在化学信息学和药物研发的过程中，分子数据的质量至关重要。数据清理与标准化是确保分子库数据一致性、可靠性和可比较性的关键步骤。RDKit 提供了丰富的工具，帮助用户清理和标准化分子数据，从而提高下游分析和建模的准确性。

1 数据清理的重要性

分子数据通常来自多种来源，如公共数据库、高通量筛选实验和文献报道。不同来源的数据格式、命名规则和表示方法可能存在差异，导致数据的冗余、不一致或错误。通过数据清理，可以去除冗余信息、纠正错误，并确保数据的完整性。

常见数据清理步骤包括：

• 去除重复分子

• 处理无效或缺失的结构

• 标准化化学结构表示

• 矫正分子电荷和原子价

2 数据标准化的重要性

数据标准化是指将分子数据转换为统一的格式或表示方法。标准化步骤可以包括 SMILES 规范化、原子和键的类型规范化、氢原子的显式添加或移除等。标准化有助于提高分子数据的一致性，方便不同数据集之间的比较和整合。

常见数据标准化步骤包括：

• SMILES 规范化

• 标准化原子和键的类型

• 标准化立体化学信息

• 处理共轭结构和芳香性

3 使用 RDKit 进行数据清理与标准化

RDKit 提供了一系列工具和方法来帮助用户进行分子数据的清理与标准化。

3.1 去除重复分子

去除重复分子是数据清理的首要步骤。RDKit 可以通过分子的 Canonical SMILES 表示来识别和删除重复分子。

示例：去除分子库中的重复分子

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