我有一个用 SMILES 字符串表示的分子数据集。我试图将其表示为图表。有没有办法这样做？例如，假设我有 string CC(C)(C)c1ccc2occ(CC(=O)Nc3ccccc3F)c2c1，有没有一种通用的方法可以将其转换为图形表示，即邻接矩阵和原子向量？我从图表中看到解决SMILES 的问题，我知道rdkit有MolFromSmiles，但我找不到从 SMILES 字符串中获取图表的东西。
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你可以试试pysmiles。从 SMILES 描述开始，您应该能够创建一个 NetworkX 图形并使用以下代码生成所需的对象
from pysmiles import read_smiles
import networkx as nx
smiles = 'C12=C3C4=C5C6=C1C7=C8C9=C1C%10=C%11C(=C29)C3=C2C3=C4C4=C5C5=C9C6=C7C6=C7C8=C1C1=C8C%10=C%10C%11=C2C2=C3C3=C4C4=C5C5=C%11C%12=C(C6=C95)C7=C1C1=C%12C5=C%11C4=C3C3=C5C(=C81)C%10=C23'
mol = read_smiles(smiles)
# atom vector (C only)
print(mol.nodes(data='element'))
# adjacency matrix
print(nx.to_numpy_matrix(mol))
如果你能接受一个马马虎虎的可视化，你也可以试探性地用
import matplotlib.pyplot as plt
elements = nx.get_node_attributes(mol, name = "element")
nx.draw(mol, with_labels=True, labels = elements, pos=nx.spring_layout(mol))
plt.gca().set_aspect('equal')
富勒烯很有趣：）
于 2019-07-16T19:11:18.493 回答
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要完成 Davide 的回答，您可以使用以下命令将债券订单包含到邻接矩阵中：
nx.to_numpy_matrix(mol, weight='order')
或根据networkx文档使用
nx.adjacency_matrix(mol, weight='order').todense()
于 2019-07-16T23:06:28.583 回答
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networkx是一个很好的解决方案。如果您正在寻找更自定义的东西，您可以自己创建图表。在这篇文章中查看另一个方向的示例（来自图表的微笑）：来自图表的微笑
于 2020-06-28T15:12:30.037 回答