从ChEMBL数据库下载具有抗结核活性数据的分子结构，统一为SMILES格式，进行数据清洗。具体怎么做？
时间: 2025-03-17 17:18:48 浏览: 79
<think>好的，用户的问题是关于如何从ChEMBL数据库下载抗结核活性的分子结构，转换成SMILES格式并进行数据清洗。我需要根据提供的引用内容，特别是引用1和引用2中的信息来构建回答。
首先，我需要回忆ChEMBL数据库的基本使用方法。根据引用1，ChEMBL提供了化合物活性数据，包括SMILES、IC50等。用户需要抗结核相关的数据，所以需要先找到对应的靶点或疾病信息。可能涉及的关键词是“tuberculosis”或者相关的激酶靶点。
然后，引用2提到了使用chembl_webresource_client这个Python包来访问数据库。代码示例中展示了如何通过ChEMBL ID获取分子结构，可能需要先找到与抗结核相关的ChEMBL ID。可能需要通过搜索ChEMBL的文档或者使用他们的搜索API来获取相关的化合物列表。
接下来，步骤可能包括：1. 连接到ChEMBL数据库，2. 搜索抗结核活性的化合物，3. 提取这些化合物的数据，4. 转换为SMILES格式，5. 数据清洗。其中，数据清洗可能包括处理缺失值、去重、标准化SMILES格式等。
关于数据清洗，引用3提到RDKit可以处理分子数据，可能用于验证SMILES的有效性或者进行标准化。此外，引用5中的Open Babel工具也可以用来转换格式或清洗数据。
用户可能需要具体的代码示例，比如如何用chembl_webresource_client进行过滤，可能要根据活性类型或靶点来筛选。例如，可能需要查找与结核病相关的靶点ID，然后筛选出具有活性数据的化合物。
需要注意的是，ChEMBL中的活性数据可能有不同的测量类型（如IC50、Ki等），用户可能需要指定所需的活性类型，并过滤掉不符合条件的数据。例如，选择pIC50大于6的数据点。
此外，转换为SMILES格式可能在数据提取时直接获取，因为引用2中的代码示例已经包含获取molecule_structures，其中可能包含SMILES。需要检查返回的数据结构，确保提取正确的字段。
数据清洗部分，可能需要检查SMILES的有效性，去除无效或重复的条目，处理盐形式或溶剂化物，统一立体化学表示等。引用3中的RDKit可以用于这些操作，比如使用Chem.MolFromSmiles函数验证SMILES，并生成规范化的SMILES。
可能还需要考虑数据的去重，根据ChEMBL ID或者分子结构本身进行去重。此外，活性数据的单位是否统一，比如IC50转换为nM单位，或者pIC50的计算是否正确。
在生成回答时，需要分步骤说明，并提供代码示例，如安装必要的库，连接到ChEMBL，执行查询，提取数据，转换格式，清洗数据。同时，要引用相关的引用来源，比如引用1和2对应ChEMBL的数据获取，引用3对应RDKit处理SMILES，引用5对应Open Babel的使用。
还需要考虑用户可能的后续问题，例如如何处理大量数据的分页查询，或者如何处理不同活性指标之间的转换，但在当前问题中可能不需要深入这些细节，但可以在相关问题中提及。
最后，确保回答中的代码正确，比如使用正确的API方法和参数，如filter函数中的条件，以及如何处理返回的JSON数据。可能还需要处理可能的API限制或错误，比如请求超时，但用户可能只需要基础流程。
总结步骤：安装包→连接数据库→构建查询→获取数据→提取SMILES→清洗数据（去重、验证、标准化）→保存结果。每个步骤给出代码示例，并引用相关引用。</think>### 从ChEMBL提取抗结核活性分子结构并转为SMILES格式的教程
#### 一、数据获取与SMILES提取
1. **安装依赖库**
```python
pip install chembl_webresource_client pandas rdkit
```
2. **连接ChEMBL数据库**
```python
from chembl_webresource_client.new_client import new_client
compounds_api = new_client.molecule
```
3. **构建抗结核活性筛选条件**
- 通过疾病名称搜索靶点：
```python
target_api = new_client.target
tuberculosis_targets = target_api.filter(target_synonym__icontains='tuberculosis')
```
- 获取相关化合物活性数据：
```python
activity_api = new_client.activity
activities = activity_api.filter(
target_chembl_id__in=[t['target_chembl_id'] for t in tuberculosis_targets],
standard_type="IC50", # 筛选IC50活性指标
relation="<", # 例如筛选IC50 < 1000nM
standard_value=1000
)
```
4. **提取分子结构与SMILES**
```python
import pandas as pd
chembl_ids = list(set([act['molecule_chembl_id'] for act in activities]))
molecules = compounds_api.filter(molecule_chembl_id__in=chembl_ids).only(
'molecule_chembl_id', 'molecule_structures'
)
df = pd.DataFrame.from_records(molecules)
# 提取SMILES
df['smiles'] = df['molecule_structures'].apply(lambda x: x.get('canonical_smiles', None))
```
[^1][^2]
---
#### 二、数据清洗步骤
1. **处理缺失值**
```python
df_clean = df.dropna(subset=['smiles'])
```
2. **SMILES格式验证与标准化**
```python
from rdkit import Chem
def validate_smiles(smiles):
mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
return Chem.MolToSmiles(mol) if mol else None
df_clean['canonical_smiles'] = df_clean['smiles'].apply(validate_smiles)
df_clean = df_clean.dropna(subset=['canonical_smiles'])
```
[^3]
3. **去重处理**
```python
df_final = df_clean.drop_duplicates(subset=['canonical_smiles'])
```
4. **保存结果**
```python
df_final.to_csv('tuberculosis_active_molecules.csv', columns=['molecule_chembl_id', 'canonical_smiles'])
```
---
#### 三、关键工具补充
- **格式转换工具**：使用Open Babel可将其他格式（如SDF）批量转SMILES：
```bash
obabel input.sdf -O output.smi -xm
```
[^5]
- **可视化验证**：通过RDKit生成分子结构图辅助检查：
```python
from rdkit.Chem import Draw
mol = Chem.MolFromSmiles(df_final['canonical_smiles'].iloc[0])
Draw.MolToImage(mol).save('molecule.png')
```
---
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B”或“
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接下来，我们将详细介绍如何用Java来构建这样一个树结构，并实现这些遍历方式。
### Java实现二叉树结构
要实现二叉树结构，我们首先需要一个节点类（Node.java），该类将包含节点值以及指向左右子节点的引用。其次，我们需要一个树类（Tree.java），它将包含根节点，并提供方法来构建树以及执行不同的遍历。
#### Node.java
```java
public class Node {
int value;
Node left;
Node right;
public Node(int value) {
this.value = value;
left = null;
right = null;
}
}
```
#### Tree.java
```java
import java.util.Stack;
public class Tree {
private Node root;
public Tree() {
root = null;
}
// 这里可以添加插入、删除等方法
// ...
// 前序遍历
public void preOrderTraversal(Node node) {
if (node != null) {
System.out.print(node.value + " ");
preOrderTraversal(node.left);
preOrderTraversal(node.right);
}
}
// 中序遍历
public void inOrderTraversal(Node node) {
if (node != null) {
inOrderTraversal(node.left);
System.out.print(node.value + " ");
inOrderTraversal(node.right);
}
}
// 后序遍历
public void postOrderTraversal(Node node) {
if (node != null) {
postOrderTraversal(node.left);
postOrderTraversal(node.right);
System.out.print(node.value + " ");
}
}
// 迭代形式的前序遍历
public void preOrderTraversalIterative() {
Stack<Node> stack = new Stack<>();
stack.push(root);
while (!stack.isEmpty()) {
Node node = stack.pop();
System.out.print(node.value + " ");
if (node.right != null) {
stack.push(node.right);
}
if (node.left != null) {
stack.push(node.left);
}
}
System.out.println();
}
// 迭代形式的中序遍历
public void inOrderTraversalIterative() {
Stack<Node> stack = new Stack<>();
Node current = root;
while (current != null || !stack.isEmpty()) {
while (current != null) {
stack.push(current);
current = current.left;
}
current = stack.pop();
System.out.print(current.value + " ");
current = current.right;
}
System.out.println();
}
// 迭代形式的后序遍历
public void postOrderTraversalIterative() {
Stack<Node> stack = new Stack<>();
Stack<Node> output = new Stack<>();
stack.push(root);
while (!stack.isEmpty()) {
Node node = stack.pop();
output.push(node);
if (node.left != null) {
stack.push(node.left);
}
if (node.right != null) {
stack.push(node.right);
}
}
while (!output.isEmpty()) {
System.out.print(output.pop().value + " ");
}
System.out.println();
}
}
```
### Java实现的二叉树遍历详细解析
#### 前序遍历（Pre-order Traversal）
前序遍历是先访问根节点，然后递归地前序遍历左子树，接着递归地前序遍历右子树。遍历的顺序是：根 -> 左 -> 右。
#### 中序遍历（In-order Traversal）
中序遍历是先递归地中序遍历左子树，然后访问根节点，最后递归地中序遍历右子树。对于二叉搜索树来说，中序遍历可以按从小到大的顺序访问所有节点。遍历的顺序是：左 -> 根 -> 右。
#### 后序遍历（Post-order Traversal）
后序遍历是先递归地后序遍历左子树，然后递归地后序遍历右子树，最后访问根节点。遍历的顺序是：左 -> 右 -> 根。
### 迭代形式的遍历
在上述`Tree.java`类中，我们还实现了迭代形式的遍历，通过使用栈来模拟递归过程。这种方法在处理大型树结构时，可以避免递归导致的栈溢出问题，并且可以提高效率。
### 总结
通过上述代码和解释，我们可以看到，使用Java实现二叉树及其遍历方法相对直接。核心在于理解二叉树节点的结构和递归逻辑，以及如何使用栈来模拟递归过程。在实践中，了解并掌握这些基本算法对于解决复杂问题是非常有用的。此外，理解这些基本概念后，可以进一步探索更高级的二叉树算法，如平衡二叉树（AVL树）、红黑树等。
【性能测试基准】：为RK3588选择合适的NVMe性能测试工具指南
# 1. NVMe性能测试基础
## 1.1 NVMe协议简介
NVMe，全称为Non-Volatile Memory Express，是专为固态驱动器设计的逻辑设备接口规范。与传统的SATA接口相比，NVMe通过使用PCI Express（PCIe）总线，大大提高了存储设备的数据吞吐量和IOPS（每秒输入输出操作次数），特别适合于高速的固态存储设备。
grant usage on ** to bcc@*%
<think>我们正在处理一个关于MySQL权限授予的问题。用户的具体需求是：为数据库用户'bcc'@'%'授予对所有数据库的使用权限(USAGE)。根据引用[1]和引用[4]，我们知道在MySQL中，使用GRANT语句来授予权限。注意：USAGE权限实际上是一个“无权限”的权限，它仅仅表示用户存在，但没有任何实际权限（除了连接数据库）。如果用户只想允许用户连接数据库而不做任何操作，那么授予USAGE是合适的。但是，用户要求的是“使用权限”，我们需要确认用户是否真的只需要USAGE权限，还是需要其他权限？根据问题描述，用户明确说“使用权限”，并且指定了USAGE（在问题中提到了grantusa
Nokia手机通用密码计算器：解锁神器
根据给定的文件信息，我们可以了解到一个关于诺基亚（Nokia）手机解锁密码生成工具的知识点。在这个场景中，文件标题“Nokia手机密码计算器”表明了这是一个专门用于生成Nokia手机解锁密码的应用程序。描述中提到的“输入手机串号，就可得到10位通用密码，用于解锁手机”说明了该工具的使用方法和功能。
知识点详解如下：
1. Nokia手机串号的含义：
串号（Serial Number），也称为序列号，是每部手机独一无二的标识，通常印在手机的电池槽内或者在手机的设置信息中可以查看。它对于手机的售后维修、技术支持以及身份识别等方面具有重要意义。串号通常由15位数字组成，能够提供制造商、型号、生产日期和制造地点等相关信息。
2. Nokia手机密码计算器的工作原理：
Nokia手机密码计算器通过特定的算法将手机的串号转换成一个10位的数字密码。这个密码是为了帮助用户在忘记手机的PIN码（个人识别码）、PUK码（PIN解锁码）或者某些情况下手机被锁定时，能够解锁手机。
3. 通用密码与安全性：
这种“通用密码”是基于一定算法生成的，不是随机的。它通常适用于老型号的Nokia手机，因为这些手机在设计时通常会采用固定的算法来生成密码。然而，随着科技的发展和安全需求的提高，现代手机通常不会提供此类算法生成的通用密码，以防止未经授权的解锁尝试。
4. Nokia手机的安全机制：
老型号的Nokia手机在设计时，通常会考虑到用户可能忘记密码的情况。为了保证用户在这种情况下的手机依然能够被解锁使用，制造商设置了一套安全机制，即通用密码系统。但这同时也带来了潜在的安全风险，因为如果算法被破解，那么任何知道串号的人都可能解锁这部手机。
5. MasterCode.exe文件的作用：
文件列表中的“MasterCode.exe”很可能就是上述“Nokia手机密码计算器”的可执行文件。用户需要运行这个程序，并按照程序的指示输入手机的串号，程序便会根据内部的算法计算出用于解锁的密码。
6. 注意事项和法律风险：
尽管此类工具在技术上帮助了用户，但必须强调的是，使用此类解锁工具或破解手机可能会违反相关的法律法规，特别是如果手机并非属于解锁者本人。在大多数国家，未经授权解锁手机都是违法的，尤其是在手机是通过运营商签订合约购买的情况下。因此，用户在尝试使用通用密码解锁手机前，应确保了解当地的法律法规，并且只在合法和合理的范围内使用此类工具。
7. 替代解锁方法：
对于现代智能手机，如果用户忘记了解锁密码，通常需要通过官方的客户服务来解决，例如联系手机制造商的客服或到指定的维修点进行解锁。一些手机还提供了账号解锁的功能，比如Apple的“查找我的iPhone”功能，以及Google的账号解锁选项。
总结来说，Nokia手机密码计算器是一个基于特定算法的实用工具，可帮助用户在忘记密码时解锁其Nokia手机。然而，用户在使用此类工具时应谨慎，并且必须遵守当地的法律法规。
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jxl API实现Excel文件的读写操作
### 知识点一：jxl API概述
jxl API是针对Java语言的开源库，用于操作Microsoft Excel文件。它允许开发者通过Java程序创建、读取、修改和写入Excel文件（特别是XLS格式的文件）。jxl API是纯Java实现的，因此它独立于操作系统的Excel处理能力，具有良好的跨平台性。
### 知识点二：jxl API的安装和配置
要使用jxl API，首先需要将其安装到Java项目中。可以通过Maven或直接下载jar文件的方式进行安装。如果是使用Maven项目，可以在pom.xml文件中添加依赖。如果直接使用jar文件，则需要将其添加到项目的类路径中。
### 知识点三：jxl API的主要功能
jxl API支持Excel文件的创建、读写等操作，具体包括：
1. 创建新的Excel工作簿。
2. 读取已存在的Excel文件。
3. 向工作簿中添加和修改单元格数据。
4. 设置单元格样式，如字体、颜色、边框等。
5. 对工作表进行操作，比如插入、删除、复制工作表。
6. 写入和读取公式。
7. 处理图表和图片。
8. 数据筛选、排序功能。
### 知识点四：jxl API的基本操作示例
#### 创建Excel文件
```java
// 导入jxl API的类
import jxl.Workbook;
import jxl.write.WritableWorkbook;
import jxl.write.WritableSheet;
// 创建一个新的Excel工作簿
WritableWorkbook workbook = Workbook.createWorkbook(new File("example.xls"));
WritableSheet sheet = workbook.createSheet("Sheet1", 0); // 创建工作表
// 其他操作...
// 关闭工作簿
workbook.write();
workbook.close();
```
#### 读取Excel文件
```java
// 导入jxl API的类
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
// 打开一个现有的Excel文件
Workbook workbook = Workbook.getWorkbook(new File("example.xls"));
// 读取工作表
Sheet sheet = workbook.getSheet(0);
// 读取单元格数据
String value = sheet.getCell(0, 0).getContents();
// 关闭工作簿
workbook.close();
```
### 知识点五：jxl API的高级操作
除了基础操作之外，jxl API还支持一些高级功能，如：
- **设置单元格格式**：为单元格设置字体大小、颜色、对齐方式等。
- **批量修改**：一次性修改大量单元格的数据。
- **数据透视表**：创建和操作数据透视表。
- **图表**：在工作表中插入图表，并进行修改。
### 知识点六：错误处理
使用jxl API时，可能会遇到一些错误，例如：
- `BiffException`：当打开一个损坏的Excel文件时会抛出此异常。
- `WriteException`：在写入Excel文件时出现问题会抛出此异常。
正确处理这些异常对于确保程序的健壮性至关重要。
### 知识点七：兼容性问题
由于jxl API主要处理XLS格式的Excel文件，它可能与新版本的Excel（如Excel 2007及以上版本的XLSX格式）不完全兼容。如果需要操作XLSX格式的文件，可能需要寻找其他的库，如Apache POI。
### 知识点八：最佳实践
当使用jxl API进行读写操作时，应该遵循一些最佳实践：
- 尽量在读取或写入少量数据时打开和关闭工作簿，以节省资源。
- 对于需要大量数据操作的场景，建议使用jxl API的批量写入和批量读取功能。
- 注意线程安全问题。jxl API不是线程安全的，因此在多线程环境下操作Excel文件时需要特别注意。
- 在处理大量数据时，可能需要考虑性能优化，例如缓存读取的数据或使用更高效的文件操作方法。
以上就是jxl API在读写Excel文件时的详细知识点，涵盖了jxl API的基本概念、安装配置、主要功能、操作示例、高级操作、错误处理、兼容性问题以及最佳实践。掌握这些知识点将有助于开发者高效、稳定地处理Excel文件。
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