History

« Previous - Version 3/22 (diff) - Next » - Current version
Andrey Golovin, 26.09.2017 11:42

Хемоинформатика

lecture : http://kodomo.fbb.msu.ru/~golovin/l2.pdf

Цель занятия используя пакет моудлей RDkit предложить аналог ибупрофена :
  • на сайте PubChem найти все радикалы c азидом для Click Chemistry и скачать их SMILES нотации
  • Найти формулу ибупрофена и предложить способ изменения его SMILES для эмуляции продукта Click Chemistry
  • Заменить в найденых радикалах азидную группу на модифцированный ибупрофен.
  • Превратить новые SMILES в объекты-молекулы
  • Отобрать те молекулы, которые удовлетворяют правилу пяти Lepinsky

Подсказки:
  • Всю работу выполняем в Jupiter Notebook, можно запускать как локально так и на shadbox
  • Добавим путь к conda и активируем профиль,if you use windows do it in putty on shadbox:

1source activate hse

<code class="bash">
jupyter-notebook --no-browser -port XXXX
</pre>

* Run plink on windows
<pre><code class="bash">
plink -ssh -L  8888:localhost:XXXXX ivanov@shadbox
</pre>

* open browser http://localhost:8888 , you may want use tokien from Jupiter Notebook run.
* Загрузим модули RDkit (мануал: http://www.rdkit.org/docs/GettingStartedInPython.html )

<pre><code class="python">
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem
from rdkit import RDConfig
from rdkit.Chem.Draw import IPythonConsole 
from rdkit.Chem import Draw
import numpy as np
from IPython.display import display,Image
</pre>

* Нарисуем ибупрофен

<pre><code class="python">
ibu=Chem.MolFromSmiles('CC(C)CC1=CC=C(C=C1)C(C)C(=O)O')
AllChem.Compute2DCoords(ibu)
display(ibu)
</pre>

* Посчитаем параметры для правила Лепински

<pre><code class="python">
import rdkit.Chem.Lipinski as Lipinksy
print Lipinksy.NumHDonors(ibu)
print Lipinksy.NumHAcceptors(ibu)
print Lipinksy.rdMolDescriptors.CalcExactMolWt(ibu)
print Lipinksy.rdMolDescriptors.CalcCrippenDescriptors(ibu)[0]
</pre>

* Загрузим скаченные данные и отфильтруем
<pre><code class="python">
strings=np.genfromtxt('2515324818764782706.txt',dtype=np.str)

for line in strings:
    if len(line[1]) < 30 and not '.' in line[1]:
        smiles  append line[1]
</pre>

* Пстроим новые молекулы и отфильтруем

<pre><code class="python">
for smi in smiles[:1500]:

    if азид  in smi:
        newsmi=smi.replace('N=[N+]=[N-]',template)
    else:
        continue
</pre>

* Новую молекулу лучше создавать в try из-за битых  smiles

<pre><code class="python">
    try:
        newmol=Chem.MolFromSmiles

        if новая молекулу удолтворяет правилу 5
            сохраним в массив
            и покажем
    except:
        pass
</pre>

* Наводим красоту за бонусные баллы, постройте 3D структуру и покрутите её

можно сделать большую картинку с Draw.MolsToGridImage

как сделать конформацию лиганда:

<pre><code class="python">
m3d=Chem.AddHs(m2d)
Chem.AllChem.EmbedMolecule(m3d)
AllChem.MMFFOptimizeMolecule(m3d,maxIters=500,nonBondedThresh=200 )
</pre>

загрузим NGL viewer

<pre><code class="python">
import nglview as nv
</pre>

и покажем первую конформацию

<pre><code class="python">
nv.show_rdkit(m3d)
</pre>

{{fnlist}}