The Molecule Cloud - compact visualization of large collections of molecules

سحابة الجزيئات - تمثيل مرئي مدمج لمجموعات كبيرة من الجزيئات

Clicks: 754
ID: 11563
2012
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Popular

Ranked #1 of 20 articles by views in journal of cheminformatics

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create 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.

5 SUSD one-off · no wallet required
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

No comments yet. Be the first to comment on this article.