潜在代谢物的系统生成
项目描述
SyGMa是一个用于系统生成潜在代谢物的Python库。它是对Ridder, L.，& Wagener, M. (2008) SyGMa:结合专家知识和经验评分以预测代谢物的代谢规则的重构。SyGMa: combining expert knowledge and empirical scoring in the prediction of metabolites. ChemMedChem, 3(5), 821-832.
要求
SyGMa需要带有INCHI支持的RDKit
安装
使用Anaconda安装：conda install -c 3d-e-Chem -c rdkit sygma
或者
按照http://www.rdkit.org/docs/Install.html中的说明安装RDKit
并且
pip install sygma 或者，下载sygma后，python setup.py install
示例：生成苯酚的代谢物
import sygma
from rdkit import Chem
# Each step in a scenario lists the ruleset and the number of reaction cycles to be applied
scenario = sygma.Scenario([
[sygma.ruleset['phase1'], 1],
[sygma.ruleset['phase2'], 1]])
# An rdkit molecule, optionally with 2D coordinates, is required as parent molecule
parent = Chem.MolFromSmiles("c1ccccc1O")
metabolic_tree = scenario.run(parent)
metabolic_tree.calc_scores()
print metabolic_tree.to_smiles()Docker
SyGMa可以在Docker (https://docker.net.cn/) 容器中执行，如下所示
docker run 3dechem/sygma c1ccccc1O
关闭
SyGMa-1.1.0.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 7daf933862c25851176086ee15ef9210bc1b73f7c0d9dc26e68be73c9c47b244 |
|
| MD5 | 0a398b1d2633e5153c8b588fd823232c |
|
| BLAKE2b-256 | 010d7960ca6076d00ff33bf2aa0ac925074a07820900b8b8ae1edae83d12e488 |