2D-药效团搜索：简易的RDKit脚本

简介：
简介：本文介绍了一个利用Python库RDKit进行二维药效团搜索的简单脚本。通过该工具可以快速识别化合物间的共通药效特征，助力药物设计与筛选过程。 我对二维药效团搜索及基本从头设计实验感兴趣，并打算尝试一些脚手架跳跃式实验。这些实验使用search2d.py脚本，该脚本采用初始模型并利用RDKit计算其二维药效团特性，然后根据化合物的SMILES库进行搜索。我目前主要使用Zinc Clean Leads数据库（出于版权原因上传了一个截短版本供试用）。理想情况下我会将搜索过程并行化以提高效率，但当前实现的是串行搜索方式，因此速度较慢。 在脚本运行过程中，会通过Pharmacophore指纹图谱上的Tanimoto相似性度量方法比较起始分子与数据库中每个成员的匹配程度。执行命令如下：python search2d.py > log.txt 一旦获得了类似药效团化合物列表后，brics-scaffold-hop.py脚本将会利用BRICS算法对这些化合物进行片段化处理，并生成新的化合物库。接着通过对比新设计出的化合物与目标母体分子以及已知非特异性抑制剂之间的相似性来评估它们的有效性和潜在毒性风险（采用阴性设计方法）。