摘要：本文演示了如何用内嵌在Flare里的Jupyter Notebook从ChEMBL下载了一组AChE抑制剂、将它们加载到Flare、生成3D坐标和场点、最后对接到从Protein Data Bank下载的AChE蛋白结合位点里。其中RDKit用于计算配体间的2D相似性和最大公共子结构、生成化合物的2D结构并展示。 RDKit分子与Flare中的Cresset分子完全互操作，因此Cresset 3D技术和RDKit方法可以在一个Python工作流程中协同组合。Matplotlib，NumPy和SciPy用于生成带有回归线的散点图并计算一些统计数据。

1. 前言

之前的博客文章介绍了如何在Flare里嵌入Jupyter Notebook。本文的主要目的是演示如何在Jupyter Notebook里直接使用Flare图形界面的对象与方法（图1）。

图1. Flare内嵌了Jupyter Notebook

为了展示新功能，Paolo Tosco在剑桥大学第7届RDKit用户会议上的一个闪电话题里展示了一个Python Notebook示例，演示了如何从ChEMBL下载了一组AChE抑制剂、将它们加载到Flare、生成3D坐标和场点、最后对接到从Protein Data Bank下载的AChE蛋白结合位点里。其中RDKit用于计算配体间的2D相似性和最大公共子结构、生成化合物的2D结构并展示。 RDKit分子与Flare中的Cresset分子完全互操作，因此Cresset 3D技术和RDKit方法可以在一个Python工作流程中协同组合。Matplotlib，NumPy和SciPy用于生成带有回归线的散点图并计算一些统计数据。

2. Jupyter Notebook代码

3. 小结

Flare Python Notebook释放了嵌在Flare GUI中嵌入高度交互的Python环境的全部潜力。RDKit化学信息学方法和Cresset 3D技术可以同时使用，并且在编写Python代码时可以实时显示其结果，从而使开发周期更加高效和快捷。

Jupyter笔记本让为化学信息学、生物信息学和数据科学从业人员的脚本开发成为简单的日常任务。我相信Flare Python Notebook也将为CADD科学家和计算化学家带来同样的效益。

4. 其它：深度学习训练化合物的沸点预测模型

内容迁移到独立博客文章：深度学习建立沸点预测模型

5. 联系我们

如果你不是Python大师，我可以帮助你。实际上，我迫不及待去写我的下一个脚本！我们会将Jupyter Notebook集成发布在我们的GitLab Python扩展库中。了解有关Flare的更多信息或讨论Python集成如何帮助您进行研究或请求Python脚本在Flare中实现特定任务，请联系我们。