Acerca de este complemento
Este es un complemento para informática de materiales (MI) y quimioinformática. La informática de materiales es una iniciativa que utiliza tecnologías de ciencias de la información, como el aprendizaje automático, para hacer que el desarrollo y la exploración de materiales sean más eficientes.
El desafío cuando se trata de moléculas mediante el aprendizaje automático es cómo convertir moléculas en valores numéricos que puedan ser interpretados por computadoras. Una solución es la "toma de huellas dactilares". Esta es una representación numérica de las características estructurales de un compuesto y también se denomina cantidad característica. Se han propuesto varios descriptores para dichas características.
Este complemento le permite calcular estos descriptores de SMILES usando una biblioteca llamada RDKit. Los descriptores calculados se pueden utilizar como variables explicativas en modelos predictivos.
Con este complemento, puedes:
- Generar descriptores moleculares
- Generar una huella digital
- dibujo de molécula
- Preprocesamiento para el uso de descriptores en modelos predictivos.
Para obtener información sobre RDKit, consulte la siguiente página.
https://www.rdkit.org/
Requisitos del sistema
- JMP 18 y posteriores
- El idioma de visualización es solo inglés y japonés
- Sistema operativo Windows
- Los siguientes paquetes de Python están instalados.
- RDKit
- numpy
- pandas
Preparación por adelantado
Instalación de RDKit
- Seleccione [Archivo] > [Nuevo] > [Script JSL]
- Ingrese el siguiente script y seleccione Editar > Ejecutar script
Python Install Packages("numpy pandas rdkit");
Cómo utilizar
Generación de descriptores moleculares/huellas dactilares.
- Seleccione Complementos > Kit de herramientas para informática de materiales > Cálculo de descriptores.
- Especifique la columna que contiene SONRISAS como "Y,SONRISAS". Marque los descriptores y las huellas digitales que desea generar en la lista de selección de métodos.
- Haga clic en el botón "Aceptar" para generar las funciones seleccionadas.
- Haga clic en el botón Cerrar.
Cómo utilizar este complemento
Este complemento para informática de materiales e informática química. Este complemento utiliza un RDKit ( https://www.rdkit.org/ ) para calcular estos descriptores de SMILES. Los descriptores calculados se pueden utilizar como variables características en el modelo de predicción.
Esto es lo que puedes hacer:
- Generar descriptores moleculares
- Generar una huella digital
- Dibujar moléculas
- Descriptores de preproceso para uso en modelos predictivos
Debe instalar RDKit antes de utilizar este complemento.
- Seleccione Archivo > Nuevo > Script JSL
- Ingrese el siguiente script y seleccione Editar > Ejecutar script (se requiere JMP 18)
Python Install Packages("numpy pandas rdkit");
- Seleccione Complementos > Kit de herramientas para informática de materiales > Cálculo de descriptores.
- Especifique la columna en la que se ingresa SONRISAS como "Y,SONRISAS". Marque los descriptores y las huellas digitales que desea generar en la lista de selecciones de métodos.
¡Excelente complemento @yuichi_katsumur ! Podría decirse que la química es la rama de la ciencia más popular para JMP y usted nos acaba de brindar fácil acceso al paquete RDKit potente y rico en funciones, lo que hace que QSAR en JMP sea mucho más accesible.
Las instrucciones claras para instalar RDKit en Python son muy fáciles de seguir y realmente aprecian la agradable utilidad de verificación con resultados atractivos.
Los descriptores y los tres tipos de huellas digitales son excelentes entradas para usar en análisis exploratorios (por ejemplo, PCA, incrustación multivariada, agrupamiento jerárquico, detección de respuestas) y modelado predictivo (por ejemplo, modelo de ajuste, neuronal, SVM, XGBoost, antorcha).
Los dibujos de moléculas son rápidos y crean etiquetas atractivas en la tabla JMP.
El editor JSME y las capacidades de búsqueda de subestructuras son notables y una ventaja muy bienvenida.
¡La atención al detalle en este complemento es fantástica!:) <- SONRISA
