Python脚本：聚类小分子数据集_cluster the data in one pass

聚类分子（Clustering molecules）

聚类是一种有价值的化学信息学技术，用于将大型化合物数据集合细分为单个小组相似化合物。其中一个优点是处理非常大的小分子数据集时特别有用。通常用于分析高通量筛选结果、虚拟筛选或对接研究的分析。

基于RDKit的Python脚本用于聚类分子

#!/usr/bin/python3
# coding: utf-8
#http://www.rdkit.org/docs/Cookbook.html  - - -Clustering molecules
#AspirinCode.20180725
 
def ClusterFps(fps,cutoff=0.2):
    from rdkit import DataStructs
    from rdkit.ML.Cluster import Butina
 
    # first generate the distance matrix:
    dists = []
    nfps = len(fps)
    for i in range(1,nfps):
        sims = DataStructs.BulkTanimotoSimilarity(fps[i],fps[:i])
        dists.extend([1-x for x in sims])
 
    # now cluster the data:
    cs = Butina.ClusterData(dists,nfps,cutoff,isDistData=True)
    return cs
 
from rdkit import Chem
from r