oracles

# TDC 分子生成预言机 预言机 (Oracles) 是用于评估生成分子在特定维度上质量的函数。TDC 为从头药物设计中的分子优化任务提供了 17 个以上的预言机函数。 ## 概述 预言机测量分子属性，主要有两个用途： 1. **目标导向生成**：优化分子以最大化/最小化特定属性 2. **分布学习**：评估生成的分子是否符合期望的属性分布 ## 使用预言机 ### 基本用法 python from tdc import Oracle # 初始化预言机 oracle = Oracle(name='GSK3B') # 评估单个分子 (SMILES 字符串) score = oracle('CC(C)Cc1ccc(cc1)C(C)C(O)=O') # 评估多个分子 scores = oracle(['SMILES1', 'SMILES2', 'SMILES3']) ### 预言机类别 TDC 预言机根据所评估的分子属性分为多个类别。 ## 生物化学预言机 预测针对生物靶点的结合亲和力或活性。 ### 靶点特定预言机 **DRD2 - 多巴胺受体 D2** python oracle = Oracle(name='DRD2') score = oracle(smiles) - 测量与 DRD2 受体的结合亲和力 - 对神经和精神药物开发很重要 - 分数越高表示结合越强 **GSK3B - 糖原合酶激酶-3 β** python oracle = Oracle(name='GSK3B') score = oracle(smiles) - 预测 GSK3β 抑制作用 - 与阿尔茨海默病、糖尿病和癌症研究相关 - 分数越高表示抑制效果越好 **JNK3 - c-Jun N-末端激酶 3** python oracle = Oracle(name='JNK3') score = oracle(smiles) - 测量 JNK3 激酶抑制作用 - 神经退行性疾病的靶点 - 分数越高表示抑制效果越强 **5HT2A - 5-羟色胺 2A 受体** python oracle = Oracle(name='5HT2A') score = oracle(smiles) - 预测 5-羟色胺受体结合 - 对精神科药物很重要 - 分数越高表示结合越强 **ACE - 血管紧张素转化酶** python oracle = Oracle(name='ACE') score = oracle(smiles) - 测量 ACE 抑制作用 - 高血压治疗的靶点 - 分数越高表示抑制效果越好 **MAPK - 丝裂原活化蛋白激酶** python oracle = Oracle(name='MAPK') score = oracle(smiles) - 预测 MAPK 抑制作用 - 癌症和炎症性疾病的靶点 **CDK - 细胞周期蛋白依赖性激酶** python oracle = Oracle(name='CDK') score = oracle(smiles) - 测量 CDK 抑制作用 - 促