目的

pythonライブラリにあるRdkitを使って、化合物を２次元可視化すること

※ちなみに、これを書いた人は完全な文系であるため、専門的知識はない。（本やネットで得た知識を自分なりに解釈をしている。）そのため、間違っていたら、ご教授を願いたい！

実装

まずは、データ入手から始める。今回は、pythonライブラリの１つである「pubchempy」を使って、[pubchem](https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)から化合物データを入手する！ ※pubchempyはAnacondaから入手できる（https://anaconda.org/bioconda/pubchempy)

from rdkit.Chem import Draw #可視化する時に使う
import pubchempy as pcp #pubchemからデータを入手に使う

まずはこれらをインポートをして置く。

columns = ['IUPACName', 'MolecularFormula', 'CanonicalSMILES']

先にpubchemから入手しておきたいカラム名をリスト型で決めておく。（左から、「IUPA名、分子式、smiles」）
今回は、「セロトニン」をpubchemから取ってくる。

#次に、セロトニンをpubchemからDataFrameに取得

sample.py

sero = pcp.get_properties(properties, 'Serotonin','name', as_dataframe=True)
sero #=> CanonicalSMILES：C1=CC2=C(C=C1O)C(=CN2)CCN	IUPACName：3-(2-aminoethyl)-1H-indol-5-ol	MolecularFormula：C10H12N2O

sample.py

pcp.get_properties(properties, 'Serotonin','name', as_dataframe=True)

as_dataframe=Trueにすることで、pandasのDataFrameのような形になります。

#次に、可視化をして行きます。

sample.py

a = sero.iloc[:, 0].values

for i in a:
    mol = Chem.MolFromSmiles(i)

Draw.MolToImage(mol) #=>MolToImageが描写するメソッド

あまり美しくないが、今回は「可視化」が目的なので省略します。
これによって、出されるのが

このように表示されます。Wikiやpubchemで実際の形を見てみると、左右逆になっているが、とりあえずOKかな！？
（SMILES式で描写しました。違ったら指摘してください）

#まとめ
今回は、Rdkitを使って描写をしたが、他にも計算や三次元の描写ができるらしい。まだまだ使い始めたばかりだが、挑戦して行きたい。

#参考文献