postgresql与rdkit

PostgreSQL与RDKit结合应用是化学信息学和数据库领域的重要研究课题，它实现了在开源数据库系统中嵌入化学信息学工具包，从而为处理化学数据提供了强大的支持。 RDKit是一个开源的化学信息学工具包，由Python、Java和C++语言编写而成，具备核心数据结构和算法，使用C++进行编写，并且运用了Boost库来增强其功能。RDKit提供了广泛的功能，包括二维和三维分子操作、用于机器学习的描述符生成、分子数据库卡具以及KNIME节点支持。它可以在Mac、Windows和Linux操作系统上运行，具有良好的跨平台性能。 RDKit的历史可以追溯到2000年到2006年，最初在Rational Discovery公司开发用于构建ADME、Toxicity和生物活性的预测模型。2006年6月，该软件以开源形式发布（采用BSD许可证），Rational Discovery公司停止运营。但该软件的开源发展仍在继续，目前在Novartis公司内部使用，并且Novartis也对开源版本做出了贡献。 关于PostgreSQL，这是一个强大的开源对象关系数据库系统，它通过其插件架构与RDKit整合，实现了数据库中的化学信息处理。PostgreSQL对RDKit的支持，通常被称为PostgreSQL cartridge，它允许数据库直接进行化学结构的处理和查询，而非需要外部程序的辅助。通过这种整合，化学数据可以被存储在数据库中，然后通过SQL查询直接进行化学结构的搜索和分析。在优化查询时，需要对数据库的系统表信息、参数信息和执行计划信息有深入了解，从而能够对查询进行有效的优化。 案例研究中，提到的匹配对分析是一种化学信息学中的方法，用于识别相似的化学结构，但具有不同生物活性的化合物。通过RDKit和PostgreSQL结合应用，可以高效地处理和分析化学信息数据，为化学和生物信息学研究提供有力的数据支持。 RDKit还提供了SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator）封装器，使得C++库可以被Python、Java等其他语言调用。这使得开发者可以利用多样的编程语言来构建化学信息学应用。 总而言之，PostgreSQL与RDKit的结合，不仅使得化学数据的存储和查询变得更加高效、便捷，而且还大大提高了化学信息学研究的效率和深度。这种结合为化学和生物信息学领域的发展提供了新的可能性，同时也展示了开源社区在推动科学技术进步方面的巨大作用。RDKit作为一个开源工具包，不断从社区吸取养分，同时也将自身的改进反馈给开源社区，形成一个良性的生态系统。