在Jupyter-lab中使用RDKit画分子2D图

本文主要是介绍在Jupyter-lab中使用RDKit画分子2D图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在Jupyter-lab中使用RDKit画分子2D图

在做完分子对接后，想看看筛选后的分子的结构。因此想利用Jupyter-lab来画分子的2D图。

1. 安装Jupyter-lab与RDKit

系统：Win11
已安装conda

RDKit 是一个功能强大、灵活易用的化学信息学工具包，广泛应用于药物发现、化学生物学、材料科学等领域。RDKit 提供了丰富的化学信息可视化功能，用户可以通过RDKit 生成分子结构图、化学反应图、药物分子的三维结构等，方便进行结果展示和分析。

1.1 安装RDKit

#创建并安装RDKit的conda环境
conda create -c conda-forge -n my-rdkit-env rdkit#激活RDKit的虚拟环境
conda activate my-rdkit-env

不知道为啥，这一步很慢，不知道是不是conda channel的问题。但总归是等了一段时间就成功了。参考自官方教程。

1.2 安装Jupyter-lab

Jupyter Lab是Jupyter Notebook的升级版本，可以一个窗口中同时打开多个 Notebook、代码编辑器、终端、文件浏览器等，更方便地进行多任务处理和工作流程管理。Jupyter Lab集成了丰富的文档编辑器，包括 Markdown、LaTeX 等，用户可以方便地编写和编辑文档，同时可以通过插件支持更多的文档格式和扩展功能。最主要的是Jupyter Lab提供了丰富的可视化功能，用户可以通过插件支持各种图表库和数据可视化工具，实现更丰富和复杂的数据分析和可视化。

使用pip安装

pip install jupyterlab

参考自官方安装教程。

2. 小分子（SDF格式）作图

2.1 画单个SDF格式的分子图

以他莫昔芬（Tamoxifen）小分子为例，首先从PubChem网站下载该分子的三维结构的SDF结构文件。
在这里插入图片描述
如法炮制，再下载其余三个小分子：阿司匹林（Aspirin），莫洛昔康（Molnupiravir），瑞德西韦（Remdesivir）。将四个分子保存在sdf/文件夹中。

在CMD中跳转至cd sdf/文件夹路径下，打开Jupyter-lab。

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem
from rdkit.Chem import Draw#读取sdf文件
m1 = Chem.MolFromMolFile('sdf/Conformer3D_COMPOUND_CID_121304016.sdf')#通过调用AllChem.Compute2DCoords(m1)计算出m1分子相应的二维坐标，并将其更新到分子对象中
AllChem.Compute2DCoords(m1)#判断m1分子是否读取成功
m1 is None#Draw.MolToImage()函数画出分子的2D图像
Draw.MolToImage(m1)

运行后结果如下：
在这里插入图片描述

读取单个的SDF文件可以用Chem.MolFromMolFile()，尽管这个主要用于读取MOL格式的分子文件。
读取一个存有多个分子集的SDF文件，主要用Chem.SDMolSupplier()。
Chem.MolFromMolFile()无法读取PDB格式的分子文件，因此小分子文件读取主推SDF格式。

2.2 画多个SDF格式的分子图

读取sdf/文件夹下的多个SDF分子，且将分子的2D图放在一张图中。

import os
import glob# 指定小分子的存储路径
path = r'sdf/'# 使用os.path.join构建路径，获取所有.sdf文件的路径列表
sdf_files = glob.glob(os.path.join(path, '*.sdf'))# 将所有.sdf文件保存在一个列表ms中
ms = []
for sdf_file in sdf_files:m = Chem.MolFromMolFile(sdf_file)ms.append(m)#计算出列表中分子的二维坐标，并将其更新到分子对象中  
for m in ms: tmp=AllChem.Compute2DCoords(m)# MolsToGridImage()函数可以将4个分子画在一张图上
# molsPerRow=4参数设置4个小分子并排成一列
# subImgSize=(500,500)设置每个小分子的图像尺寸为500x500大小
# legends=x.GetProp("_Name")获取小分子的名称作为图例
img=Draw.MolsToGridImage(ms[:4],molsPerRow=4,subImgSize=(500,500),legends=[x.GetProp("_Name") for x in ms[:4]], returnPNG=False) # 保存分子图像为PNG格式文件在sdf/文件夹下
img.save('./Mol_4.png')img

结果如下所示：
在这里插入图片描述
在Draw.MolsToGridImage函数中设置returnPNG=False参数，主要用于在保存画出的图片时img.save(）的报错：

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[23], line 20
17 for m in ms: tmp=AllChem.Compute2DCoords(m)
19 img=Draw.MolsToGridImage(ms[:4],molsPerRow=4,subImgSize=(500,500),legends=[x.GetProp(“_Name”)
for x in ms[:4]])
—> 20 img.save(‘./Mol12_20.png’)
21 img

AttributeError: ‘Image’ object has no attribute ‘save’

这篇关于在Jupyter-lab中使用RDKit画分子2D图的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！