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Extended-Connectivity Fingerprints

计算机科学 下部结构 相似性(几何) 班级(哲学) 表征(材料科学) 指纹(计算) 数据挖掘 算法 口译(哲学) 人工智能 模式识别(心理学) 拓扑(电路) 数学 物理 组合数学 图像(数学) 工程类 结构工程 光学 程序设计语言
作者
David Rogers,Mathew Hahn
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:50 (5): 742-754 被引量:5614
标识
DOI:10.1021/ci100050t
摘要

Extended-connectivity fingerprints (ECFPs) are a novel class of topological fingerprints for molecular characterization. Historically, topological fingerprints were developed for substructure and similarity searching. ECFPs were developed specifically for structure-activity modeling. ECFPs are circular fingerprints with a number of useful qualities: they can be very rapidly calculated; they are not predefined and can represent an essentially infinite number of different molecular features (including stereochemical information); their features represent the presence of particular substructures, allowing easier interpretation of analysis results; and the ECFP algorithm can be tailored to generate different types of circular fingerprints, optimized for different uses. While the use of ECFPs has been widely adopted and validated, a description of their implementation has not previously been presented in the literature.
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