CIDをメモっておきます。Serviceに移動します。ServiceIDを入力、ファイル形式をXMLにしてダウンロードします。待ってると自動でダウンロードが開始します。適当なエディタで開きます。sertoninで検索。名前が取れないと辞書が作れない。Compoundは構造の記述だけみたいです。化合物の名前とかは載っていない。Substanceの方で検索。111677885)。Serviceに移動します。データベースはSubstanceを選択、IDにSIDを入力します。ふぉーまっとはXMLにしてダウンロードしてみます。synonyms(同義語)のとこに名称がたくさんありました。セロトニン別名多いなぁ。XMLで化合物名を取得できることがわかりました。ダウンロードもっとも今回はサイト上での利用方法には関心がなくて、もっぱら機械的に処理するためのデータが欲しいわけですが。データをダウンロードする手引きがありました。DocsまとめてダウンロードするにはFTPサイトを利用するのが良いみたいです。siteFTPサイトにアクセスすると以下のようなディレクトリ構造が表示されます。更新分がそれぞれDaily/、Weekly、Monthlyに保存されているというようなことがドキュメントに書いてありました。Daily/の中に入ってさらに日付ディレクトリを選択します。SDF/にはSDFファイルが入っています。SDFは化合物を行列形式で表記したものです。詳しくは以下のサイトを参考にしてください。(ケムステ)(構造式って機械に理解しにくいし、一意じゃないよね、新しい表記方法考えようぜ!って以前友人と盛り上がったら既にありました。無知の極み)今回はXML形式のものをダウンロードします。XML/に移動して、圧縮されたgzipファイルをダウンロード、手元で解凍します。READMEを読むと、ファイル名の数字がそのファイルに含まれるSubstanceのSIDの範囲とのことです。348356513〜348356522の10件だけでした。同名のDailyのファイルを統合するんでしょうかね。大本命の全リストはCURRENT-Full/に入っています。3億5000万のSubstanceがあるらしい。抜けてるのが気になりますが。これで辞書つくってみます。全部synonymsで同列に扱わずに代表名みたいなのがあると良かったですね。1つの化合物に別名が5つあるとしたら20億弱のデータになります。パフォーマンスがどうなるか気になるが。technology.MENU自己紹介Swampdog(VR解剖)未定(論文構造解析)。