首页
/ RDKit中HetAtomTautomerv2的立体异构体哈希碰撞问题分析

RDKit中HetAtomTautomerv2的立体异构体哈希碰撞问题分析

2025-06-27 12:09:53作者:丁柯新Fawn

背景介绍

在化学信息学领域,互变异构体的识别和处理是一个重要课题。RDKit作为一款开源的化学信息学工具包,其HetAtomTautomerv2功能模块用于生成互变异构体的哈希值,这对于化合物的标准化表示和数据库检索至关重要。

问题发现

近期在使用HetAtomTautomerv2模块时,发现了一些立体异构体共享相同哈希值的特殊情况。这些案例表现为具有不同立体构型的分子被赋予了相同的互变异构哈希值,而传统的HetAtomTautomer方法却能正确区分。

典型案例分析

案例1:含氮杂环衍生物

对于分子"C1=CC=C([C@H]2CCCN2)N=C1"和其对映体"C1=CC=C([C@@H]2CCCN2)N=C1",HetAtomTautomerv2给出了相同的哈希值。经分析,这是由于芳香杂环与另一环之间的键被纳入了互变异构系统所致。

案例2:含硫氨基酸衍生物

分子"CC(=O)NC@HS(N)(=O)=O"及其对映体在HetAtomTautomerv2中产生碰撞。这一问题后来通过修复相关bug得到解决。

案例3:多环酮-烯醇体系

分子"OC1=CC=C(O)[C@H]2CCC=C(O)[C@@H]12"及其立体异构体产生相同哈希值。这是由于酮-烯醇互变覆盖范围导致的,当分子中存在可互变的酮-烯醇结构时,桥接碳原子的立体化学信息会丢失。

技术验证

通过与NCI互变异构化工具和InChI标准的对比验证发现:

  1. 对于含氮杂环案例,InChI标准与HetAtomTautomerv2结果一致
  2. 含硫氨基酸案例确实存在bug,后续已修复
  3. 多环酮-烯醇体系的处理符合化学原理

结论与建议

RDKit的HetAtomTautomerv2模块在大多数情况下表现良好,能够正确处理复杂的互变异构关系。对于发现的特殊情况:

  1. 部分案例实际上是符合化学原理的正确行为
  2. 确实存在的bug已被识别并修复
  3. 建议用户在使用时结合多种工具进行交叉验证

对于化学信息学研究人员,理解这些边界案例有助于更准确地使用互变异构处理工具,特别是在立体化学敏感的应用场景中。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
152
1.97 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
486
37
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
315
10
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
191
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
991
395
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
193
276
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
937
554
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
69