fingerprint
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/home/orient/pydpi/src/pydpi/drug/fingerprint.py

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This module is to compute the various fingerprints  based on the provided 
 
fingerprint system. If you have any question please contact me via email.
 
My email adress is : orientalcds@gmail.com
 
2012.09.25
 
@author: Dongsheng Cao
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Modules
       
rdkit.Chem.AllChem
rdkit.Chem
rdkit.DataStructs
rdkit.Chem.Fingerprints.FingerprintMols
rdkit.Chem.MACCSkeys
rdkit.Chem.AtomPairs.Pairs
rdkit.Chem.AtomPairs.Torsions

 
Functions
       
CalculateAtomPairsFingerprint(mol)
#################################################################
Calculate atom pairs fingerprints
 
Usage:
    
    result=CalculateAtomPairsFingerprint(mol)
    
    Input: mol is a molecule object.
    
    Output: result is a tuple form. The first is the number of 
    
    fingerprints. The second is a dict form whose keys are the 
    
    position which this molecule has some substructure. The third
    
    is the DataStructs which is used for calculating the similarity.
#################################################################
CalculateDaylightFingerprint(mol)
#################################################################
Calculate Daylight-like fingerprint or topological fingerprint
 
(2048 bits).
 
Usage:
    
    result=CalculateDaylightFingerprint(mol)
    
    Input: mol is a molecule object.
    
    Output: result is a tuple form. The first is the number of 
    
    fingerprints. The second is a dict form whose keys are the 
    
    position which this molecule has some substructure. The third
    
    is the DataStructs which is used for calculating the similarity.
#################################################################
CalculateEstateFingerprint(mol)
#################################################################
Calculate E-state fingerprints (79 bits).
 
Usage:
    
    result=CalculateEstateFingerprint(mol)
    
    Input: mol is a molecule object.
    
    Output: result is a tuple form. The first is the number of 
    
    fingerprints. The second is a dict form whose keys are the 
    
    position which this molecule has some substructure. The third
    
    is the DataStructs which is used for calculating the similarity.
#################################################################
CalculateFP4Fingerprint(mol)
#################################################################
Calculate FP4 fingerprints (307 bits).
 
Usage:
    
    result=CalculateFP4Fingerprint(mol)
    
    Input: mol is a molecule object.
    
    Output: result is a tuple form. The first is the number of 
    
    fingerprints. The second is a dict form whose keys are the 
    
    position which this molecule has some substructure. The third
    
    is the DataStructs which is used for calculating the similarity.
#################################################################
CalculateMACCSFingerprint(mol)
#################################################################
Calculate MACCS keys (166 bits).
 
Usage:
    
    result=CalculateMACCSFingerprint(mol)
    
    Input: mol is a molecule object.
    
    Output: result is a tuple form. The first is the number of 
    
    fingerprints. The second is a dict form whose keys are the 
    
    position which this molecule has some substructure. The third
    
    is the DataStructs which is used for calculating the similarity.
#################################################################
CalculateMorganFingerprint(mol, radius=2)
#################################################################
Calculate Morgan
 
Usage:
    
    result=CalculateMorganFingerprint(mol)
    
    Input: mol is a molecule object.
    
    radius is a radius.
    
    Output: result is a tuple form. The first is the number of 
    
    fingerprints. The second is a dict form whose keys are the 
    
    position which this molecule has some substructure. The third
    
    is the DataStructs which is used for calculating the similarity.
#################################################################
CalculateSimilarity(fp1, fp2, similarity='Tanimoto')
#################################################################
Calculate similarity between two molecules.
 
Usage:
    
    result=CalculateSimilarity(fp1,fp2)
    
    Input: fp1 and fp2 are two DataStructs.
    
    Output: result is a similarity value.
#################################################################
CalculateTopologicalTorsionFingerprint(mol)
#################################################################
Calculate Topological Torsion Fingerprints
 
Usage:
    
    result=CalculateTopologicalTorsionFingerprint(mol)
    
    Input: mol is a molecule object.
    
    Output: result is a tuple form. The first is the number of 
    
    fingerprints. The second is a dict form whose keys are the 
    
    position which this molecule has some substructure. The third
    
    is the DataStructs which is used for calculating the similarity.
#################################################################

 
Data
        Version = 1.0
similaritymeasure = ['Tanimoto', 'Dice', 'Cosine', 'Sokal', 'Russel', 'Kulczynski', 'McConnaughey', 'Asymmetric', 'BraunBlanquet']