Question

在一个示例中，我意识到使用rdkit至少有两种方法来计算分子的摩根指纹。但是在两种方式中使用完全相同的属性，我得到了不同的向量。我想念什么吗？

第一种方法：

info = {}
mol = Chem.MolFromSmiles('C/C1=C\\C[C@H]([C+](C)C)CC/C(C)=C/CC1')
fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, useChirality=True, radius=2, nBits = 124, bitInfo=info)
vector = np.array(fp)
vector
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0,
       0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1])

第二种方法：

morgan_fp_gen = rdFingerprintGenerator.GetMorganGenerator(includeChirality=True, radius=2, fpSize=124)
mol = Chem.MolFromSmiles('C/C1=C\\C[C@H]([C+](C)C)CC/C(C)=C/CC1')
fp = morgan_fp_gen.GetFingerprint(mol)
vector = np.array(fp)
vector
array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0,
       1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1,
       1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0])

即使在两种情况下都使用手性，也有明显的不同。

此外，还有一种方法可以使用第二种方法从位向量中获取bitInfo吗？

Answer 1

默认情况下，Morgan Generator使用“计数模拟”：将额外的位添加到位矢量指纹中以获得位矢量相似性。如果通过传递useCountSimulation = False来关闭此功能，则指纹应等效：

mol = Chem.MolFromSmiles('C/C1=C\\C[C@H]([C+](C)C)CC/C(C)=C/CC1')
fp1 = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, useChirality=True, radius=2, nBits=124)
vec1 = np.array(fp1)

morgan_fp_gen = rdFingerprintGenerator.GetMorganGenerator(includeChirality=True, radius=2, fpSize=124, useCountSimulation=False)
fp2 = morgan_fp_gen.GetFingerprint(mol)
vec2 = np.array(fp2)

assert np.all(vec1 == vec2) == True

对于bitInfo，尽管有人可能会纠正我，但我不确定第二种方法能否做到

摩根指纹rdkit

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