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一、引入所需库二、保护原子三、把分子切成片段3.1 Recap方法3.2 BRICS方法 四、组合分子片段--BRICS方法五、自定义片段生成方法

一、引入所需库

#! /usr/bin/python # coding: utf-8 from rdkit import Chem from rdkit.Chem import AllChem from rdkit.Chem import Draw from rdkit.Chem import Recap from rdkit.Chem import BRICS

二、保护原子

以酰胺反应为例 ， 反应物分子1中含有一个 - COOH ， 另一个分子中含有两个 - NH 。 之后定义反应模板 ， 然后让其反应 。

acid = Chem.MolFromSmiles('CC(=O)O') base = Chem.MolFromSmiles('CC(=O)NCCN') mols = [acid, base] img = Draw.MolsToGridImage( mols, molsPerRow=2, subImgSize=(200, 200), legends=['acid', 'base'] ) img.save('/Users/zeoy/st/drug_development/st_rdcit/img/mol33.jpg')

反应物如下图所示：

rxn = AllChem.ReactionFromSmarts('') rxn = AllChem.ReactionFromRxnFile( '/Users/zeoy/st/drug_development/st_rdcit/2d.rxn') ps = rxn.RunReactants(acid, base) print('the num of reactions', len(ps)) for reaction in ps: reactions_smi = Chem.MolToSimiles(reaction) print('this reaction is', reactions_smi)

三、把分子切成片段

3.1 Recap方法

Recap方法通过模拟实验室中常用的化学反应，将反应分子分解成功合理的片段 Recap 方法返回的是类似于node tree结构的数据。

注：分子片段的Smiles前面通常会加一个* 如 ‘*c1ccccc1’

m = Chem.MolFromSmiles('c1ccccc1OCCOC(=O)CC') hierarch = Recap.RecapDecompose(m) type(hierarch) # 层次结构的原始分子 print('smi=', hierarch.smiles) # smi= CCC(=O)OCCOc1ccccc1 # 每个节点使用smiles键控的字典跟踪其子节点 ks = hierarch.children.keys() print(sorted(ks)) # ['*C(=O)CC', '*CCOC(=O)CC', '*CCOc1ccccc1', '*OCCOc1ccccc1', '*c1ccccc1']

3.2 BRICS方法

RDKit 还提供了另一种把分子切成片段的方法——BRICS方法。 BRICS方法主要是根据可合成的的键对分子进行切断，因此其返回的数据结构是来自于该分子的不同分子片段， 虚拟原子（*）是告诉我们是如何切断的。

对下图中的分子进行BRICS分解

smi = 'C=CC(=O)N1CCC(CC1)C2CCNC3=C(C(=NN23)C4=CC=C(C=C4)OC5=CC=CC=C5)C(=O)N' m = Chem.MolFromSmiles(smi) Draw.MolToImageFile( m, "/Users/zeoy/st/drug_development/st_rdcit/img/mol34.jpg", size=(600, 400), legend='zanubrutinib(C=CC(=O)N1CCC(CC1)C2CCNC3=C(C(=NN23)C4=CC=C(C=C4)OC5=CC=CC=C5)C(=O)N)' )

frags = (BRICS.BRICSDecompose(m)) print(frags) mols = [] for fsmi in frags: mols.append(Chem.MolFromSmiles(fsmi)) img = Draw.MolsToGridImage( mols, molsPerRow=3, subImgSize=(200, 200), legends=['' for x in mols] ) img.save('/Users/zeoy/st/drug_development/st_rdcit/img/mol35.jpg')

四、组合分子片段–BRICS方法

以上述片段进行BRICS组合产生分子

newms = BRICS.BRICSBuild(mols) newms = list(newms) print('新分子数：', len(newms)) # 新分子数： 76（含少量化学结构不合理的结构） mols = [newms[0], newms[1], newms[2]] img = Draw.MolsToGridImage( mols, molsPerRow=3, subImgSize=(200, 200), legends=['' for x in mols] ) 可视化前3个结构 img.save('/Users/zeoy/st/drug_development/st_rdcit/img/mol36.jpg')

五、自定义片段生成方法

除了上面提到的自动片段分解方法，RDKit提供了更灵活的函数可根据用户定义的键进行切断产生片段。 比如对所有环上的原子和非环上的原子组成的键进行进行切断。

smi = 'C=CC(=O)N1CCC(CC1)C2CCNC3=C(C(=NN23)C4=CC=C(C=C4)OC5=CC=CC=C5)C(=O)N' m = Chem.MolFromSmiles(smi) submol = m.GetSubstructMatches(Chem.MolFromSmarts('[!R][R]')) print(submol) # ((2, 4), (25, 22), (25, 26), (32, 15)) bonds_id = [m.GetBondBetweenAtoms(x, y).GetIdx() for x, y in submol] frags = Chem.FragmentOnBonds(m, bonds_id) print('type=', type(frags)) # type= <class 'rdkit.Chem.rdchem.Mol'> Draw.MolToImageFile( m, "/Users/zeoy/st/drug_development/st_rdcit/img/mol36.jpg", )

smis = Chem.MolToSmiles(frags) smis = smis.split('.') mols = [] for smi in smis: mols.append(Chem.MolFromSmiles(smi)) img = Draw.MolsToGridImage( mols, molsPerRow=3, subImgSize=(200, 200), legends=['' for x in mols] ) img.save("/Users/zeoy/st/drug_development/st_rdcit/img/mol37.jpg")