Auroris

Auroris是一个Python库，旨在帮助研究人员和科学家管理、清理和准备与药物发现相关的数据。Auroris将实施一系列技术来处理、转换、过滤、分析或可视化药物发现中常见的数据类型。

目前，Auroris支持小分子的整理，计划扩展到药物发现的其它模式。小分子整理模块包括

• 🗄️ 分子标准化：确保每个分子以统一且明确的形式表示。

• 🏷️ 检测具有矛盾标签的重复分子：识别并解决每个分子的活性数据中的不一致性。

• ⛰️ 立体异构体之间活动悬崖的检测：识别立体异构体之间的显著活性差异。

• 🔍 异常检测和可视化：检测和可视化分子活性数据中的异常值。

• 📽️ 化学空间中分子分布的可视化：提供分子分布的图形表示。

可重复性和透明度是Polaris使命的核心。这就是为什么有了Auroris，您还可以自动生成详细的报告，总结在整理过程中数据集发生的变化。通过直观的API，您可以轻松定义复杂的整理工作流。一旦定义，该工作流就是可序列化的，因此是可重复的，这样您就可以透明地分享您是如何整理数据集的。

入门

from auroris.curation import Curator
from auroris.curation.actions import MoleculeCuration, OutlierDetection, Discretization

# Define the curation workflow
curator = Curator(
    steps=[
        MoleculeCuration(input_column="smiles"),
        OutlierDetection(method="zscore", columns=["SOL"]),
        Discretization(input_column="SOL", thresholds=[-3]),
    ],
    parallelized_kwargs = { "n_jobs": -1 }
)

# Run the curation
dataset, report = curator(dataset)

使用命令行运行整理

Curator 对象是可序列化的，因此您可以将其保存到JSON文件中，并从中加载以重现整理。

auroris [config_file] [destination] --dataset-path [data_path]

文档

请参阅文档，其中包含有关如何入门使用auroris的教程以及提供的功能的详细描述。

安装

您可以使用conda/mamba/micromamba安装auroris。

conda install -c conda-forge auroris

您也可以使用pip。

pip install auroris

开发周期

设置开发环境

conda env create -n auroris -f env.yml
conda activate auroris

pip install --no-deps -e .

Alternatively, using [uv](https://github.com/astral-sh/uv):
```shell
uv venv -p 3.12 auroris
source .venv/auroris/bin/activate
uv pip compile pyproject.toml -o requirements.txt --all-extras
uv pip install -r requirements.txt 
```   

测试

您可以使用以下命令在本地运行测试：

pytest

许可

根据Apache-2.0许可证。请参阅LICENSE。