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# Medchem API 参考 所有 medchem 模块和函数的综合参考。 ## 模块：medchem.rules ### 类：RuleFilters 基于多条药物化学规则过滤分子。 **构造函数：** python RuleFilters(rule_list: List[str]) **参数：** - `rule_list`: 要应用的规则名称列表。请参阅下方的可用规则。 **方法：** python __call__(mols: List[Chem.Mol], n_jobs: int = 1, progress: bool = False) -> Dict - `mols`: RDKit 分子对象列表 - `n_jobs`: 并行作业数（-1 使用所有核心） - `progress`: 显示进度条 - **返回**: 包含每条规则结果的字典 **示例：** python rfilter = mc.rules.RuleFilters(rule_list=["rule_of_five", "rule_of_cns"]) results = rfilter(mols=mol_list, n_jobs=-1, progress=True) ## 模块：medchem.rules.basic_rules 可应用于单个分子的独立规则函数。 #### rule_of_five() python rule_of_five(mol: Union[str, Chem.Mol]) -> bool 用于口服生物利用度的 Lipinski 五规则。 **标准：** - 分子量 ≤ 500 Da - LogP ≤ 5 - 氢键供体 ≤ 5 - 氢键受体 ≤ 10 **参数：** - `mol`: SMILES 字符串或 RDKit 分子对象 **返回：** 如果分子通过所有标准则返回 True #### rule_of_three() python rule_of_three(mol: Union[str, Chem.Mol]) -> bool 用于片段筛选库的三规则。 **标准：** - 分子量 ≤ 300 Da - LogP ≤ 3 - 氢键供体 ≤ 3 - 氢键受体 ≤ 3 - 可旋转键 ≤ 3 - 极性表面积 ≤ 60 Ų #### rule_of_oprea() python rule_of_oprea(mol: Union[str, Chem.Mol]) -> bool 用于从命中到先导化合物优化的 Oprea 类先导标准。 **标准：** - 分子量: 200-350 Da - LogP: -2 到 4 - 可旋转键 ≤ 7 - 环 ≤ 4 #### rule_of_cns() python rule_of_cns(mol: Union[str, Chem.Mol]) -> bool CNS（中枢神经系统）药物相似性规则。 **标准：** - 分子量 ≤ 450 Da - LogP: -1 到 5 - 氢键供体 ≤ 2 - TPSA ≤ 90 Ų #### rule_of_leadlike_soft() python rule_of_leadlike_soft(mol: Union[str, Chem.Mol]) -> bool 软性类先导标准（更宽松）。 **标准：** - 分子量: 250-450 Da - LogP: -3 到 4 - 可旋转键 ≤ 10 #### rule_of_leadlike_strict() python rule_of_leadlike_strict(mol: Union[str, Chem.Mol]) -> bool 严格类先导标准（更严苛）。 **标准：** - 分子量: 200-350 Da - LogP: -2 到 3.5 - 可旋转键 ≤ 7 - 环: 1-3 #### rule_of_veber() pytho