def GetPharmacoPFPs(mol,
bins=[(i, i + 1) for i in range(20)],
minPointCount=2,
maxPointCount=2,
return_bitInfo=False):
'''
Note: maxPointCont with 3 is slowly
bins = [(i,i+1) for i in range(20)],
maxPonitCount=2 for large-scale computation
'''
MysigFactory = SigFactory(featFactory,
trianglePruneBins=False,
minPointCount=minPointCount,
maxPointCount=maxPointCount)
MysigFactory.SetBins(bins)
MysigFactory.Init()
res = Generate.Gen2DFingerprint(mol, MysigFactory)
arr = np.array(list(res)).astype(np.bool)
if return_bitInfo:
description = []
for i in range(len(res)):
description.append(MysigFactory.GetBitDescription(i))
return arr, description
return arr
# 指纹工厂中的参数设置完毕，接下来就可以生成2D指纹了。
# 计算2D药效团指纹 ：
Gen2DFingerprint(
mol, # 要计算指纹的mol对象
sigFactory, # 设置了参数的指纹工厂
bitinfo # 获取指纹id及对应的原子
)
mol = Chem.MolFromSmiles('OCC(=O)CCCN')
fp = Generate.Gen2DFingerprint(mol, sigFactory)
print(len(fp)) # 2988
print(fp.GetNumOnBits()) # 23
# 关于指纹每一位所代表特征的信息、特征的距离矩阵等信息，都可以通过signature factory来查看
print(list(fp.GetOnBits())[:5]) #
print(sigFactory.GetBitDescription(1)) # Acceptor Acceptor |0 1|1 0|
# # 4.3 修改FDef设置
# 如果不需要某个特征，可以直接通过signature factory来跳过某个特征，而不用去修改FDef文件。
# 查看现有药效团（列表）列表：GetFeatureFamilies()
featureFamilies = featFactory.GetFeatureFamilies()
print(featureFamilies)
# ('Donor', 'Acceptor', 'NegIonizable', 'PosIonizable',
# 'ZnBinder', 'Aromatic', 'Hydrophobe', 'LumpedHydrophobe')
# 跳过某个药效团（特征家族）：sigFactory.skipFeats
# 每次修改都要初始化以下 ： init()
# 在查看指纹长度 ： GetSigSize()