The Molecule Cloud - compact visualization of large collections of molecules
سحابة الجزيئات - تمثيل مرئي مدمج لمجموعات كبيرة من الجزيئات
Article Quality & Performance Metrics
Readership in this journal
PopularRanked #1 of 20 articles by views in journal of cheminformatics
Bar heights use a square-root scale.
Mint this article as an NFT
Not yet mintedCreate a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.
Abstract
Abstract
Background
Analysis and visualization of large collections of molecules is one of the most frequent challenges cheminformatics experts in pharmaceutical industry are facing. Various sophisticated methods are available to perform this task, including clustering, dimensionality reduction or scaffold frequency analysis. In any case, however, viewing and analyzing large tables with molecular structures is necessary. We present a new visualization technique, providing basic information about the composition of molecular data sets at a single glance.
Summary
A method is presented here allowing visual representation of the most common structural features of chemical databases in a form of a cloud diagram. The frequency of molecules containing particular substructure is indicated by the size of respective structural image. The method is useful to quickly perceive the most prominent structural features present in the data set. This approach was inspired by popular word cloud diagrams that are used to visualize textual information in a compact form. Therefore we call this approach “Molecule Cloud”. The method also supports visualization of additional information, for example biological activity of molecules containing this scaffold or the protein target class typical for particular scaffolds, by color coding. Detailed description of the algorithm is provided, allowing easy implementation of the method by any cheminformatics toolkit. The layout algorithm is available as open source Java code.
Conclusions
Visualization of large molecular data sets using the Molecule Cloud approach allows scientists to get information about the composition of molecular databases and their most frequent structural features easily. The method may be used in the areas where analysis of large molecular collections is needed, for example processing of high throughput screening results, virtual screening or compound purchasing. Several example visualizations of large data sets, including PubChem, ChEMBL and ZINC databases using the Molecule Cloud diagrams are provided.
الملخص
الخلفية
يُعد تحليل المجموعات الضخمة من الجزيئات وتصورها مرئياً أحد أبرز التحديات المتكررة التي تواجه خبراء المعلوماتية الكيميائية في صناعة المستحضرات الصيدلانية. وتتوفر العديد من الطرق المتقدمة لأداء هذه المهمة، بما في ذلك التحليل العنقودي، وخفض الأبعاد، أو تحليل تواتر الهياكل البنائية (السقالات). ومع ذلك، يبقى فحص الجداول الضخمة التي تحتوي على البنى الجزيئية وتحليلها أمراً ضرورياً في جميع الأحوال. نقدم هنا تقنية تصوير مرئي جديدة، توفر معلومات أساسية حول تركيبة مجموعات البيانات الجزيئية بلمحة سريعة.
موجز
تُعرض هنا طريقة تتيح التمثيل المرئي للسمات البنيوية الأكثر شيوعاً في قواعد البيانات الكيميائية في هيئة مخطط سحابي. ويُشار إلى تواتر الجزيئات التي تحتوي على بنية فرعية معينة عبر حجم الصورة البنيوية المقابلة لها. تفيد هذه الطريقة في الإدراك السريع لأبرز السمات البنيوية الموجودة في مجموعة البيانات. وقد استُلهم هذا النهج من مخططات "سحابة الكلمات" الشائعة المستخدمة لتصوير المعلومات النصية في قالب مكثف وموجز؛ ولهذا أطلقنا على هذا النهج اسم "السحابة الجزيئية" (Molecule Cloud). كما تدعم هذه الطريقة تمثيل معلومات إضافية مرئياً عن طريق الترميز اللوني، مثل النشاط البيولوجي للجزيئات الحاملة لهذا الهيكل البنائي، أو الفئة البروتينية المستهدفة النموذجية لهياكل بنائية بعينها. ويتضمن البحث وصفاً تفصيلياً للخوارزمية، مما يسمح بسهولة تطبيقها عبر أي حزمة أدوات للمعلوماتية الكيميائية. وتتوفر خوارزمية التخطيط كرمز برمجي مفتوح المصدر بلغة جافا (Java).
الاستنتاجات
يتيح التمثيل المرئي لمجموعات البيانات الجزيئية الضخمة باستخدام نهج "السحابة الجزيئية" للعلماء الحصول بسهولة على معلومات عن تركيبة قواعد البيانات الجزيئية وسماتها البنيوية الأكثر تواتراً. ويمكن استخدام هذه الطريقة في المجالات التي تتطلب تحليل مجموعات جزيئية كبيرة، مثل معالجة نتائج الفحص عالي الإنتاجية، أو الفحص الافتراضي، أو شراء المركبات. كما يوفر البحث أمثلة تصويرية متعددة لمجموعات بيانات ضخمة، تتضمن قواعد بيانات PubChem وChEMBL وZINC، باستخدام مخططات السحابة الجزيئية.
| Reference Key |
peter2012thejournal
Use this key to autocite in the manuscript while using
SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
|
|---|---|
| Authors | Peter, Ertl;Bernhard, Rohde; |
| Journal | journal of cheminformatics |
| Year | 2012 |
| DOI |
DOI not found
|
| URL | |
| Keywords | Keywords not found |
Citations
No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org
ZincirX productsfrom the team behind Journament
-
PatentYazar
Patent drafts for the EPO, USPTO and TürkPatent
From inventor notes to a DOCX draft: description, claims, abstract. The machine drafts, the attorney signs.
See how it works (opens in a new tab) -
Projenator
Have a project idea? Score and plan it with AI
AI scores your idea in five dimensions and builds a phased plan. Your first project is free, no card needed.
Start your first project (opens in a new tab)
Cookies
We use strictly necessary cookies to run the site and keep you signed in. With your permission we would also use Google Analytics to see how the site is used, and Google AdSense to show ads on journal and article pages. Both stay off unless you accept, and you can change your mind at any time. How we use cookies · KVKK notice (Türkiye)
Cookie settings
Comments
No comments yet. Be the first to comment on this article.