使用RDKit对分子进行聚类_rdkit结构相似性聚类

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem
 
def ClusterFps(fps,cutoff=0.2):
    from rdkit import DataStructs
    from rdkit.ML.Cluster import Butina
 
    # first generate the distance matrix:
    dists = []
    nfps = len(fps)
    for i in range(1,nfps):
        sims = DataStructs.BulkTanimotoSimilarity(fps[i],fps[:i])
        dists.extend([1-x for x in sims])
 
    # now cluster the data:
    cs = Butina.ClusterData(dists,nfps,cutoff,isDistData=True)
    return cs

RDKit实现了Butina聚类算法,基于文献 `Unsupervised Database Clustering Based on Daylight's Fingerprint and Tanimoto Similarity: A Fast and Automated Way to Cluster Small and Large Data Sets', JCICS, 39, 747-750 (1999)`

上面定义好了函数，接下来读取化合物。

ms = [x for x in Chem.SDMolSupplier('ZINC_example.sdf')]
print (len(ms))
output: 10000

计算指纹并聚类，cutoff是指Tanimoto 相似度的阈值 ，差异度大于cutoff的化合物会被分到不同的类别中。

fps = [AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(x,2,1024) for x in ms
clusters=ClusterFps(fps,cutoff=0.4)
print(clusters[100])
output: (553, 297, 547)
from rdkit.Chem import Draw
from rdkit.Chem.Draw import IPythonConsole
m1 = ms[553]
m2 = ms[297]
m3 = ms[547]
mols=(m1,m2,m3)
Draw.MolsToGridImage(mols)

cluster[100] 中有三个分子，分别是553，297，547号。使用Draw函数绘制如下：

RDkit的聚类算法可以支持10万级别的化合物库，然而在内存为125 GB的服务器上测试20万分子的聚类时，可以看到随着聚类的时间增长，占用的内存也不停增加，最终在半个小时后，聚类20万分子由于内存溢出而崩溃。