的每个文件。然后,我们打开每个文件并逐行读取SMILES字符串。我们使用RDKit中的`Chem.MolFromSmiles()`函数将每个SMILES字符串转换为分子对象,并将其添加到`mol_list`列表中。最终,`mol_list`中将包含所有文件中的分子对象。

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# coding=utf-8 #加载化学库 from rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw from rdkit.Chem import AllChem import pandas as pd import os import csv # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('dataSetB.csv') # 提取 rxn_smiles 列 # 获取每一列的数据 smiles_mapping_namerxn = data['rxnSmiles_Mapping_NameRxn'] smiles_mapping_indigotk = data['rxnSmiles_Mapping_IndigoTK'] smiles_indigoautomapperknime = data['rxnSmiles_IndigoAutoMapperKNIME'] # 创建目录 os.makedirs('D:/1/', exist_ok=True) os.makedirs('D:/2/', exist_ok=True) os.makedirs('D:/3/', exist_ok=True) # 遍历每个 rxn_smiles 字符串并打印 #for i, smi in enumerate(smiles_mapping_namerxn): # print(smi) # rxn = chem.allchem.reactionfromsmarts(smi) # if rxn is not none: # # 绘制反应结构 # img = draw.reactiontoimage(rxn) # img.show() # img.save(f'd:/1/reaction_{i}.png') # else: # #当无法解析rxn_smiles时,使用print语句打印出相应的消息,并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 # print("failed to parse rxn_smiles.", smi) #for i, smi in enumerate(smiles_mapping_indigotk): # print(smi) # rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) # if rxn is not None: # 绘制反应结构 # img = Draw.ReactionToImage(rxn) # img.save(f'D:/2/reaction_{i}.png') # else: # 当无法解析rxn_smiles时,使用print语句打印出相应的消息,并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 # print("Failed to parse rxn_smiles.", smi) def new_func(smi): rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) return rxn #for i, smi in enumerate(smiles_indigoautomapperknime): # print(smi) # rxn = new_func(smi) # if rxn is not None: with open('your_file.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) rows = list(reader) for row in rows[42154:]: # 绘制反应结构 img = Draw.ReactionToImage(rxn) img.save(f'D:/3/reaction_{i}.png') lines=lines+1 else: #当无法解析rxn_smiles时,使用print语句打印出相应的消息,并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 print("Failed to parse rxn_smiles.", smi)什么地方错了。、

import argparse import numpy as np from openeye import oechem def clear_stereochemistry(mol): clear_atom_stereochemistry(mol) clear_bond_sterochemistry(mol) oechem.OESuppressHydrogens(mol, False, False, False) def clear_atom_stereochemistry(mol): for atom in mol.GetAtoms(): chiral = atom.IsChiral() stereo = oechem.OEAtomStereo_Undefined v = [] for nbr in atom.GetAtoms(): v.append(nbr) if atom.HasStereoSpecified(oechem.OEAtomStereo_Tetrahedral): stereo = atom.GetStereo(v, oechem.OEAtomStereo_Tetrahedral) if chiral or stereo != oechem.OEAtomStereo_Undefined: atom.SetStereo(v, oechem.OEAtomStereo_Tetrahedral, oechem.OEAtomStereo_Undefined) def clear_bond_sterochemistry(mol): for bond in mol.GetBonds(): if bond.HasStereoSpecified(oechem.OEBondStereo_CisTrans): for atomB in bond.GetBgn().GetAtoms(): if atomB == bond.GetEnd(): continue for atomE in bond.GetEnd().GetAtoms(): if atomE == bond.GetBgn(): continue v = [] v.append(atomB) v.append(atomE) stereo = bond.SetStereo(v, oechem.OEBondStereo_CisTrans, oechem.OEBondStereo_Undefined) def abs_smi(x): mol = oechem.OEGraphMol() if oechem.OESmilesToMol(mol, x): clear_stereochemistry(mol) return oechem.OEMolToSmiles(mol) else: return np.nan if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description="Remove stereochemistry from the input data set.") parser.add_argument("--in",dest="infile",help="whitespace-delimited input file",metavar="in.csv") parser.add_argument("--out", dest="outfile", help="output file", metavar="out.csv") args = parser.parse_args() n=0 with open(args.infile, 'r') as ifs: with open(args.outfile, 'w') as ofs: for line in ifs: if n==0: ofs.write(line) n=1 else: parsed = line.strip().split(',') if ('.' not in parsed[0]): ofs.write(f"{abs_smi(parsed[0])},{parsed[1]}\n")

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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