化学信息学与分子建模
化学信息学将计算和信息技术应用于化学数据，以数字方式表示分子，搜索化学空间，并模拟结构-性质关系。
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Definition
利用计算方法存储、检索、分析和建模化学信息的学科，连接了化学、计算机科学和统计学。
Scope
涵盖分子和化学结构的数字表示、分子描述符和指纹、相似性与子结构搜索、虚拟筛选和分子对接，以及机器学习在化学数据上的日益增长的应用。侧重于数据驱动的发现，而非第一性原理的电子结构。
Sub-topics
Core questions
- 如何表示分子以便计算机存储和比较它们？
- 如何定义化学相似性并用于搜索大型化合物库？
- 如何通过计算方法对目标候选分子进行排序？
- 机器学习如何学习结构-性质和结构-活性关系？
Key theories
- 分子相似性原理
- 结构相似的分子往往具有相似的性质和活性，这为相似性搜索和许多预测模型提供了依据，但也要承认存在显著的例外情况。
- 基于结构的数字表示
- 分子被编码为图、线性表示法或描述符向量，从而能够存储、搜索和对化学结构进行定量建模。
Clinical relevance
化学信息学是现代药物发现和材料信息学的基础，能够对大量化合物库进行虚拟筛选，优先合成，并预测指导实验工作的性质。
History
该领域起源于20世纪60年代和70年代的化学文献和结构处理系统，约在1998年以“化学信息学”之名逐渐成形，并随着高通量筛选、大型数据库和机器学习的出现而迅速发展。
Key figures
- Johann Gasteiger
- Andrew Leach
- Valerie Gillet
- Peter Willett
Related topics
Seminal works
- leach2007
- gasteiger2003
Frequently asked questions
- 化学信息学与量子化学有何不同？
- 量子化学从物理理论计算分子性质，而化学信息学则处理化学数据以及统计或基于图的模型，通常不涉及明确的物理学，以大规模组织和预测。
- 化学信息学与生物信息学相同吗？
- 不；它们是姊妹信息学学科，但化学信息学侧重于小分子和化学结构，而生物信息学则侧重于生物序列和大分子。