RDKit中手性磷酸盐InChI生成问题的分析与解决
2025-06-27 01:38:14作者:瞿蔚英Wynne
在化学信息学领域,RDKit作为一款功能强大的开源化学信息工具包,其分子描述符生成功能一直备受关注。近期在2024.9.5版本中,用户发现了一个关于手性磷酸盐InChI生成的重要变化,这直接影响了分子唯一标识符的准确性。
问题背景
InChI(国际化学标识符)是化学领域广泛使用的标准分子标识符系统,能够准确描述分子的结构特征,包括立体化学信息。在RDKit的早期版本(2024.9.4及之前)中,对于非互换的手性磷酸盐对(如P@@和P@构型),系统能够正确生成不同的InChI标识符。然而,在2024.9.5版本中,这一功能出现了异常,导致不同构型的磷酸盐生成了相同的InChI。
技术细节分析
通过具体案例可以清晰展示这一问题:
from rdkit import Chem
# 生成两种不同构型的磷酸盐分子
mol1 = Chem.MolFromSmiles("CO[P@@](=O)(OCC1C(C(CO1)O)O)OP(=O)(O)O")
mol2 = Chem.MolFromSmiles("CO[P@](=O)(OCC1C(C(CO1)O)O)OP(=O)(O)O")
# 获取它们的InChI
inchi1 = Chem.MolToInchi(mol1)
inchi2 = Chem.MolToInchi(mol2)
在正常情况(2024.9.4及之前版本)下,这两个分子的InChI应该在最后部分有所区别:
- P@@构型的InChI应以"m0/s1"结尾
- P@构型的InChI应以"m1/s1"结尾
这种差异反映了分子立体化学构型的不同。然而在2024.9.5版本中,两者生成了相同的InChI,这意味着系统无法正确区分这两种立体异构体。
问题根源
经过开发者调查,这一问题很可能与2024.9.5版本中的代码变更有关,特别是与立体化学处理相关的部分。磷酸盐中心的手性描述在分子表示和InChI生成流程中可能被错误地忽略或标准化了。
解决方案
RDKit开发团队迅速响应了这一问题,并在后续提交中进行了修复。修复方案主要涉及:
- 重新审视磷酸盐立体中心的处理逻辑
- 确保InChI生成器能够正确识别和保留磷酸盐的手性信息
- 添加相应的测试用例以防止类似问题再次发生
对用户的影响
这一问题的修复对于以下应用场景尤为重要:
- 化学数据库的构建与管理
- 分子相似性搜索
- 立体化学相关的QSAR研究
- 化学反应机理研究
用户在使用RDKit进行涉及磷酸盐立体化学的研究时,应当注意版本选择,确保使用已修复该问题的版本,以保证分子标识符的准确性。
最佳实践建议
对于依赖InChI进行分子标识的科研工作,建议:
- 定期验证关键功能的输出结果
- 对于重要项目,考虑固定RDKit版本
- 对新版本进行充分测试后再投入生产环境
- 关注RDKit的更新日志,特别是涉及核心功能的变更
通过这次问题的发现和解决过程,也提醒我们化学信息学工具在版本迭代中保持功能一致性的重要性,特别是在处理立体化学等复杂分子特征时。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C027
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
424
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
263
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++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869