RDKit入门与进阶教程（30篇）

RDKit

RDKit是用C ++和Python编写的化学信息学和机器学习软件集。

项目包含：

BSD许可证 - 开源的商业友好许可证
核心数据结构和算法C++编写
使用Boost.Python生成的Python 3.x包装器
使用SWIG生成的Java和C＃包装器
2D和3D分子操作
用于机器学习的描述符和指纹生成
用于PostgreSQL的分子数据库 cartridge ，支持子结构和相似性搜索以及许多描述符
KNIME的化学信息学节点
Contrib文件夹中包含有用的利用RDKit强大功能的社区贡献软件

RDkit Tutorial

RDKit：计算不同小分子构象之间的RMSD

聚类小分子数据集(基于RDKit的Python脚本)

基于RDKit的Python脚本：SDF格式转SMILES格式

RDKit：运用RDKit计算USRCAT（形状相似性）

RDKit：可视化药效团（Pharmacophore）

基于Pytorch和RDKit建立QSAR模型

RDKit：化合物骨架分析

RDKit：化合物相似性搜索

基于RDKit的溶解度预测的机器学习模型

基于机器学习的化合物活性预测模型

RDKit：化合物亚结构（Substructure）搜索

基于神经网络的溶解度预测和回归分析

基于RDKit探索DrugBank（demo）

基于随机森林的化合物活性二分类模型

RDKit支持PostgreSQL配置

RDKit：基于支持向量回归（SVR）预测logP

基于随机森林（RF）的机器学习模型预测hERG阻断剂活性

RDkit＆mol2vec ：靶标抑制剂活性二分类模型对比

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