我正在使用 RDKIt 和 Python 3.7 来计算 sdf(每个结构的微笑)中的数据库与分子的相似度，其中我有微笑。我找到了一种使用以下代码仅计算两个 SMILES 之间的 Tanimoto 指数的方法:
import numpy as np
import scipy
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import rdkit as rd
from rdkit import Chem
ref = Chem.MolFromSmiles('Nc1nc2nc(N)nc(N)c2nc1-c1cccc(Cl)c1')
mol1 = Chem.MolFromSmiles('structure smiles')
fp1 = Chem.RDKFingerprint(ref)
fp2 = Chem.RDKFingerprint(mol1)
Tan =DataStructs.TanimotoSimilarity(fp1,fp2)
print (Tan)
有没有办法用 sdf 文件替换 mol1？
最佳答案
您可以使用 SDMolSupplier 迭代 SDF。
from rdkit import Chem, DataStructs
ref = Chem.MolFromSmiles('Nc1nc2nc(N)nc(N)c2nc1-c1cccc(Cl)c1')
fp1 = Chem.RDKFingerprint(ref)
suppl = Chem.SDMolSupplier('yourSDF.sdf')
for mol in suppl:
fp2 = Chem.RDKFingerprint(mol)
Tan = DataStructs.TanimotoSimilarity(fp1,fp2)
print(Tan)
关于python - 使用 RDKit 计算 sdf 文件和结构 SMILE 之间的 Tanimoto 相似度？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57945564/