在AI应用的数据准备阶段，或者化合物数据库归类合并时，会有将同个化合物的不同形式标准化的需求。这样在比对时，就可以通过标准化后的SMILES的字符串比对，方便地处理化合物数据了。
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem.MolStandardize import rdMolStandardize
from rdkit import RDLogger
RDLogger.DisableLog('rdApp.*')
def standardize_smi(smiles,basicClean=True,clearCharge=True, clearFrag=True, canonTautomer=True, isomeric=False):
try:
clean_mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
# 除去氢、金属原子、标准化分子
if basicClean:
clean_mol = rdMolStandardize.Cleanup(clean_mol)
if clearFrag:
# 仅保留主要片段作为分子
clean_mol = rdMolStandardize.FragmentParent(clean_mol)
# 尝试中性化处理分子
if clearCharge:
uncharger = rdMolStandardize.Uncharger()
clean_mol = uncharger.uncharge(clean_mol)
# 处理互变异构情形，这一步在某些情况下可能不够完美
if canonTautomer:
te = rdMolStandardize.TautomerEnumerator() # idem
clean_mol = te.Canonicalize(clean_mol)
#移除立体信息，并将分子存为标准化后的SMILES形式
stan_smiles=Chem.MolToSmiles(taut_uncharged_parent_clean_mol, isomericSmiles=isomeric)
except Exception as e:
print (e, smiles)
return None
return stan_smiles
4个主要参数的解释见下，可按需设置clearCharge，clearFrag，isomeric与 canonTautomer为True或False。
另外该函数可能会引起rdkit过多的打印，故特意设置RDLogger不展示中间过程输出。
1. 移除电荷
将带正电荷或者负电荷的分子，处理成中性状态。
图一、移除氨基的正电荷例子
2. 移除小片段
化合物库标准化时，常常需要，移除溶剂或者盐离子的小片段。
图二、移除盐酸根的例子
3. 移除手性
对于AI任务，某些情况下不关心立体信息时，希望除去手性或顺反等立体空间信息。
图三、移除氨基连接处的手性
4. 互变异构的标准化
将不同互变异构体标准化为同一个结果输出，但注意可能该方法得到的不是最稳定的构型。
图四、互变异构的转换
