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在药物化学研究中，理解结构-活性关系（Structure-Activity Relationship, SAR）是核心任务之一。分子支架（scaffold）作为化合物核心结构框架，帮助我们分组相似分子、分析取代基影响，并指导分子优化设计。本文将介绍一种基于RDKit的分子支架识别方法，灵感来源于2019年Naveja等人的论文（ACS Omega）。作为药物化学博士生，你可能经常处理大量化合物数据集，这个方法能高效自动化支架提取，提升你的SAR分析效率。
本文将逐步解释方法原理、代码实现和实际应用示例。所有代码基于Python，使用RDKit、Pandas和mols2grid库。如果你使用Google Colab，可以轻松安装这些依赖。
为什么需要分子支架识别？
在药物发现中，我们常遇到数百甚至数千个化合物。手动分类耗时费力，而支架识别可以：
- 分组化合物：将分子按共同支架分类，便于R-group分析（取代基变化对活性的影响）。
- 分子对齐：支架用于3D叠合，提高比较准确性。
- SAR洞察：识别高频支架，揭示活性热点。
传统方法如Murcko支架简单但忽略细节。本方法采用匹配分子对分析（Matched Molecular Pair Analysis, MMPA），更灵活，能捕捉细微变化。
方法原理
方法分为三步：
- 分子碎片化：使用RDKit的
Fragme