Példák kémiai adat-típusokra

Átírás

1 Példák kémiai adat-típusokra Molekuláris topológia Markush szerkezetek Szimmetria elemek Anyag tulajdonságok Topológiai indexek Nómenklatúra Normál módok, vibrációk Bázis szetek kvantumkémiához Fehérjeszekvenciák Kémiai reakciók Reakciómechanizmusok High throughput screening adatok Skektrumok (MS, NMR, IR, ) Bibliográfiai adatok Gazdasági adatok (ár, költség, ) 0D/D/D molekuláris szerkezetek Atomi koordináta halmazok Fizikai-kémiai tulajdonságok Leírók (Descriptors) Molekulafelszínek Sztereokémia Erőtér paraméterek (molekulamechanika) Farmakofórok ADMETox adatok (toxicitás) Reakciók kinetikai paraméterei Reakcióutak Trajektóriák MD szimulációkból Kromatogrammok Szabadalmak Szabványok Az adatátadás megfelelő specifikálása alapvető!!! Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves

2 Adatok A megfelelő információ kinyeréséhez alapvető a felhasznált adatok minőségének biztosítása kezdeti adathalmaz jóslás, becslés (kísérleti és vagy elméleti) kilógó és redundáns adatok kezelése adat-előkészítés, transzformációk legjobb leírók kiválasztása Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves

3 Adatok Komplexitás, redundancia Álljon egy S rendszer n db. objektumból. Tegyük fel, hogy találunk olyan kritériumot, melynek segítségével m db. csoportba, ekvivalenciaosztályba tudjuk sorolni az objektumokat. Legyen az i-ik csoport elemeinek száma n i. Ebben az esetben a rendszer komplexitását, információtartalmát a Shannon egyenlet segítségével számíthatjuk ki: I = m i= ni n log ni n ( ) Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves

4 Adatok Komplexitás, redundancia Extrém esetek: Az összes objektum ugyanabba az ekvivalenciaosztályba kerül (m =, n = n): I I = n log ( n ) = log () = n n Legnagyobb redundancia, nincs információtartalom, I = 0 Minden egyes objektum külön ekvivalenciaosztályba kerül (m = n, n i = ): n = i= Legnagyobb komplexitás, maximális információtartalom: I = log (n) 0 ( log ( )) log ( ) log ( ) = n = n n n Megfelelő kritériumok kiválasztása az igazi probléma ) klaszterezés Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves

5 Kísérlettervezés, optimálás Megismerni, hogy a lehetséges változók a rendszertől várt megfelelő válasz eléréséhez mennyire fontosak A szükségtelen változók kiszűrése és eltávolítása Egyszerű matematikai modell kidolgozása a kísérlet optimálására A kísérletek költségeinek csökkentése A folyamat és az kijövő adatok minőségének javítása A jel / zaj viszony javítása Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 5

6 Adat előkészítés Centrálás, skálázás Egy adat-vektorban használt adatok összeskálázása a hasonló numerikus súly eléréséhez. a j n x ( ij x ) ij a j i= = i= s j = n n Centrálás: Az átlag kivonása az adat-vektorokból. a n i= j = n x ij Automatikus skálázás (autoscaling): n x = x a j ij j x = x = j x ij j x s a s ij j j Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 6

7 Adat előkészítés Centrálás, skálázás Eredeti Skálázás Centrálás 0 Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 7

8 Adat előkészítés Főkomponens-analízis (Principal Component Analyzis, PCA) Az X mátrix oszlopai tartalmazzák az x i adatvektorokat, X a szinguláris érték felbontás (SVD) segítségével diagonalizálható: X = t UWV A megfelelően nagy szinguláris értékek kiválasztásával hiba-, ill. zajszűrés végezhető:, W i, i W ha W = ha W i, j i, i i, i = t X = UW V ha i j, akkor 0 Wi, i szinguláris érték < ε akkor 0 ε akkor W i, i Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 8

9 Adat előkészítés Bázistranszformáció S = X t X átfedési mátrix diagonalizálása S = UWU után, a megfelelően nagy W i,i sajátértékek meghagyásával (W') vetítéssel történhet a (SVD-nel egyenrangú) hibaszűrés: P = UW W U ahol W' a W' diagonális mátrix általánosított inverze: t t X = XP W i W, i = 0 i, i = 0 Az eredeti adatvektorok bázistranszformáció segítségével kisebb dimenziójú vektorokkal (a C mátrix c i oszlopvektoraival) reprezentálhatók: = = t t t X X UW U C C C W = U t Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 9

10 Adat előkészítés Fourier-transzformáció Egy f(x) függvény Fourier transzformációja (áttérés frekvencia-amplitudó térbe): F ( k) f ( x) + i = e πkx dx Inverz transzformáció: f ( x) F( k) = i e πkx dk + Jelfeldogozás: NMR, FT-IR, stb. Adat előkészítés: Spektrális zajszűrés Adatsor (pl. spektrum) esetén diszkrét FT, FFT Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 0

11 Adat előkészítés Molekuláris szerkezetek előkészítése Ugyanazon szerkezet többféle formában leírható! Tautomerek Mezomerek (határszerkezet) Aromatizálás Hidrogének Ellenionok Oldószermolekulák Kiralitás Cisz-transz izoméria Megjelenítés standard formában Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves

12 Scientific & technical presentation Standardizer October 006 ELTE Kémiai Intézet, Szerves

13 Why standardize structures? To recognize the same compound represented with different chemical forms Adatok, adatbázisok 007.

14 Custom transformations Custom transformations Built-in functions Availability Adatok, adatbázisok 007.

15 Mesomers Adatok, adatbázisok

16 Tautomers oxo-enol, enamine-imine Adatok, adatbázisok

17 Tautomers pyridone-pyridol Adatok, adatbázisok

18 Solvent removal Adatok, adatbázisok

19 Specific counterion removal Adatok, adatbázisok

20 Built-in functions Custom transformations Built-in functions Availability Adatok, adatbázisok

21 Fragment removal Adatok, adatbázisok 007.

22 Aromatization Adatok, adatbázisok 007.

23 Dearomatization Adatok, adatbázisok 007.

24 Hydrogen conversions converting implicit hydrogens to explicit Adatok, adatbázisok 007.

25 Hydrogen conversions converting explicit hydrogens to implicit Adatok, adatbázisok

26 D Cleaning Adatok, adatbázisok

27 Template-based Cleaning D-coordinate calculation of macrocycles or bridged systems Adatok, adatbázisok

28 Template-based Cleaning aligning search results to the query query Adatok, adatbázisok

29 Stereo manipulations removing absolute R/S and E/Z stereo configurations Adatok, adatbázisok

30 Stereo manipulations setting the absolute stereo (chiral) flag for stereo molecules Adatok, adatbázisok

31 Stoichiometry expansion expanding reaction stoichiometry Adatok, adatbázisok 007.

32 Stoichiometry expansion expanding salt stoichiometry Adatok, adatbázisok 007.

33 Group manipulation Adatok, adatbázisok 007.

34 Availability Custom transformations Built-in functions Availability Adatok, adatbázisok 007.

35 API and command line interface Standardizer st = new Standardizer(new File("standardize.xml")); st.standardize(mol); standardize input.sdf -c config.xml -o output.smiles Adatok, adatbázisok

36 Graphical User Interface Adatok, adatbázisok

37 Features General aromatize/dearomatize add/remove explicit hydrogens Conversions mesomers tautomers functional groups Removals solvents counterions by list remove smallest fragment keep largest fragment R-groups Stereo remove stereo features set the absolute stereo flag Sgroups expand/contract/ungroup clear/set the absolute stereo flag expand stoichiometry of attached data Cleaning partial full template based Compatible MOL, SDF, RXN, RDF (V000/V000) SMILES, SMARTS/SMIRKS (recursive too) MRV, CML, PDB Flexible customizable parameters customizable conversions Available full API command line interface integration with JChem Base and Cartridge documentation and examples free for the Academic community Adatok, adatbázisok

38 Visit other technical presentations MarvinSketch/View MarvinSpace Calculator Plugins JChem Base JChem Cartridge Standardizer Screen JKlustor Fragmenter Reactor Adatok, adatbázisok

39 Adatbázisok Adattárolástól az adatbázisig Nagy mennyiségű adat ma már csak számítógépes adathordozón tárolható hatékonyan A hatékony tárolás mellett felmerülő igények: több felhasználó is elérhesse különböző jogosultságokkal kiválasztott kritériumok szerint az adatok keresése gyors legyen a tárolt adatok bővíthetőek legyenek Az igények jó része a szokásos adatbázis kezelő felületek segítségével (Oracle, MSSQL, MySQL, stb.) kielégíthető Kémiai adatbázisokkal szembeni speciális igények: Az adattípusok szerteágazóak Molekuláris szerkezet tárolása Szerkezet alapú keresés, osztályozás Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 9

40 Adatbázisok Adattárolástól az adatbázisig Egy adatbázis felépítése: Tábla Katalógus Mező Címke Név Egyéb név Tisztaság (%) Forráspont Kulcs.99- Metanol Metil-alkohol Etanol Etil-alkohol Rekord propanol Propil-alkohol Eladások Címke Vásárló Dátum Fizetve IGAZ Vásárlók HAMIS Vásárló Cég Cím 06 Alibi Kft. Vecsés 97 Vogon Bt. Bp. Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 0

41 Adatbázisok Keresést elősegítő eljárások Rekordokhoz a rekordból számítható rendezhető kódok rendelése Bináris keresés (szükséges lépések száma n elem esetén log n-nel arányos):. >?,=?,<?. >?,=?,<?. >?,=?,<? Rendezhető kód pl. a hash kód, ami egy beállított hosszúságú bitsorozat, pozitív egész szám: lehetőleg egyenletes elosztású legyen minél inkább kerülje az ütközést lehetőleg közvetlenül adja meg a rekord indexét a hash-kódból a rekord, objektum általában nem állítható vissza Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves. >?,=?,<?

42 Adatbázisok Bináris fa alapú indexelés Az adatbázis újraindexelése nélkül képes hatékonyan kereshető indexelést biztosítani: minden bejövő objektum indexére a fa egy levele mutat minden újabb objektum kód esetén újabb levéllel bővül a fa rendezetlenül jövő adatok esetén mélységében lassan nő a fa rendezetten bejövő objektumok esetén nem hatékony. Valójában lineáris tárolás: Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves

43 Keresés Teljes szerkezet keresés Feladat: az adott molekula gyors megtalálása az adatbázisban. Molekuláris szerkezetekből kiszámított kódok, lineáris leírók használhatók gyors keresésre: hash kód gyors, de nem mindig egyértelmű egysoros leírók, pl. SMILES jól használhatók, de egyértelműséget biztosítani kell (pl. Morgan algoritmus) kémiai, piaci elnevezések gyakran nem egyértelműek ráadásul a szerkezetet sem mindig adják vissza. a molekuláris szerkezetből származtatott egyszerű leírók, összegképlet, molekulatömeg, gráf alapú összegek csak első szűrésre használhatók Elő kell állítani a kérdéses molekulára is az adatbázisban használt kódo(ka)t Utána: bináris keresés, bináris fa alapú indexelés, stb. Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves

44 Adatok, adatbázisok 007. március. Keresés fragmens keresés (substructure search) Molekuláris szerkezetek felírhatók címkézett, színezett gráfok segítségével: G = (C,E), a G gráf C csúcsai és E élei segítségével adható meg. Ugyanez molekuláris szerkezetekre (S): S = (A,K), az S molekulagráf az A = {a, a, } atomok és K = {k, k, } kötések segítségével adható meg. Egy gráf másik gráfban való izomorf rész-gráfjának megtalálása NPteljes probléma, n atomos kereső (query) molekula és m atomos cél esetében az összes lehetőség száma: N illesztés = m! ( m n)! ELTE Kémiai Intézet, Szerves

45 target map query 5 0 H C 5 0 OH CH Keresés Visszalépéses (backtrack) algoritmus Kereső (query) HO 5 CH Összesen 5! = 0 lehetőség Cél (target) map CH Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 5

46 target map query 5 0 H C 5 0 OH CH Keresés Visszalépéses (backtrack) algoritmus Kereső (query) HO 5 CH Összesen 5! = 0 lehetőség Cél (target) CH map Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 6

47 target map query 5 0 H C 5 0 OH CH Keresés Visszalépéses (backtrack) algoritmus Kereső (query) HO 5 CH Összesen 5! = 0 lehetőség Cél (target) Backtrack algoritmussal 9 vizsgálat map CH Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 7

48 Keresés Visszalépéses (backtrack) algoritmus optimálása H C CH 5 CH target map query Adatok, adatbázisok 007. március. OH Kereső (query) HO ELTE Kémiai Intézet, Szerves Cél (target) Eredetileg 5! = 0 lehetőség Optimált backtrack algoritmussal vizsgálat CH map

49 Keresés Visszalépéses (backtrack) algoritmus optimálása H C CH 5 CH OH HO CH target map query 0 0 Adatok, adatbázisok 007. március. Kereső (query) ELTE Kémiai Intézet, Szerves Cél (target) Eredetileg 5! = 0 lehetőség Tovább optimált backtrack algoritmussal 9 vizsgálat map

50 Keresés Szerkezeti kulcs (structural key) A molekulában megtalálható, előre kiválasztott szerkezeti elemekhez (atom típusok, jellemző funkciós csoportok) egy bitet rendelünk. Ha a szerkezeti elem megtalálható, a bitet beállítjuk Előnyei Könnyen előállítható Fix hosszúságú Adatbázisra, tárolandó molekulák jellegére optimálható Hátrányai Kevés bit (rövid kulcs) esetén sok ütközéssel járhat Sok bit esetén kicsi a kitöltöttség, lassul a keresés Nehéz általánosan használható jól optimált kulcsot készíteni Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 50

51 Keresés Molekuláris ujjlenyomat (fingerprint) Szintén adott n hosszúságú bitsorozat, de: Az adott atomból l távolságon belül található összes lehetséges szerkezeti motívumhoz rendelünk biteket Az adott motívumhoz pl. ezzel inicializált véletlenszám-generátorral állítunk be k bitet Előnyei: Könnyű implementálni Nem kíván előre kódolt szerkezeti motívum-bit összerendelést Általános célokra paraméterezhető n, k és l megfelelő megválasztásával. A kívánt bitsűrűség könnyen optimálható Hátrányai: Nagy l esetén előállítása költséges lehet Nagy l esetén n és k növelése is szükséges, ami a gyors keresés költségeit növeli Továbbfejlesztési lehetőség: Hajtogatással, változó hosszú kulcs használatával a bitsűrűség széles tartományban állandó szinten tartható Adatok, adatbázisok 007. március. ELTE Kémiai Intézet, Szerves 5