如何使用Python在RDKit中使用MolsToGridImage更改突出显示颜色？

Question

化学信息学 RDKit 工具以 RDKit Cookbook 为特色，其中包含适用于一系列应用的示例代码。其中之一是突出显示 2 个分子之间的差异，这里使用 fMCS 来映射相似性，然后标记那些不共享的残基。 这个例子效果很好，代码是这里

我需要更改突出显示颜色，但无法使其工作。根据上面的代码链接，到目前为止我已经尝试过：

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Draw
from rdkit.Chem.Draw import rdMolDraw2D
from rdkit.Chem.Draw import IPythonConsole
from rdkit.Chem import rdFMCS
from rdkit.Chem.Draw import rdDepictor
rdDepictor.SetPreferCoordGen(True)
IPythonConsole.drawOptions.minFontSize=20
IPythonConsole.drawOptions.setHighlightColour=(0,1,0)
from collections import defaultdict

这完全没有效果，图片是用默认高亮绘制的。

d2g = Draw.MolsToGridImage([mol1, mol2]) 
opts = d2g.drawOptions()
opts.setHighlightColour = (0,1,0)
d2g([mol1, mol2],highlightAtomLists=[target_atm1, target_atm2])

这会引发错误

AttributeError：“图像”对象没有属性“drawOptions”

然后我让它与这个一起工作：

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Draw
from rdkit.Chem.Draw import rdMolDraw2D
from rdkit.Chem.Draw import IPythonConsole
from rdkit.Chem import rdFMCS
from rdkit.Chem.Draw import rdDepictor
rdDepictor.SetPreferCoordGen(True)
IPythonConsole.drawOptions.minFontSize=20
from collections import defaultdict

mol1 = Chem.MolFromSmiles('FC1=CC=C2C(=C1)C=NN2')
mol2 = Chem.MolFromSmiles('CCC1=C2NN=CC2=CC(Cl)=C1')

from PIL import Image
from io import BytesIO
def show_mol(d2d,mol,legend='',highlightAtoms=[]):
    d2d.DrawMolecule(mol,legend=legend, highlightAtoms=highlightAtoms)
    d2d.FinishDrawing()
    bio = BytesIO(d2d.GetDrawingText())
    return Image.open(bio)
def show_images(imgs,buffer=5):
    height = 0
    width = 0
    for img in imgs:
        height = max(height,img.height)
        width += img.width
    width += buffer*(len(imgs)-1)
    res = Image.new("RGBA",(width,height))
    x = 0
    for img in imgs:
        res.paste(img,(x,0))
        x += img.width + buffer
    return res

mcs = rdFMCS.FindMCS([mol1,mol2])
mcs_mol = Chem.MolFromSmarts(mcs.smartsString)
match1 = mol1.GetSubstructMatch(mcs_mol)
target_atm1 = []
for atom in mol1.GetAtoms():
        if atom.GetIdx() not in match1:
            target_atm1.append(atom.GetIdx())
match2 = mol2.GetSubstructMatch(mcs_mol)
target_atm2 = []
for atom in mol2.GetAtoms():
        if atom.GetIdx() not in match2:
            target_atm2.append(atom.GetIdx())

img1 = []
d2dx = Draw.MolDraw2DCairo(350,300)
doptsx = d2dx.drawOptions()
doptsx.setHighlightColour((1,0.84,0,.5))
img1.append(show_mol(d2dx,mol1,highlightAtoms=target_atm1))
d2dx = Draw.MolDraw2DCairo(350,300)
doptsx = d2dx.drawOptions()
doptsx.setHighlightColour((1,0.84,0,.5))
img1.append(show_mol(d2dx,mol2, highlightAtoms=target_atm2))
pic = show_images(img1)
pic.save('hallo.png')
pic

问题是，1）我需要 svg 输出，2）如果分子具有不同的大小或使用备用 SMILE 配置，则只有 MolsToGrid 将它们正确放置在相同的子面板边界内。所以我需要使用 MolsToGrid 来获取科学出版质量的图像。

我是一个在 Windows 11 PC 上使用 jupyter lab 的完整 Python n00b。

Python 3.8.18（默认，2023 年 9 月 11 日，13:39:12）[MSC v.1916 64 位 (AMD64)] :: Anaconda, Inc. 在 win32 上

我非常感谢任何帮助，提前致谢！ :)

Answer 1

无法弄清楚如何在

HighlightAtomColors

 中设置 

MolToGridImage

采取：

import rdkit
print('\n-------------------------------')
print('\n rdkit Version : ', rdkit.__version__)
print('\n-------------------------------')

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Draw
from rdkit.Chem import rdFMCS

from io import BytesIO, StringIO

smi1 = 'FC1=CC=C2C(=C1)C=NN2'
smi2 = 'CCC1=C2NN=CC2=CC(Cl)=C1'

print(smi1)
print(smi2)

mol1 = Chem.MolFromSmiles(smi1)
mol2 = Chem.MolFromSmiles(smi2)

smi_mol1 = Chem.MolToSmiles(mol1)
smi_mol2 = Chem.MolToSmiles(mol2)

print(smi_mol1)
print(smi_mol2)


def show_mol(d2d,mol,legend='',highlightAtoms=[]):
    d2d.DrawMolecule(mol,legend=legend, highlightAtoms=highlightAtoms)
    d2d.FinishDrawing()
   
    svg = d2d.GetDrawingText()
    img = BytesIO(svg.encode())
    
    # print(img.read())
    # img.seek(0)
    
    return img  



mcs = rdFMCS.FindMCS([mol1,mol2])
mcs_mol = Chem.MolFromSmarts(mcs.smartsString)
match1 = mol1.GetSubstructMatch(mcs_mol)
target_atm1 = []
for atom in mol1.GetAtoms():
        if atom.GetIdx() not in match1:
            target_atm1.append(atom.GetIdx())
match2 = mol2.GetSubstructMatch(mcs_mol)
target_atm2 = []
for atom in mol2.GetAtoms():
        if atom.GetIdx() not in match2:
            target_atm2.append(atom.GetIdx())

img1 = []
d2dx = Draw.MolDraw2DSVG(350,300)
doptsx = d2dx.drawOptions()
doptsx.setHighlightColour((1,0.84,0,.5))
doptsx.bgColor=None
img1.append(show_mol(d2dx,mol1,highlightAtoms=target_atm1))

d2dx = Draw.MolDraw2DSVG(350,300)
doptsx = d2dx.drawOptions()
doptsx.setHighlightColour((0,0.84,0,.5))
doptsx.bgColor=None
img1.append(show_mol(d2dx,mol2, highlightAtoms=target_atm2))




#### https://stackoverflow.com/questions/61800296/python-merging-2-svg-elelments-into-one-svg-element
import io

from svglib.svglib import svg2rlg

from reportlab.graphics.shapes import Drawing
from reportlab.graphics.renderSVG import SVGCanvas, draw




background_content="""<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1" width="700" height="300">
</svg>"""



svg_1_content = img1[0]

print('svg_1_content : ', svg_1_content , type(svg_1_content))


svg_2_content = img1[1]

svg_1_element = svg2rlg(svg_1_content)

print('svg_1_element : ' , svg_1_element,  svg_1_element.width , svg_1_element.height)


svg_2_element = svg2rlg(svg_2_content)

print('svg_2_element : ' , svg_2_element,   svg_2_element.width , svg_2_element.height)

width = 350
height = 300

svg_element = svg2rlg(io.BytesIO(background_content.encode()))


print('svg_element :', svg_element, svg_element.width , svg_element.height)



d = Drawing(width, height) # setting the width and height

print('d :' , d , d.width)

print('svg_1_element : ' , svg_1_element,  svg_1_element.width , svg_1_element.height)
print('svg_2_element : ' , svg_2_element,   svg_2_element.width , svg_2_element.height)

d.add(svg_1_element)

d2 = Drawing(width, height)

d2.add(svg_2_element)

d2.translate(350,0)




s = StringIO()


c = SVGCanvas((2*width, height))


draw(d,c)

draw(d2,c)


c.save(s)
# print(s.getvalue())

with open('output.svg' , 'w')  as handler:
    
    s.seek(0)
    handler.write(s.read())
    
# for i in dir(d):
#     print(i)
    
# print(help(Drawing))

# print(help(SVGCanvas))

需要更多库：

svglib

，

reportlab

。

输出***这是一张SVG图片，这里上传了.png副本：