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RDKit入门与进阶教程(30篇)

简介: RDKit入门与进阶教程(30篇)
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RDKit


RDKit是用C ++和Python编写的化学信息学和机器学习软件集。


项目包含:

BSD许可证 - 开源的商业友好许可证


核心数据结构和算法C++编写


使用Boost.Python生成的Python 3.x包装器


使用SWIG生成的Java和C#包装器


2D和3D分子操作


用于机器学习的描述符和指纹生成


用于PostgreSQL的分子数据库 cartridge ,支持子结构和相似性搜索以及许多描述符


KNIME的化学信息学节点


Contrib文件夹中包含有用的利用RDKit强大功能的社区贡献软件


RDkit Tutorial


RDKit:计算不同小分子构象之间的RMSD


聚类小分子数据集(基于RDKit的Python脚本)


基于RDKit的Python脚本:SDF格式转SMILES格式


RDKit:运用RDKit计算USRCAT(形状相似性)


RDKit:可视化药效团(Pharmacophore)


基于Pytorch和RDKit建立QSAR模型


RDKit:化合物骨架分析


RDKit:化合物相似性搜索


基于RDKit的溶解度预测的机器学习模型


基于机器学习的化合物活性预测模型


RDKit:化合物亚结构(Substructure)搜索


基于神经网络的溶解度预测和回归分析


基于RDKit探索DrugBank(demo)


基于随机森林的化合物活性二分类模型


RDKit支持PostgreSQL配置


RDKit:基于支持向量回归(SVR)预测logP


基于随机森林(RF)的机器学习模型预测hERG阻断剂活性


RDkit&mol2vec :靶标抑制剂活性二分类模型对比


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