Lovrić, Mario (2018) Molecular Modelling of the Quantitative Structure Activity Relationship in Python (Part I). Kemija u industriji : časopis kemičara i tehnologa Hrvatske, 67 (9-10). pp. 409-419. ISSN 0022-9830
|
PDF
- Published Version
- article
Available under License Creative Commons Attribution. Download (1MB) | Preview |
Abstract
Danas se količina podataka znatno povećava, a podatcima se pridaje sve veća vrijednost, kao i poznavanju njihove manipulacije i crpljenja vrijednih informacija. Poznat primjer crpljenja informacija je pretraživanje poznatih kemijskih spojeva i dizajniranje novih spojeva na osnovi znanja iz modela u svrhu istraživanja potencijalnih lijekova. Stoga je studentu kemije važno biti dobro pripremljen za trenutačno digitalno doba, gdje nije više dovoljno biti samo spretan u laboratoriju, nego je potrebno znati modelirati i raditi s podatcima. Ovaj rad pokriva osnove molekulskog modeliranja i QSAR-a te osnove rukovanja podatcima pomoću besplatnog programskog jezika Python i njegove biblioteke za molekulsko modeliranje RDKit. Ostale Pythonove biblioteke koje će se primjenjivati u radu su Pandas, za rukovanje i obradu svih vrsta podataka ; statsmodels, Numpy, Scipy i SKLearn za matematičke i statističke operacije te linearnu algebru i Matplotlib i Seaborn za ispisivanje grafova. Programski jezik Python je sa svojim navedenim bibliotekama integriran u program Anaconda. Anaconda korisniku omogućuje jednostavnu primjenu i upravljanje bibliotekama te upotrebu sučelja Jupyter Notebook za programiranje i ispis grafičkih prikaza i rezultata analiza. U ovom, prvom dijelu rada analizirat će se problem predviđanja topljivosti u vodi na skupu organskih kemijskih spojeva pomoću univarijatne linearne regresije. Cilj rada je približiti kemičarima programiranje u jeziku Python, primjenu njegovih biblioteka i praktično rješavanje problema u molekulskom modeliranju.
Item Type: | Article |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | QSAR ; Python ; Jupyter Notebook ; molecular modelling ; RDKit |
Subjects: | NATURAL SCIENCES > Interdisciplinary Natural Sciences |
Divisions: | NMR Center |
Depositing User: | Sofija Konjević |
Date Deposited: | 31 Dec 2021 09:15 |
URI: | http://fulir.irb.hr/id/eprint/6854 |
DOI: | 10.15255/kui.2017.052 |
Actions (login required)
View Item |