综合使用KNIME、Python绘制分子相似性矩阵热图

[xiyanglee]

综合使用KNIME、Python绘制分子相似性矩阵热图

1. 目的

  计算同类分子间或不同类分子的相似性（矩阵）并提取相似性较高的结果绘制热图。

2. 数据及分析平台准备

2.1 分析数据

  本文以DrugBank数据库的Nutraceutical分子及Illicit分子数据（*.sdf文件）为例，计算两类分子的相似性矩阵及Illicit分子间的相似性矩阵，并绘制热图。这些数据可在DrugBank数据库注册审核后下载获得。

2.2 分析平台

  KNIME：用于计算分子相似性矩阵。KNIME是一个开源数据挖掘平台，以Node依次连接成Workflow为数据处理流程，类似于图形化编程语言；本文所用的Workflow为 KNIME workflow to calculate Tanimoto similarities based upon molecular fingerprints；

  Seaborn（Python包）：用于绘制热图，Anaconda下的安装方法为conda install seaborn；本文编程在Jupyter Notebook平台实现；

  其他数据处理及绘图所需Python包：pandas、numpy、matplotlib；

3. 操作方法

3.1 计算分子相似性矩阵

  在KNIME中导入所需Workflow，

• Note：注意此流程中的一些节点（Nodes）需要下载RDKit及CDK的包才能正常使用，打开Workflow时会有下载提示；