微笑抽屉 当前版本：1.2.0（ ） 如果您使用此代码或应用程序，请引用《化学信息与建模杂志》上发表的原始论文： ###兼容性支持所有当前版本的主要浏览器，并且已在以下浏览器（版本）上测试了该应用程序： Chrome（68.0.3440.106） Firefox（61.0.1） 边缘（42.17134.167.0） Internet Explorer 11 Safari（10.1.2） SmilesDrawer也应该在所有这些浏览器的较旧版本上运行，如果您在较旧的浏览器上遇到任何问题，请打开一个问题，它将进行测试。 例子 使用光主题的例子可以发现，而另一个则是使用黑暗的主题，可以发现。 SmilesDrawer的颜色是完全可配置的。 显示来自不同数据库的分子的示例： 实验室 在这里可以找到一个非常简单的JSFiddle示例。 此示例显示SmilesDrawer.app

适用于SMILES（简化的分子输入行输入系统）文件的3D渲染应用程序 用于教育和示范目的。 应用程序接受，使用方法将SMILES字符串从文件转换为具有坐标的，应用程序利用库（）显示3D复合模型。 在开发过程中，我发现不是真正JavaScript库，也不是JQuery插件，并且由于我没有时间将其重写为Vue.js组件，因此我最终将其构建改版为Vue。 js应用。 一些主要功能： 用。渐进式JavaScript框架。 演示与交互。 利用进行3D模型渲染。 有验证步骤，仅接受有效的SMILES文件。 在所有浏览器（包括移动设备）上都很好用！ （感谢响应式网页设计） 支持多个文件的转换和渲染。 具有拖放功能。 使用SASS / SCSS进行样式设置。 已经彻底注释了代码。 演示 感谢，可以在实时演示。 手机浏览器问题 虽然该应用程序具有自适应设计，并且可以适应从最小的iPho

微笑解析器 目的 一个SMILES代码验证器（目前）和（不久的将来）一个解析器，用于创建键矩阵，连接矩阵，并（稍后）生成xyz文件，以与GAMESS或其他量子化学程序一起使用 原则 根据EBNF中SMILES的语法定义，使用pyparsing生成了一个解析器。 有关什么是SMILES，请参见（ ）对于pyparsing： ://pyparsing.wikispaces.com/

数据处理 用于建模的数据准备的Python代码： 处理有问题的分子的微笑：有机金属，混合物，肽。 资料取样 数据选择 安装： git clone https://github.com/phi-grib/Data_curation.git conda activate cd Data_curation python setup.py install 现在，您可以使用该代码从其结构中自动对化合物进行分类和分类。 仍在建设中。 将来添加的功能： 混合物检查 优化过滤功能。 现在有点嵌套了，这使得其他开发人员更难以更新和维护 用法示例： 包装中的Jupyter Notebook中有一个用法示例。

SMILES枚举，向量化和批处理生成 SMILES枚举是写出所有可能的SMILES形式的分子的过程。 这是在基于序列的分子建模之前进行数据增强的有用技术。 您可以在此或了解有关背景的更多信息 笔记 提供了更多更新的软件包。 导入SmilesEnumerator并实例化对象 from SmilesEnumerator import SmilesEnumerator sme = SmilesEnumerator () print help ( SmilesEnumerator ) Help on class SmilesEnumerator in module SmilesEnumerator: class SmilesEnumerator(__builtin__.object) | SMILES Enumerator, vectorizer and devectorizer |

SMILES2020:包含SMILES所有资料的存储库，Skoltech的夏季机器学习学校，将于8月16日至21日举行

展示通过神经网络用分子的特性来预测分子性质，主要内容就是介绍神经网络的原理，以及搭建神经网络的步骤和关于smiles分子式的处理。

库仑矩阵 从SMILES中格式化的分子生成库仑矩阵的工具。 依存关系 该程序需要numpy，pandas，rdkit和pybel（Open Babel）。