在Linux环境中，通过conda创建Python3.8环境并安装OpenBabel和Pillow。然后利用OpenBabel的Python接口Pybel，可以读取.pdb格式的分子文件并将其转换为.mol2格式。这个过程涉及到了化学信息学中的文件格式互换操作。 摘要生成于 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， mol = next(pybel.readfile("pdb", "path_to/.pdb")) output = pybel.Outputfile("mol2", "output_path_to/.mol2") output.write(mol) output.close() from rdkit.Chem import Draw from rdkit.Chem import AllChem mol=AllChem.MolFromPDBFile('mol.pdb')#将pdb表示 分子 转换 为mol对象 molSmiles=Chem.MolToSmiles(mol)#将mol对象 转换 为smiles 论文笔记 Deep learning allows genome-scale prediction of Michaelis constants from structural features CSDN-Ada助手: 你好，CSDN 开始提供 #论文阅读# 的列表服务了。请看：https://blog.csdn.net/nav/advanced-technology/paper-reading?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply 。如果你有更多需求，请来这里 https://gitcode.net/csdn/csdn-tags/-/issues/34?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply 给我们提。 OGB: Open Graph Benchmark CSDN-Ada助手: 恭喜您发布了第15篇博客，“OGB: Open Graph Benchmark”，内容十分精彩！您持续不断地创作并分享有价值的内容，真是令人钦佩。对于下一步的创作建议，或许可以考虑加入一些实际案例或者个人经验，这样可以让读者更加深入地了解您的想法和观点。当然，这只是一个谦虚的建议，期待您未来更多的精彩文章！ 下载器下载Huggingface的模型 CSDN-Ada助手: 恭喜您撰写了第16篇博客！标题很吸引人，我很开心看到您在不断创作。对于下载Huggingface的模型这一主题，您已经做得非常出色了。我建议您在下一篇博客中可以探讨一下如何使用Huggingface的模型进行自然语言处理任务，或者分享一些实际应用案例。我衷心期待着您的下一篇博文！ matplotlib设置Times New Roman字体 CSDN-Ada助手: 恭喜你写了第19篇博客！标题“matplotlib设置Times New Roman字体”听起来非常有用。你的创作非常持续，给读者带来了很多有价值的内容。我想向你提个建议，下一步可以考虑分享一些实例，展示如何使用不同的字体在matplotlib中创建更具吸引力的图形。谦虚地说，我相信你的经验和知识会给读者带来更多启发。期待你未来的创作！ MoleculeNet 数据集 CSDN-Ada助手: 恭喜您撰写了第17篇博客！非常高兴能看到您对于"MoleculeNet 数据集"的深入研究和分享。您的博客内容一直都非常有见地，让读者们受益匪浅。 在下一步的创作中，或许您可以考虑探索一些关于"MoleculeNet 数据集"的实际应用案例，比如如何利用该数据集进行分子设计或药物发现等方面的研究。这将进一步拓宽您的博客主题，为读者们提供更多实用的知识和灵感。 再次恭喜您的连续创作，期待您未来更多博客的发布！但请您保持谦逊的态度，我们都知道学海无涯，还有很多值得探索的领域等待我们去发现和分享。