미리 준비하다

설치 모듈

conda install -c conda-forge rdkit
conda install xlsxwriter

분자 구조 그리기

모듈 가져오기

import pandas as pd

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Draw
from rdkit.Chem import Descriptors
from rdkit.ML.Descriptors import MoleculeDescriptors
from rdkit.Chem import PandasTools

MOL 객체 준비

# 適当な化学構造のsmilesリストを準備する
smiles_list = ['Oc(cccc1)c1O', 'OC(C(C1)C1(Br)Br)=O', 'Cc(cc1)ccc1O',
       'Oc(cc1)ccc1Cl', 'OC(c1cocc1)=O', 'CC(C)c1nnn[nH]1',
       'CN(C=C1)C=CC1=N', 'CCc1cccnn1', 'C[C@H]([C@H]1NC)[C@@H]1NC',
       'CCCc1ncc[nH]1']

# 化合物のラベルを作成
label_list = ['sample_{}'.format(i) for i in range(len(smiles_list))]

# molオブジェクトのリストを作成
mols_list = [Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smiles_list]

분자 이미지 만들기, 저장 (png)

# とりあえず描画したい時
Draw.MolToImage(mols[0])

# pngファイルとして出力
Draw.MolToFile(mols_list[0],'test.png',size=(300, 300))

분자 세트에서 메쉬 레이아웃 이미지 작성

img = Draw.MolsToGridImage(mols_list,
                           molsPerRow=5, #一列に配置する分子の数
                           subImgSize=(200,200),
                           legends=label_list #化合物の下に表示するラベル
                           )

#ファイルに保存する
img.save('test_grid.png')

포함된 Excel 파일로 이미지 내보내기

# RDkit記述子の作成
descriptor_names = [descriptor_name[0] for descriptor_name in Descriptors._descList[:5]]
descriptor_calculation = MoleculeDescriptors.MolecularDescriptorCalculator(descriptor_names)
RDkit = [descriptor_calculation.CalcDescriptors(mol_temp) for mol_temp in mols_list]

df = pd.DataFrame(RDkit, columns = descriptor_names,index=label_list)
df['smiles'] = smiles_list

# DataFrameへのImageの追加とエクセルファイルでの出力
PandasTools.AddMoleculeColumnToFrame(df, molCol='IMAGE', smilesCol='smiles')
PandasTools.SaveXlsxFromFrame(df, 'data_frame.xlsx', 
                              molCol='IMAGE', 
                              size=(150,150)
                              )

추기

'Image' object has no attribute 'tostring'

참조 HP