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化學資訊學
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化學信息學（Cheminformatics）是使用計算機和信息技術應用於化學領域的一系列問題。這些計算機（In silico）技術被用於在製藥公司的藥物發現過程中。這些方法還可以用於化學和相關行業，以及涉及或研究化學過程的環境科學和藥理學等領域[1]。
歷史
術語化學信息學（Cheminformatics）是1998年被F.K. 布朗[2][3]定義的：
化學信息學是這些信息資源的混合，將數據轉化為信息和信息轉化為知識，以便在藥物導向識別和優化領域更快地做出更好的決策。
從那時起，兩種拼寫已被使用，有些已經演變為化學信息學（Cheminformatics）[4]，而歐洲學術研究會於2006年設立為化學信息學[5]，最近成立的《化學信息學學報》（Journal of Cheminformatics）是對較短變體的強力推動。
基礎
化學信息學將化學，計算機科學和信息科學的科學工作領域結合在化學空間中的拓撲，化學圖論，信息檢索和數據挖掘領域[6][7][8][9]。化學信息學也可以應用於各種行業，如紙張和紙漿，染料和相關行業的數據分析。
應用
化學信息學的主要應用是存儲，索引和搜索與化合物有關的信息。這種存儲信息的有效搜索包括計算機科學中作為數據挖掘，信息檢索，信息抽取和機器學習的主題。相關研究課題包括：
化學結構的計算機表示使用專門的格式，例如基於XML的化學標記語言或簡化分子線性輸入規範（SMILES）。 這些表徵通常用於存儲在大型化學數據庫中。 雖然一些格式適用於2或3維的視覺表示，但其他格式更適合於研究物理相互作用，建模和對接研究。
化學數據可以涉及真實或虛擬分子。可以以各種方式產生化合物的虛擬圖書館以探索化學空間,並假設具有所需性質的全新的化合物。
最近使用FOG（片段優化生長）算法生成化合物類（藥物，天然產物，多樣性合成產品）的虛擬文庫[10] 。這是通過使用化學信息工具來訓練馬可夫鏈在真實化合物類別上的轉變概率，然後使用馬爾可夫鏈產生類似於訓練數據庫的全新化合物。
這是定量結構-活性關係和定量結構性質關係值的計算，用於預測其結構中化合物的活性。在這種情況下，化學計量學也和它有很強的關係。化學專家系統也是相關的，因為它們代表化學知識的一部分，作為計算機(In silico)表示。有一個相對較新的匹配分子對分析或預測驅動的MMPA的概念，它與QSAR模型相結合，以便識別活動懸崖[11]。
參閱
參考資料
外部連結
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