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SMILES编码到分子指纹全流程指南

共计 30 章节
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01
SMILES概述
SMILES发展历史 · SMILES基本语法 · SMILES在化学信息学中的重要性
SMILES发展历史
02
原子与键的表示
原子符号 · 键的类型 · 分支与环的表示法
原子键的表示
03
异构体与立体化学
手性中心 · 顺反异构 · Z/E标记
异构体立体化学
04
芳香性与特殊结构
芳香环表示 · 离子化合物 · 同位素标记
芳香性特殊结构
05
SMILES字符串处理
字符串解析 · 正则表达式验证 · 标准化工具
SMILES字符串处理
06
分子指纹简介
指纹概念 · 应用场景（相似性搜索 · 聚类
分子指纹简介指纹概念
07
分子指纹类型概览
MACCS · ECFP · FCFP
分子指纹类型概览MACCS
08
RDKit环境搭建
安装RDKit · 验证安装 · 常用数据对象（Mol
RDKit环境搭建
09
读取SMILES与分子对象创建
Rdkit MolFromSmile… · 错误处理 · 标准化
SMILES读取
10
分子预处理
氢原子添加 · 电荷调整 · 分子净化
分子预处理氢原子添加
11
MACCS密钥指纹
概念 · RDKit实现 · 生成示例
MACCS密钥指纹
12
ECFP（Morgan指纹）
半径选择 · 位向量与整数形式的区别
ECFPMorgan
13
FCFP指纹
特征映射 · 与ECFP区别
FCFP指纹
14
其他指纹
Avalon · Topological Torsio… · AtomPairs
其他指纹Avalon
15
指纹相似性度量
Tanimoto系数 · Dice系数 · 余弦相似度
指纹相似性度量Tanimoto
16
指纹存储与序列化
保存为二进制 · JSON · HDF5
指纹存储序列化
17
指纹可视化
位图展示 · 热力图 · PCA降维可视化
指纹可视化位图展示
18
批量计算指纹
循环与并行 · 使用pandas/numpy
批量计算指纹循环
19
性能优化
位向量与整数转换 · 内存管理 · 缓存策略
性能优化位向量
20
错误处理与数据清洗
处理无效SMILES · 空分子 · 异常值
错误处理数据清洗
21
自定义指纹生成
基于特定原子属性 · 路径长度 · 自定义位
自定义指纹生成基于特定原子属性
22
指纹用于相似性搜索
实现最近邻搜索 · 使用FAISS等库
指纹用于相似性搜…实现最近邻搜索
23
指纹用于聚类
层次聚类 · DBSCAN · K-means
指纹用于聚类层次聚类
24
机器学习模型构建
特征工程 · 使用指纹作为输入进行预测
机器学习模型构建特征工程
25
深度学习与指纹
图神经网络 · 自动编码器 · 指纹生成
深度学习指纹
26
案例
化合物库筛选
案例化合物库筛选
27
案例
ADMET预测
案例ADMET
28
案例
分子聚类与多样性分析
案例分子聚类
29
常见问题与调试
内存溢出 · 位向量长度不一致 · 分子标准化问题
常见问题调试
30
总结与展望
当前挑战 · 未来方向 · 学习资源推荐
当前挑战未来方向