From 1ede9fdec345f7294c85fb486dbd6bd2e005c7ce Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: mm644706215 <ze.ga@qq.com>
Date: Tue, 11 Mar 2025 18:32:21 +0800
Subject: [PATCH] use balloon 3d mol

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 pycomsia/src/train_qsar_model.py | 48 +++++++++++++++++---------------
 1 file changed, 25 insertions(+), 23 deletions(-)

diff --git a/pycomsia/src/train_qsar_model.py b/pycomsia/src/train_qsar_model.py
index d7429f1..a115409 100644
--- a/pycomsia/src/train_qsar_model.py
+++ b/pycomsia/src/train_qsar_model.py
@@ -130,36 +130,38 @@ def select_2d_features(X_df, y, k=10):
     return X_selected, selected_features
 
 # ------------------------ 3D-QSAR特征计算（从 CSV 中 SMILES 生成3D构象） ------------------------
-def generate_3d_mols_from_csv(csv_file, mmffVariant='MMFF94'):
+def generate_3d_mols_from_csv(csv_file):
     """
-    从 CSV 文件中读取 SMILES，生成分子的3D构象（添加氢原子、嵌入构象并进行MMFF能量最小化）。
-    针对大环分子，启用了宏环扭转角优化并增大了嵌入尝试次数。
+    从 CSV 文件中读取 Compound 字段，拼接 ".sdf" 后缀，
+    在指定目录中加载已生成3D构象的分子文件。
     
-    mmffVariant：MMFF94或MMFF94S，默认为 MMFF94
-    
-    返回值：分子列表，每个元素为 (mol, True)
+    参数:
+        csv_file: 包含 Compound 字段的 CSV 文件路径。
+        
+    返回:
+        分子列表，每个元素为 (mol, True)。
     """
     import pandas as pd
+    from pathlib import Path
     from rdkit import Chem
-    from rdkit.Chem import AllChem
-    
+
     data = pd.read_csv(csv_file)
     mols = []
-    # 距离几何+ETKDG生成3D构象
-    for smi in data["SMILES"]:
-        mol = Chem.MolFromSmiles(smi)
-        if mol is None:
-            print(f"Warning: 无法从 SMILES {smi} 生成分子。")
+    sdf_dir = Path("/root/project/qsar/pycomsia/src/balloon_output")
+    
+    for compound in data["Compound"]:
+        sdf_file = sdf_dir / f"{compound}.sdf"
+        if not sdf_file.exists():
+            print(f"Warning: 文件 {sdf_file} 不存在。")
             continue
-        m3d = Chem.AddHs(mol)
-        AllChem.EmbedMolecule(m3d, randomSeed=10, useMacrocycleTorsions=True)
-        # MMFF生成3D构象 优化
-        if m3d.GetNumConformers() > 0:
-            AllChem.MMFFOptimizeMolecule(m3d)
-            mols.append(m3d)
-        else:
-            print(f"Warning: 分子 {smi} 未生成构象。")
-
+        # 读取 SDF 文件（假设每个 SDF 文件只包含一个分子）
+        mol = Chem.MolFromMolFile(str(sdf_file))
+        if mol is None:
+            print(f"Warning: 无法从文件 {sdf_file} 读取分子。")
+            continue
+        mols.append(mol)
+    
+    # 只返回包含至少一个构象的分子
     aligned_results = [(mol, True) for mol in mols if mol.GetNumConformers() > 0]
     return aligned_results
 
@@ -336,4 +338,4 @@ def cli(data_smi, target):
 
 if __name__ == "__main__":
     cli()
-# python main.py --data-smi /root/project/qsar/1d-qsar/data_smi.csv --target MIC_LOG_ATCC25923
+# python train_qsar_model.py --data-smi /root/project/qsar/1d-qsar/data_smi.csv --target MIC_LOG_ATCC25923