REINVENT 4：高效掌握AI驱动分子设计工具的新手入门指南-平芜编程栈

REINVENT 4：高效掌握AI驱动分子设计工具的新手入门指南

【免费下载链接】REINVENT4AI molecular design tool for de novo design, scaffold hopping, R-group replacement, linker design and molecule optimization.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/REINVENT4

你是否曾在分子设计任务中面对海量化合物筛选而束手无策？是否因传统方法效率低下而错失研发良机？REINVENT 4作为AI驱动的分子设计工具，通过强化学习算法实现从头设计、骨架跃迁和R基团替换等核心功能，让复杂分子设计变得高效简单。本文将带你三步搞定环境配置、快速掌握核心功能，避开新手常见陷阱，轻松开启AI分子设计之旅。

环境配置：三步搭建可用开发环境

准备工作：确认系统与硬件要求

REINVENT 4需要Python 3.10及以上版本，支持GPU加速（NVIDIA、AMD、Intel）和纯CPU运行模式。不同硬件配置对应不同安装方案，选择适合你的环境配置方式。

操作流程：从代码获取到环境激活

🔧第一步：克隆项目代码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/re/REINVENT4 --depth 1 cd REINVENT4

🔧第二步：创建并激活虚拟环境

conda create -n reinvent4 python=3.10 -y # 创建专用环境 conda activate reinvent4 # 激活环境

🔧第三步：安装依赖包
根据硬件类型选择对应命令：

NVIDIA显卡：python install.py cuda126
AMD显卡：python install.py rocm64
Intel显卡：python install.py xpu
纯CPU运行：python install.py cpuonly

💡 若不确定硬件类型，推荐使用python install.py cpuonly，兼容性最佳但速度稍慢。安装完成后可通过reinvent --version验证是否成功。

核心配置：快速掌握TOML文件使用方法

配置文件功能解析

REINVENT 4使用TOML格式配置文件控制分子生成流程，核心配置文件及其适用场景如下：

配置文件路径	主要功能	适用场景
configs/sampling.toml	分子采样参数设置	快速原型开发、初步分子生成
configs/scoring.toml	分子性质评分规则	优化特定化学性质（如分子量、脂溶性）
configs/transfer_learning.toml	迁移学习参数	基于现有分子库训练新模型
configs/staged_learning.toml	分阶段优化流程	多目标分子性质优化

快速启动示例

在项目根目录执行以下命令启动分子采样：

reinvent configs/sampling.toml # 基础运行模式 # 或保存日志到文件 reinvent -l sampling_run.log configs/sampling.toml

💡 首次运行建议使用默认配置，观察输出结果后再逐步调整参数。配置文件中的num_samples参数控制生成分子数量，新手建议从500开始尝试。

功能模块：场景化应用指南

分子从头设计场景

适用场景：全新分子结构开发，无参考骨架
配置建议：

基础配置：configs/sampling.toml
关键参数：
- num_samples = 1000（生成分子数量）
- max_sequence_length = 200（分子SMILES最大长度）
避坑提示：确保scoring_components中至少包含一个评分项，否则生成结果无筛选依据

骨架跃迁优化场景

适用场景：已知活性骨架的结构改造
配置建议：

准备骨架文件：在configs/scaffolds.smi中定义核心骨架
修改配置：在sampling.toml中设置scaffold_file = "configs/scaffolds.smi"
避坑提示：骨架SMILES需符合规范，建议先通过RDKit验证结构合法性

交互式学习路径

推荐从notebooks/Reinvent_demo.py开始实践，该文件包含完整操作流程和注释说明，可通过Jupyter Notebook直接运行：

jupyter notebook notebooks/Reinvent_demo.py

目录结构：关键路径速览

REINVENT 4采用模块化设计，核心目录功能如下：

reinvent/：核心算法实现，包含模型定义和训练逻辑
reinvent_plugins/：扩展功能插件，如分子评分组件和化学性质计算
configs/：预设配置文件，覆盖各类应用场景
notebooks/：交互式学习材料，包含示例代码和教程
tests/：单元测试和集成测试，确保功能稳定性

能力拓展：自定义评分组件开发

需求场景

当内置评分组件无法满足特定需求（如自定义毒性预测模型）时，可开发专属评分组件。

实现思路

在reinvent_plugins/components目录创建新文件，命名以comp_开头（如comp_custom_toxicity.py）
定义评分类并使用@add_tag装饰器标记
在配置文件中引用新组件

代码示例

from reinvent_plugins.components.add_tag import add_tag @add_tag("custom_toxicity") class CustomToxicityComponent: def __init__(self, parameters): self.threshold = parameters.get("threshold", 0.5) def calculate_score(self, smiles): # 自定义评分逻辑 score = self._predict_toxicity(smiles) return 1.0 if score < self.threshold else 0.0 def _predict_toxicity(self, smiles): # 实现毒性预测逻辑 return 0.3 # 示例值

💡 开发时可参考contrib/reinvent_plugins/components中的示例代码，确保遵循插件开发规范。