【发布时间】:2022-01-30 03:07:46
【问题描述】:
我正在尝试使用 RDKit 枚举大型化合物库并将结果输出为 CSV 文件中的单列 SMILES 字符串。我能够成功使用以下代码:
import os
os.chdir('xxx')
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import rdChemReactions
from rdkit.Chem import AllChem
rxn = rdChemReactions.ReactionFromSmarts('xxx')
rct1 = Chem.SDMolSupplier('reactants_1.sdf')
rct2 = Chem.SDMolSupplier('reactants_2.sdf')
prods = AllChem.EnumerateLibraryFromReaction(rxn,[rct1,rct2])
prods2 = [Chem.MolToSmiles(x[0]) for x in list(prods)]
import csv
with open('output.csv', 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
for item in prods2:
writer.writerow([item])
但是,内存使用率非常高。为了减少内存使用,我尝试执行迭代枚举,我将在“reactants_1”时取一个分子,将其与“reactants_2”中的所有分子反应,将生成的化合物写入 CSV 文件,然后迭代:
import os
import csv
os.chdir('xxx')
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import rdChemReactions
from rdkit.Chem import AllChem
rxn = rdChemReactions.ReactionFromSmarts('xxx')
rct1 = Chem.SDMolSupplier('reactants_1.sdf')
rct2 = Chem.SDMolSupplier('reactants_2.sdf')
with open('output.csv', 'w', newline='') as f:
for compound in rct1:
prods = AllChem.EnumerateLibraryFromReaction(rxn,[compound,rct2])
prods2 = [Chem.MolToSmiles(x[0]) for x in list(prods)]
writer = csv.writer(f)
for item in prods2:
writer.writerow([item])
但是,在这种情况下,“prods2 = [Chem.MolToSmiles(x[0]) for x in list(prods)]”行出现以下错误:“TypeError: 'Mol' object is not iterable” .在第一个实例中,我能够毫无问题地迭代“Mol”对象。关于如何解决这个问题的任何想法,或者,在枚举大型复合集时,有什么其他方法可以显着降低 RAM 使用率?
【问题讨论】:
标签: python enumeration chemistry rdkit cheminformatics