Materials Informatics Toolkit 은 강력하고 사용자 친화적인 JMP 애드인으로, RDKit 패키지를 사용하여 Simplified Molecular Input Line Entry System(SMILES)에서 설명자를 계산하기 위한 인터페이스를 제공하도록 설계되었습니다. 저는 분자 구조로 작업하고 Python을 분석에 사용하는 JMP 사용자와 여러 차례 대화한 후 애드인을 개발했습니다. 그들은 복잡한 분석을 수행할 수 있어야 했지만 광범위한 코딩 없이도 가능해야 했습니다.
Materials Informatics Toolkit은 JMP를 사용하여 화학 구조 데이터를 처리하려는 모든 사람에게 포인트 앤 클릭 옵션을 제공합니다. 특정 요구 사항을 충족하는 새로운 분자 후보를 검색하는 것부터 분자 구조와 물리적 특성 간의 관계를 분석하는 것까지 다양한 경우에 유용합니다.
시작하기 전에, 이 추가 기능은 분석할 SMILES 데이터가 이미 있다고 가정합니다. SMILES는 문자열을 사용하여 분자 구조를 나타냅니다.
재료 정보 툴킷을 사용하는 방법
추가 기능을 다운로드하고 설치한 후:
- JMP에서 상단 탐색창에서 추가 기능 메뉴를 열고 Toolkit for Materials Informatics를 클릭합니다.
- 설명자 계산을 클릭하세요.
- SMILES가 포함된 열을 선택하세요.
Calculate molecular descriptorsCalculate molecular descriptorsCalculate molecular descriptors분자 설명자 계산
- 생성하려는 기능을 선택하세요.
- OK를 클릭하여 JMP에서 Python으로 데이터를 보냅니다. Python은 피처를 생성하고 데이터를 JMP로 다시 보냅니다. 이러한 피처로 모델을 만들면 특정 물질의 특성 값을 예측할 수 있습니다.
- 이 분자 정보에서 그림을 그리려면 추가 기능 메뉴로 돌아가서 분자 그리기를 클릭하세요.
- SMILES 열을 선택하고 확인 을 클릭합니다. 그러면 JMP에서 Python으로 데이터가 전송되고, Python 다이어그램이 생성되고, 데이터가 JMP로 다시 전송됩니다. 결과 이미지는 테이블의 열에 저장됩니다.
Draw molecule from SMILESDraw molecule from SMILESDraw molecule from SMILESSMILES에서 분자를 그리세요
데모를 보세요
이 비디오는 Materials Informatics Toolkit을 사용하는 방법을 보여줍니다.
다음은 Materials Informatics Toolkit을 사용할 때 유용한 몇 가지 힌트입니다.
- 이 추가 기능은 Python 통합 기능을 사용합니다. 이 추가 기능을 사용하기 전에 RDKit을 설치해야 합니다.
- 이 추가 기능을 사용하여 설명자를 만든 후에는 이 정보를 사용하여 분자 속성 등을 예측하는 모델을 빌드할 수 있습니다. JMP Pro가 있는 경우 평소처럼 Model Screening 및/또는 다른 플랫폼을 사용할 수 있습니다(JMP를 사용하여 모델을 빌드할 수도 있음).
- 이 추가 기능은 SMILES를 사용하여 분자 이미지를 만들 수 있습니다. 이미지가 포함된 새 열을 만든 다음 레이블 열로 사용할 수 있습니다.
JMP Marketplace에는 Python 통합을 사용하여 새로운 가능성의 문을 여는 애드인이 있습니다. 이 애드인과 다른 애드인을 사용해 보시고 개선에 대한 아이디어가 있으면 공유해 주세요.
이거 참 좋네요, @yuichi_katsumur . 고객들은 오랫동안 JMP를 "화학적으로 인식"할 수 있을지 물었습니다. 이건 훌륭한 솔루션입니다.
좋아요! 데모 영상도 이해하기 쉽네요! @yuichi_katsumur
