はじめに

ここでは、ケモインフォマティクスに不可欠なRDKitについて解説します。
Pythonを用いた基本的な方法についてまとめていきます。

インストールとインポート

RDKitを利用するには、Anacondaをインストールして、condaでインストールするのが良いでしょう。

$ conda install -c rdkit rdkit

利用するときは、以下のようにインポートします。

from rdkit import Chem

分子の読み込みと書き込み

例えば、SMILESで示された化合物の構造をpngファイルとして保存するには、以下のようにします。

from rdkit import Chem


molecule = Chem.MolFromSmiles(化合物のSMILES)
Chem.Draw.MolToFile(molecule, 'ファイル名.png')

また、molファイルから作成することもできます。

from rdkit import Chem


molecule = Chem.MolFromMolFile(化合物のmolファイル)
Chem.Draw.MolToFile(molecule, 'ファイル名.png')

化合物の記述子の計算

SMILESで読み込んだ化合物の記述子を計算するには、以下のようにします。

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


smiles_list = [対象化合物のSMILESのリスト]
target_descriptors = []
for desc in Chem.Descriptors.descList:
    target_descriptors.append(desc[0]) # descは、記述子名と関連情報のタプルになっている。
print(len(target_descriptors))
print(target_descirptors)

descriptor_calculator = MoleculeDescriptors.MolecularDescriptorCalculator(target_descriptors)
descriptors = []
for smiles in smiles_list:
    molecule = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    descriptors.append(descriptor_calculator.CalcDescriptors(molecule))
print(descriptors)

まとめ

ここでは、PythonでRDKitを利用する方法について解説しました。
この内容が理解できれば、化合物の記述子計算が簡単にできるようになりますよ。

参考資料・リンク

ケモインフォマティクスは製薬企業でどう役立つ？どんな知識が必要？