google-research

Форк
0

README.md

Gigamol

Introduction

This package contains libraries and scripts for building the models described in Machine learning on DNA-encoded libraries: A new paradigm for hit-finding.

Usage

molecule graph proto

from rdkit import Chem
from gigamol.molecule_graph_proto import molecule_graph

mol = Chem.MolFromSmiles('C(Cl)Cl')
mg = molecule_graph.MoleculeGraph(mol)
pb = mg.to_proto()
[p.graph_distance for p in pb.atom_pairs] == [1, 1, 2]

example = tf.train.Example()
example.features.feature['example_ids'].bytes_list.value.append('test_123'.encode())
example.features.feature['smiles'].bytes_list.value.append('C(Cl)Cl'.encode())
example.features.feature['molecule_graph'].bytes_list.value.append(mg.to_proto().SerializeToString())
example_protos = [example.SerializeToString()]

Использование cookies

Мы используем файлы cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности и Политикой использования cookies.

Нажимая кнопку «Принимаю», Вы даете АО «СберТех» согласие на обработку Ваших персональных данных в целях совершенствования нашего веб-сайта и Сервиса GitVerse, а также повышения удобства их использования.

Запретить использование cookies Вы можете самостоятельно в настройках Вашего браузера.