RDKit 文檔

RDKit 概述

它是什么？
化學信息學開源工具包

• 商業友好的 BSD 許可證
• C++ 中的核心數據結構和算法
• 使用 Boost.Python 生成的 Python 3.x 包裝器
• 使用 SWIG 生成的 Java 和 C# 包裝器
• 2D 和 3D 分子操作
• 機器學習的描述符生成
• 用于 PostgreSQL 的分子數據庫盒
• KNIME 的化學信息學節點（來自 KNIME 社區站點：https://www.knime.com/rdkit）

操作：

• http://www.rdkit.org
• 支持 Mac/Windows/Linux

安裝

anaconda python下跨平臺（最快安裝）

anaconda 簡介

Conda 是一個開源、跨平臺的軟件包管理器。它支持軟件組件的打包和分發，并在隔離的執行環境中管理它們的安裝。它與 pip 和 virtualenv 有幾個類比，但它被設計為更加“與 python 無關”并且更適合二進制包及其依賴項的分發。

如何獲得 conda

獲取 Conda 的最簡單方法是將其安裝為Anaconda Python 發行版的一部分。更小、更獨立的Miniconda提供了一種可能（但使用起來更復雜）的替代方案。conda 源代碼存儲庫在github上可用，其他文檔由項目網站提供。

如何使用 Conda 安裝 RDKit

創建一個安裝了 RDKit 的新 conda 環境需要一個類似于以下的命令：

conda create -c conda-forge -n my-rdkit-env rdkit

最后，必須激活新環境，以便相應的 python 解釋器在同一個 shell 中可用：

conda activate my-rdkit-env

如果由于某種原因這不起作用，請嘗試：

cd [anaconda folder]/bin source activate my-rdkit-env

Windows 用戶將使用稍微不同的命令：

C:\> activate my-rdkit-env

如何使用 Conda 從源代碼構建

有關使用 Conda 從源代碼構建的更多詳細信息，請參閱conda-rdkit 存儲庫。
macOS 10.12 (Sierra)：Python 3 環境
以下命令將為 macOS Sierra 和 Python 3 創建一個開發環境。從Conda下載 Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh并運行以下命令：

bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh conda install numpy matplotlib conda install cmake cairo pillow eigen pkg-config conda install boost-cpp boost py-boost

或者，將以下包添加到您的環境中作為有用的開發工具。

pip install yapf==0.11.1 pip install coverage==3.7.1

然后按照通常的構建說明進行操作。PYTHON_INCLUDE_DIR必須在 cmake 命令中設置。

PYROOT=<path to miniconda3> cmake -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$PYROOT/include/python3.6m \-DRDK_BUILD_AVALON_SUPPORT=ON \-DRDK_BUILD_CAIRO_SUPPORT=ON \-DRDK_BUILD_INCHI_SUPPORT=ON \..

成功完成后make，使用以下命令運行測試：make install

RDBASE=$RDBASE DYLD_FALLBACK_LIBRARY_PATH="$RDBASE/lib:$PYROOT/lib" PYTHONPATH=$RDBASE ctest

這是必需的，因為 在最近的 macOS 版本中引入了系統完整性保護 SIP 。

Linux x86_64：Python 3 環境

以下命令將為 Linux x86_64 和 Python 3 創建一個開發環境。
首先從Anaconda下載最新的 anaconda 安裝程序并安裝它。然后，安裝所需的軟件包：

bash Anaconda3-5.2.0-x86_64.sh conda install -y cmake cairo pillow eigen pkg-config conda install -y boost-cpp boost py-boost

Numpy 和 matplotlib 已經是 anaconda 基礎安裝的一部分。由于當前構建的最新 boost 庫的 GLIBC 版本高于 anaconda 中的默認版本，我們需要更新到更新的版本：

conda install -y gxx_linux-64

此時，您應該能夠將 RDKit 存儲庫克隆到所需的構建位置，然后開始構建。請注意，有必要指出 numpy 標頭的路徑，以便 RDKit 找到它們，因為 anaconda 將它們隱藏在 numpy 包中：

git clone https://github.com/rdkit/rdkit.git cd rdkit mkdir build && cd build cmake -DPy_ENABLE_SHARED=1 \-DRDK_INSTALL_INTREE=ON \-DRDK_INSTALL_STATIC_LIBS=OFF \-DRDK_BUILD_CPP_TESTS=ON \-DPYTHON_NUMPY_INCLUDE_PATH="$(python -c 'import numpy ; print(numpy.get_include())')" \-DBOOST_ROOT="$CONDA_PREFIX" \..

最后make，和make installctest

從 conda 環境安裝和使用 PostgreSQL 和 RDKit PostgreSQL 盒

由于 conda python 發行版與系統 python 版本不同，因此通過 conda 安裝 PostgreSQL 和 PostgreSQL python 客戶端是最容易的。
激活您的環境后，只需通過以下方式完成：

conda install -c rdkit rdkit-postgresql

conda 包 PostgreSQL 版本需要通過運行 initdb 命令來初始化[conda folder]/envs/my-rdkit-env/bin

[conda folder]/envs/my-rdkit-env/bin/initdb -D /folder/where/data/should/be/stored

然后可以使用以下命令從終端運行 PostgreSQL：

[conda folder]/envs/my-rdkit-env/bin/postgres -D /folder/where/data/should/be/stored

對于大多數用例，您需要將 PostgreSQL 作為守護程序運行，一種方法是使用 supervisor。您可以在此處了解更多信息以及如何安裝 supervisor 。所需的配置文件將如下所示：

[program:postgresql] command=[conda folder]/envs/my-rdkit-env/bin/postgres -D /folder/where/data/should/be/stored user=[your username] autorestart=true

一旦 PostgreSQL 啟動并運行，所有正常的 PostgreSQL 命令都可以在您的 conda 環境被激活時運行。因此，要創建數據庫，您可以運行：

createdb my_rdkit_db psql my_rdkit_db # create extension rdkit;

如果您嘗試在不同環境中使用多個 PostgreSQL 安裝，則需要通過編輯 PostgreSQL 配置文件來設置不同的 pid 文件、unix 套接字和端口。通過上述配置，這些文件可以在 /folder/where/data/should/be/stored 中找到。

Linux 和 OS X

從存儲庫安裝
Ubuntu 12.04 及更高版本
感謝 Debichem 團隊的努力，RDKit 可以通過 Ubuntu 存儲庫獲得。安裝：

sudo apt-get install python-rdkit librdkit1 rdkit-data

Fedora、CentOS 和 RHEL
感謝 Gianluca Sforna 的工作，RDKit 的二進制 RPM 現在是 Fedora 官方存儲庫的一部分：https://admin.fedoraproject.org/pkgdb/package/rpms/rdkit/

從源代碼構建

從2018_03發布開始，RDKit 核心 C++ 代碼是用現代 C++ 編寫的；對于這個版本，這意味著 C++11。這意味著用于構建它的編譯器不可能是完全古老的。以下是最低測試版本：

• g++ v4.8：但請注意，SLN 解析器代碼無法使用 v4.8 構建。使用此舊編譯器時，它將自動禁用。
• clang v3.9：可能是舊版本的編譯器也可以工作，但我們還沒有測試過。
• Visual Studio 2015：可能是舊版本的編譯器也可以工作，但我們尚未對其進行測試。

構建 RDKit

獲取源代碼，此處為 tar.gz，但您也可以使用 git：

wget https://github.com/rdkit/rdkit/archive/Release_XXXX_XX_X.tar.gz

高級
指定安裝位置
您需要RDK_INSTALL_INTRE關閉：

cmake -DRDK_INSTALL_INTREE=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/as/you/like ..

指定備用 Boost 安裝
您需要告訴 cmake 在哪里可以找到 boost 庫和頭文件：
如果您在 中添加了 boost /opt/local，則 cmake 調用將如下所示：

cmake -DBOOST_ROOT=/opt/local ..

請注意，如果您在帶有系統安裝的系統上使用自己的 boost 安裝，通常最好在您的 cmake 命令中包含參數。-D Boost_NO_SYSTEM_PATHS=ON
指定備用 Python 安裝
如果你沒有為你的計算機使用默認的 python 安裝，你需要告訴 cmake 在哪里可以找到它應該鏈接的 python 庫和 python 頭文件。
這是一個示例命令行：

cmake -D PYTHON_LIBRARY=/usr/lib/python3.6/config/libpython3.6.a -D PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6/ -D PYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 ..

如果正確的PYTHON_EXECUTABLEpython 是您的PATH.

禁用 Python 包裝器
您可以完全禁用 python 包裝器的構建：

cmake -DRDK_BUILD_PYTHON_WRAPPERS=OFF ..

推薦的附加功能

• -DRDK_BUILD_INCHI_SUPPORT=ON您可以通過將參數添加到 cmake 命令行來啟用對生成 InChI 字符串和 InChI 鍵的支持。
• -DRDK_BUILD_AVALON_SUPPORT=ON您可以通過將參數添加到您的 cmake 命令行來啟用對 Avalon 工具包的支持。
• 如果您希望能夠為結構描述生成高質量的 PNG，您應該在系統上安裝 cairo 并構建啟用 cairo 支持的 RDKit：-DRDK_BUILD_CAIRO_SUPPORT=ON
• 如果您希望能夠使用 3D 描述符，則需要安裝 eigen3 的副本。大多數操作系統都有相應的軟件包。

構建 Java 包裝器

建造

• 當您調用 cmake 添加參數時。例如：-D RDK_BUILD_SWIG_WRAPPERS=ONcmake -D RDK_BUILD_SWIG_WRAPPERS=ON …
• 使用 make 正常構建和安裝。該目錄$RDBASE/Code/JavaWrappers/gmwrapper將包含三個必需的文件：（libGraphMolWrap.so在libGraphMolWrap.jnilibOS X 上）org.RDKit.jar、 和org.RDKitDoc.jar.

$ CLASSPATH=$CLASSPATH:$RDBASE/Code/JavaWrappers/gmwrapper/org.RDKit.jar jython -Djava.library.path=$RDBASE/Code/JavaWrappers/gmwrapper Jython 2.2.1 on java1.6.0_20 Type "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> from org.RDKit import * >>> from java import lang >>> lang.System.loadLibrary('GraphMolWrap') >>> m = RWMol.MolFromSmiles('c1ccccc1') >>> m.getNumAtoms() 6L

參考

https://www.rdkit.org/docs/Install.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的RDKit 安装的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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