Rdkit|分子可视化

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单个展示

从mol对象到图片：MolToImage(mol, size, kekulize, wedgeBonds, fitImage, …)
mol：mol对象
size：图片尺寸，默认(300, 300)
kekulize：是否展示kekule形式，默认True（True：芳香系统用实线表示，False：虚线表示）
wedgeBonds：是否展示楔形键，即立体构型，默认True

import pandas  as pd
from rdkit.Chem import PandasTools
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Draw
from rdkit.Chem import AllChem

mol = Chem.MolFromSmiles("C[C@H](O)c1ccccc1")
image = Chem.Draw.MolToImage(mol, size=(150,150), kekulize=True, highlightBonds=[0,1])
## 保存
image.save("./data/im.png")

新窗口中展示图片

在新窗口中展示图片：ShowMol()

Draw.ShowMol(mol, size=(150,150), kekulize=False)

保存图片

保存图片MolToFile(mol, filename, size, kekulize, wedgeBonds, …)
参数基本同上

Draw.MolToFile(mol, 'data/output.png', size=(150, 150))

批量展示

从DataFrame中展示

从df中展示：FrameToGridImage(frame, column, molsPerRow, subImgSize, legendsCol, …)
frame：DataFrame对象
column：rdkit mol对象所在列
molsPerRow,：每行显示的分子数
subImgSize：图片大小
legendsCol：标题所在列

df = pd.read_csv('./data/batch.csv')
PandasTools.AddMoleculeColumnToFrame(df,'SMILES','mol',includeFingerprints=True)
PandasTools.FrameToGridImage(df, column='mol', molsPerRow=5, subImgSize=(200,200), legendsCol='Name')

从mol列表中展示

从列表生成分子结构：MolsToGridImage(mols, maxMols, molsPerRow, subImgSize, legends, …)
部分参数和上面的一致
mols：mol对象列表
maxMols：最多显示的分子数
molsPerRow,：每行显示的分子数
subImgSize：图片大小
legends：图题

mols = df.mol.tolist()
legends = df.Name.tolist()
legends = [str(l) for l in legends]
Draw.MolsToGridImage(mols, molsPerRow=2, subImgSize=(300,300), legends=legends)

3D展示

转换3D时，为了得到靠谱的三维构象，一般先加氢：AddHs(mol)
通过距离几何算法计算3D坐标：EmbedMolecule(mol, randomSeed, …)
mol：mol对象
randomSeed：随机种子
转换完后再进行一步力场优化，比如MMFF94：MMFFOptimizeMolecule(mol)