化合物分子可合成性打分 SA_Score；rdkit QED定量评估类药性

1、化合物分子可合成性打分 SA_Score

参考：

https://github.com/rdkit/rdkit/tree/master/Contrib/SA_Score
https://cloud.tencent.com/developer/article/1817199

这SA_Score计算基本算rdkit的一个插件功能，需要单独下载，特别fpscores.pkl.gz压缩包下载下来

化合物分子可合成性打分 SA_Score

SAscore 简单介绍（文章地址：https://jcheminf.biomedcentral.com/articles/10.1186/1758-2946-1-8）：

2009年诺华公司的研究员Ertl和Schuffenhauer在化学信息学杂志上发表了名为SAscore的Rdkit插件用于快速评估药物分子的合成难易程度，其将小分子合成难易程度用1到10区间数值进行评价，越靠近1表明越容易合成，越靠近10表明合成越困难。其计算权重为化合物的片段贡献减去复杂程度（SAscore =fragmentScore − complexityPenalty），其中片段贡献值根据PubChem数据库中上百万分子计算共性进行计算，复杂度则考虑分子中非标准结构特征的占比，例如大环、非标准环的合并、立体异构和分子量大小等方面。研究员将40个化合物给化学家进行经验性评估其合成难易程度，并与SAscore得分进行比较发现与化学家给出的合成难易程度评分的相关性R2高达0.89

import math
import picklefrom rdkit import Chem
from rdkit.Chem import rdMolDescriptorsimport os
import os.path as op_fscores = Nonedef readFragmentScores(name='fpscores'):import gzipglobal _fscores# generate the full path filename:if name == "fpscores":name = op.join(os.getcwd(), name)# name = op.join(op.dirname(__file__), name)data = pickle.load(gzip.open('%s.pkl.gz' % name))outDict = {}for i in data:for j in range(1, len(i)):outDict[i[j]] = float(i[0])_fscores = outDictdef numBridgeheadsAndSpiro(mol, ri=None):nSpiro = rdMolDescriptors.CalcNumSpiroAtoms(mol)nBridgehead = rdMolDescriptors.CalcNumBridgeheadAtoms(mol)return nBridgehead, nSpirodef calculateScore(m):if _fscores is None:readFragmentScores()# fragment scorefp = rdMolDescriptors.GetMorganFingerprint(m,2)  # <- 2 is the *radius* of the circular fingerprintfps = fp.GetNonzeroElements()score1 = 0.nf = 0for bitId, v in fps.items():nf += vsfp = bitIdscore1 += _fscores.get(sfp, -4) * vscore1 /= nf# features scorenAtoms = m.GetNumAtoms()nChiralCenters = len(Chem.FindMolChiralCenters(m, includeUnassigned=True))ri = m.GetRingInfo()nBridgeheads, nSpiro = numBridgeheadsAndSpiro(m, ri)nMacrocycles = 0for x in ri.AtomRings():if len(x) > 8:nMacrocycles += 1sizePenalty = nAtoms**1.005 - nAtomsstereoPenalty = math.log10(nChiralCenters + 1)spiroPenalty = math.log10(nSpiro + 1)bridgePenalty = math.log10(nBridgeheads + 1)macrocyclePenalty = 0.# ---------------------------------------# This differs from the paper, which defines:# macrocyclePenalty = math.log10(nMacrocycles+1)# This form generates better results when 2 or more macrocycles are presentif nMacrocycles > 0:macrocyclePenalty = math.log10(2)score2 = 0. - sizePenalty - stereoPenalty - spiroPenalty - bridgePenalty - macrocyclePenalty# correction for the fingerprint density# not in the original publication, added in version 1.1# to make highly symmetrical molecules easier to synthetisescore3 = 0.if nAtoms > len(fps):score3 = math.log(float(nAtoms) / len(fps)) * .5sascore = score1 + score2 + score3# need to transform "raw" value into scale between 1 and 10min = -4.0max = 2.5sascore = 11. - (sascore - min + 1) / (max - min) * 9.# smooth the 10-endif sascore > 8.:sascore = 8. + math.log(sascore + 1. - 9.)if sascore > 10.:sascore = 10.0elif sascore < 1.:sascore = 1.0return sascoredef my_score(mols:list):readFragmentScores("fpscores")print('smiles\tsa_score')for m in mols:s = calculateScore(m)smiles = Chem.MolToSmiles(m)print(smiles + "\t" + "\t%3f" % s)##测试m = Chem.MolFromSmiles('*c1nc(=O)c2cc(C(F)(F)F)cc([N+](=O)[O-])c2s1')
x = [m,m]
my_score(x)

2、rdkit QED定量评估类药性

QED代表类药分子的定量估计，这一概念由Richard Bickerton及其同事首次提出的。QED测量的经验基本原理反映了分子性质的基本分布，包括分子量，logP，拓扑极性表面积，氢键供体和受体的数量，芳环和可旋转键的数量，以及有害化学官能团分布。

from rdkit.Chem import QEDkkkk = Chem.MolFromSmiles("O=C1[C@@H](CC)N(CC2=CC(C)=CS2)C3=C(N1C)C=NC(NC4=C(OCC)C=C(C5CCN(C)CC5)C=C4)=N3")QED.properties(kkkk)QED.qed(kkkk)

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