02_ケモインフォマティクス

RDKitを用いた部分構造検索とMCSアルゴリズム

「RDKitでフィンガープリントを使った分子類似性の判定」という記事では分子のフィンガープリントを導入することで,分子同士の類似度を評価しました.また原子ごとの寄与度を類似度マップを用いて可視化する方法を「RDKitの類似度マップを用いて原子ごとの寄与を可視化する」という記事で学...
02_ケモインフォマティクス

RDKitの類似度マップを用いて原子ごとの寄与を可視化する

「RDKitでフィンガープリントを使った分子類似性の判定」という記事では分子の特徴を表現するフィンガープリントについて学び,タニモト係数などを利用して分子同士の類似度を判定する方法を学びました.さらには原子ごとの類似度への寄与率を類似度マップを用いて可視化する方法も扱いました. ...
02_ケモインフォマティクス

RDKitでフィンガープリントを使った分子類似性の判定

pythonの代表的なケモインフォマティクスライブラリであるRDKitを用いて,これまで本ブログでは化合物の性質を表現するための分子記述子について学んできました. 「RDKitにおける記述子の扱い方をリピンスキーの法則を通して学ぶ」 「RDKitで立体的な分子の形を記述する」 「...
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RDKitで立体的な分子の形を記述する

「RDKitのおける記述子の扱い方をリピンスキーのルール・オブ・ファイブを通して学ぶ」という記事では,分子の性質を表現する指標として記述子(デスクリプター)について説明し,RDKitを用いて実際に計算を行ってみました.その際に扱った記述子は分子量や水素結合ドナーの数など,2次元の...
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RDKitにおける記述子の扱い方をリピンスキーの法則を通して学ぶ

RDKitにおける記述子の扱い方をリピンスキーの法則を通して学ぶ pythonでケモインフォマティクスを行う際の定番であるRDKitについて,これまで4つのエントリーに分けて基礎から使い方を説明してきました. RDKitでケモインフォマティクスに入門 RDKitの分子Molオブジ...
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RDKitによるコンフォマーの生成

「RDKitによる3次元構造の生成」という記事ではSMILESなどから作成したMolオブジェクトから,どのように3次元構造を作り出すかを学びました.その際にRDKitに実装されているアルゴリズムはランダム(stochastic)な手法であるディスタンス・ジオメトリー法を基にしてい...
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RDKitによる3次元構造の生成

「RDKitの分子Molオブジェクトを扱う」という記事では,RDKitの分子であるMolオブジェクトを用いて2次元構造の取得と描画方法について学んできました.今回はそれを3次元構造へと展開していきます. ほぼ全ての分子は立体的な性質を持ちますから,分子を3次元で考えることは大切で...
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RDKitの分子Molオブジェクトを扱う

「RDKitでケモインフォマティクスに入門」という記事では,RDKitの分子であるMolオブジェクトの作成方法を中心に学習しました.今回はそのMolオブジェクトに対してどのような操作が行えるかを学んでいきます. 化学は分子を中心に扱う学問ですので,Molオブジェクトの扱いに習熟す...