SCScore-Numpy

SCScore-Numpy 是一个基于 NumPy 的分子合成复杂性评分模型。本项目实现了一个独立的 Python 模型，用于加载预训练的权重并计算给定分子（SMILES 表示）的合成复杂性分数。此外，项目还提供了一个基于 FastAPI 的 Web 服务，支持通过 HTTP 接口计算分数。

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功能概览

1. 分子合成复杂性评分：使用预训练模型计算分子的合成复杂性分数。
2. 支持 SMILES 输入：接收标准的 SMILES 字符串进行评分。
3. FastAPI 服务：通过 RESTful API 提供分数计算功能。
4. 测试脚本：包含单元测试和服务测试用例。

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快速开始

环境准备

1. 克隆项目：

   git clone https://github.com/your-repo/scscore-numpy.git
   cd scscore-numpy

2. 创建虚拟环境并安装依赖：

   conda create -n scscore-numpy python=3.8 -y
   conda activate scscore-numpy
   pip install -r requirements.txt

3. 下载模型权重： 请确保模型文件 model.ckpt-10654.as_numpy.pickle 已放置在 scscore/models/ 目录下。

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使用方法

1. 命令行运行

运行以下脚本，直接调用模型对单个 SMILES 字符串进行评分：

python main.py

确保 main.py 中已指定正确的 SMILES 字符串。

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2. FastAPI 服务

启动服务

运行以下命令启动 FastAPI 服务：

uvicorn fastapi_service:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

服务启动后，可通过以下 URL 访问：

• Swagger 文档：http://127.0.0.1:8000/docs
• ReDoc 文档：http://127.0.0.1:8000/redoc

API 示例

Endpoint: POST /calculate_score

请求示例：

{
  "smiles": "C1=CC=C2C=CC=CC2=C1"
}

响应示例：

{
  "smiles": "C1=CC=C2C=CC=CC2=C1",
  "score": 1.5987794399261475
}

PowerShell 测试命令：

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/calculate_score -H "Content-Type: application/json" --data '{"smiles": "C1=CC=C2C=CC=CC2=C1"}'

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测试

1. 单元测试

运行以下命令执行单元测试：

python -m unittest discover tests

2. 服务测试

文件 test_service.py 包含对 FastAPI 服务的测试用例，运行以下命令执行：

python test_service.py

示例输出

Running Test Case 1: Simple ethanol molecule
  Input SMILES: CCO
  Response: {'smiles': 'CCO', 'score': 2.345678}

Running Test Case 2: Benzene ring
  Input SMILES: C1=CC=CC=C1
  Response: {'smiles': 'C1=CC=CC=C1', 'score': 3.567890}

Running Test Case 3: Simple carboxylic acid
  Input SMILES: CC(C)C(=O)O
  Response: {'smiles': 'CC(C)C(=O)O', 'score': 2.987654}

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项目结构

scscore-numpy/
│
├── scscore/                     # 核心代码模块
│   ├── __init__.py              # 模块初始化
│   ├── model.py                 # SCScore NumPy 推理模型
│   ├── utils.py                 # 工具函数（可选）
│   └── models/                  # 模型文件存放目录
│       └── model.ckpt-10654.as_numpy.pickle # 模型文件
│
├── tests/                       # 测试代码目录
│   ├── __init__.py              # 使其成为模块
│   └── test_model.py            # 测试推理功能
│
├── main.py                      # 程序入口
├── fastapi_service.py           # FastAPI 服务实现
├── test_service.py              # 测试服务的脚本
├── requirements.txt             # 项目依赖
└── README.md                    # 项目说明文档

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依赖

以下是项目主要依赖的 Python 包：

fastapi
uvicorn
numpy
rdkit

安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

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常见问题

1. 如何处理无效的 SMILES 字符串？

FastAPI 服务会返回 400 错误码，并提示如下：

{
  "detail": "SMILES string cannot be empty."
}

2. 模型文件丢失怎么办？

请确保 model.ckpt-10654.as_numpy.pickle 文件存在于 scscore/models/ 目录下。

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贡献

欢迎提交 Issue 或 Pull Request 来贡献代码！在提交之前，请确保通过所有单元测试。

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许可证

本项目基于 MIT 协议开源。