분자구조식을 데이터 분석용 정형데이터로 바꾸는 방법
분자의 구조는 그림처럼 보이지만, 데이터 분석에서는 숫자나 문자로 바꾸어야 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있습니다. 아래는 분자구조를 정형 데이터로 바꾸는 대표적인 방법들입니다.
1. SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)
설명: 분자의 구조를 간단한 문자열로 표현하는 방식입니다.
예시: 벤젠 → c1ccccc1
- 간결한 형식
- 머신러닝 모델에서 자주 사용
- 사람이 읽을 수 있는 구조
2. InChI (International Chemical Identifier)
설명: IUPAC이 개발한 국제 표준 식별자입니다.
예시: 벤젠 → InChI=1S/C6H6/c1-2-4-6-5-3-1/h1-6H
- 표준화된 고유 식별자
- 전 세계 화학 데이터베이스와 호환
- 기계 간의 정확한 정보 교환 가능
3. 분자 지문 (Molecular Fingerprints)
설명: 분자의 특징을 0과 1로 이루어진 비트열로 변환합니다.
- 대표 종류: MACCS, Morgan (ECFP 등)
- 분자 유사도 분석, 머신러닝 분류 모델에 사용
- 빠른 연산, 구조 비교에 유리
4. 그래프 기반 표현
설명: 분자를 원자 = 노드, 결합 = 엣지로 표현하는 그래프 구조입니다.
- 그래프 신경망(GNN) 등 최신 딥러닝 모델 입력용
- 분자 구조를 가장 직관적으로 표현
- 데이터 구조가 복잡하고 연산 비용 높음
5. 물리·화학적 특성 벡터
설명: 분자량, 극성표면적, 수소결합 수 등 수치로 나타내는 분자 특성입니다.
- QSAR, 예측 모델에서 널리 사용
- 통계 및 머신러닝에 적합한 수치 벡터 제공
- 특성 선택과 계산에 화학 지식이 필요
대표 키워드
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