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一种新的基于图像的药物发现深度学习算法,需要将包含约 3000 种化合物的文件拆分为包含单个 2D 200 x 200 像素图像的 png 文件(.: SN00001400.png、SN00002805.png、SN00002441.png.. ......)。不需要任何构象,也不需要任何其他 3D 信息。

我可以发送一个包含 9 个复合图像、名称和微笑的初始 f1.sdf 示例,每个复合行一个。

在带有 Python 3.6、3.7 或 3.8、Jupyter 笔记本和/或 Python 提示符的 Anaconda3 中使用 rdkit 2017.09.1,在 Windows 8 专业版中的 2 个 e7 64 计算机中,我正在寻找一个简单的 Python 代码来分割图像,将它们转换为200 x 200 像素的 png 文件 (carios),通过其对应的复合 ID 命名它们并将它们保存到不同的目录 (.: images) 中,以供测试。

我尝试了许多不同的网络代码和组合,但尽管进行了密集的测试,但它们没有工作:-(。

遵循我最好的(?)代码试验。

rdkit 进口测试

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem 
from rdkit.Chem import Draw
from rdkit.Chem.Draw import rdMolDraw2D    
from rdkit.Chem.Draw.rdMolDraw2D import MolDraw2DSVG    
from rdkit.Chem.Draw.rdMolDraw2D import MolDraw2DCairo  # cannot import 
from rdkit.Chem.Draw import IPythonConsole  
from IPython.display import SVG # IPython not in module 
from rdkit.Chem import rdDepictor 
from rdkit.Chem import MolFromSmiles

使用独特微笑的最佳测试

IPythonConsole.molSize = (200, 200)  
IPythonConsole.ipython_useSVG = True  #I would rather use Cairo but I could not make it to work!
mol = Chem.MolFromSmiles('N#Cc1cccc(-c2nc(-c3cccnc3)no2)c1')
display(mol)  # not working
AllChem.Compute2DCoords(mol)

在这条线上,我尝试了不同的微笑,但结果相似。

IMG_SIZE = 200
smiles="CCCC"
mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
drawer = rdMolDraw2D.MolDraw2DSVG(IMG_SIZE, IMG_SIZE)  #MolDraw2D has no attribute MolDraw2DCairo despite cairo being installed!   
drawer.drawOptions().bondLineWith = 1
drawer.DrawMolecule(mol)  # bad conformer id (?????)
drawer.FinishDrawing()
drawer.WriteDrawingText('comp_id.png')

在 f1.sdf 中使用 9 种化合物的最佳尝试

suppl=Chem.SDMolSupplier('f1.sdf')
for mol in suppl:
    print(mol.GetName()) # AttributeError: 'Mol' object has no attribute 'GetMolecule_Name'
mols=[x for x in suppl]
Name(mols) 

suppl = Chem.SDMolSupplier('f1.sdf')
ms= [x for x in suppl if x is not None]
for m in ms: 
    tmp=AllChem.Compute2DCoords(m)

Draw.MolToFile(ms[0], 'images/mol1.png') cairo.IOError: error while writing to output stream
Draw.MolToFile(ms[1], 'images/mol2.png')

..................................................... .....................

希望能得到一些帮助!感谢您的关注,真诚的胡里奥

juliocollm@gmail.com

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3 回答 3

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你是对的!.

我在新创建的 Anaconda3 环境中执行了“ conda install -c conda-forge rdkit ”,大多数命令突然工作了!!!。 非常感谢你!!!!

我开发了下面的代码.....但是我停止了,因为我找不到将每个相应的 comp_id 传输到为漂亮的 png 图像编码的 png 文件的名称的方法。有任何想法吗?谢谢!!!

从 rdkit 进口化学

从 rdkit.Chem 导入 AllChem

从 rdkit.Chem 导入绘图

从 rdkit.Chem.Draw 导入 rdMolDraw2D

从 rdkit.Chem.Draw.rdMolDraw2D 导入 MolDraw2DSVG

从 rdkit.Chem.Draw.rdMolDraw2D 导入 MolDraw2DCairo

从 rdkit.Chem.Draw 导入 MolToFile

从 rdkit.Chem 导入 rdDepictor

从 rdkit.Chem 导入 MolFromSmiles

suppl = Chem.SDMolSupplier('f1.sdf')

对于 mol in suppl:

print(mol.GetProp("comp_id"))

mols= [x for x in suppl]

以摩尔为单位的 m:

tmp=AllChem.Compute2DCoords(m)

Draw.MolToFile(mols[0],'images/3333.png', size=(200,200), kekulize = True,wedgeBonds = False,imageType=None, fitImage=False, options=None) .... #没有得到comp_id,但可以传输一些属性

Draw.MolToFile(mols[1], 'images/'+"comp_id"+'a.png')........#没看懂

于 2021-01-21T20:42:45.563 回答
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如果您的分子名称在 SDF 文件的标题行中可用,您可以使用键“_Name”将其作为属性访问。其他属性也可以使用它们对应的键从 SDF 中读取。以下面的 SDF 为例:

CHEMBL1308
                    3D
 Structure written by MMmdl.
 12 12  0  0  1  0            999 V2000
   -0.0127    0.0114   -0.0000 C   0  0  0  0  0  0
    1.4966    0.0081   -0.0000 C   0  0  0  0  0  0
    2.3688   -1.0939    0.0000 C   0  0  0  0  0  0
    3.6409   -0.7653    0.0000 N   0  0  0  0  0  0
    3.6278    0.5682   -0.0000 N   0  0  0  0  0  0
    2.3638    1.0896   -0.0000 C   0  0  0  0  0  0
   -0.4346    1.0168    0.0000 H   0  0  0  0  0  0
   -0.4074   -0.5191   -0.8666 H   0  0  0  0  0  0
   -0.4074   -0.5191    0.8666 H   0  0  0  0  0  0
    2.0644   -2.1303    0.0000 H   0  0  0  0  0  0
    4.4779    1.1136   -0.0000 H   0  0  0  0  0  0
    2.2002    2.1571   -0.0000 H   0  0  0  0  0  0
  1  2  1  0  0  0
  1  7  1  0  0  0
  1  8  1  0  0  0
  1  9  1  0  0  0
  2  3  1  0  0  0
  2  6  2  0  0  0
  3  4  2  0  0  0
  3 10  1  0  0  0
  4  5  1  0  0  0
  5  6  1  0  0  0
  5 11  1  0  0  0
  6 12  1  0  0  0
M  END
> <SYNONYMS>
Fomepizole (BAN, FDA, INN, USAN)

> <USAN_STEM>
nan

$$$$

可以像这样访问化合物的名称(CHEMBL1308),假设mol是一个 rdkit 分子:

mol_id = mol.GetProp('_Name')

并且可以像这样访问其他属性:

property = mol.GetProp('SYNONYMS')

因此,生成所需图像的简单方法如下:

from rdkit.Chem.Draw import rdMolDraw2D
from rdkit.Chem import AllChem
from rdkit import Chem


img_size = (200, 200)
supplier = Chem.SDMolSupplier('mols.sdf')
for mol in supplier:
    AllChem.Compute2DCoords(mol)
    mol_id = mol.GetProp('_Name')
    d = rdMolDraw2D.MolDraw2DCairo(*img_size)
    d.DrawMolecule(mol)
    d.FinishDrawing()
    d.WriteDrawingText(f'images/{mol_id}.png')

显然,您可以根据需要进行调整

于 2021-01-21T21:45:52.763 回答
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是的 !!
它工作得很好!

我会称它为:Oliver.py

睡觉后,我刚醒来,又找到了另一种解决方案(见下文)。也许你的更好,因为它允许我定义要绘制的线条的宽度。

我真的很感谢你的帮助!现在我可以转换我的“黄金”文件来测试深度学习模型了!!!

从 rdkit 进口化学

从 rdkit.Chem 导入 AllChem

从 rdkit.Chem 导入绘图

suppl = Chem.SDMolSupplier('f1.sdf')

mols = [x for x in suppl]

x=-1

以摩尔为单位的 m:

x=x+1

nombre=m.GetProp("comp_id")

tmp=AllChem.Compute2DCoords(m)

Draw.MolToFile(mols[x],'images/'+ nombre +'.png', size=(200,200), kekulize = True, wedgeBonds = False,imageType=None, fitImage=False, options=None) 

print('行转换为图像:', x)

于 2021-01-22T06:46:38.033 回答