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出版者:第1版 (2000年9月1日)

作者:俞庆森

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2000-9-1

价格:22.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502529840

丛书系列:

图书标签:

• 化学信息学
• 互联网
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好的，以下是关于一本名为《网络化学信息学导论》的图书简介，该书内容与您提到的《Internet上的化学信息资源》不完全重叠，重点聚焦于化学信息学的理论基础、数据结构和高级分析方法： --- 《网络化学信息学导论：从数据结构到知识发现》 内容简介 在信息爆炸的时代，化学科学的进步越来越依赖于高效地获取、管理、分析和解释海量化学数据。本书《网络化学信息学导论：从数据结构到知识发现》并非一本简单的网络资源导航手册，而是一部深入探讨化学信息学核心理论、计算方法和数据组织范式的权威性教材与参考书。它致力于为化学家、材料科学家、生物信息学家以及计算机科学研究人员提供一个坚实的理论框架，用以理解和驾驭当代化学信息系统的复杂性。 第一部分：化学信息学的基石与数据表示 本书的开篇聚焦于化学信息学的理论基础和数据表示的演进。我们首先探讨了化学信息的本质——如何将抽象的化学概念（如分子结构、反应机制、光谱数据）转化为计算机可以理解和处理的数字化格式。 结构表示：从SMILES到InChI 详细阐述了分子结构描述符的发展历程，重点分析了SMILES (Simplified Molecular-Input Line-Entry System) 及其局限性，并深入讲解了 InChI (International Chemical Identifier) 及其层次化结构。我们不仅介绍了如何生成和解析这些字符串表示，更探讨了它们在数据库索引、规范化处理和跨平台数据交换中的核心作用。此外，还涵盖了三维结构描述（如MOLfile、PDB格式）的细微差别，以及如何处理晶体结构数据。 拓扑与描述符：定量描述化学空间 本部分详尽介绍了用于分子定性和定量描述的拓扑指数和分子描述符。内容包括经典的基于邻接矩阵和路径长度的拓扑学方法（如 Wiener、Kier-Hall 描述符），以及现代的2D/3D描述符集（如 RDKit 提供的摩根指纹、MACCS 键）。我们重点讨论了这些描述符如何被用作化学相似性度量的数学基础，以及在计算化学和药物设计中用于“指纹化”和特征提取的原理。 本体论与语义网：构建可计算的知识网络 超越简单的字符串和数值，本书探讨了如何使用本体论 (Ontology) 来规范化学术语和关系。深入分析了如 ChEBI (Chemical Entities of Biological Interest) 和 Reaction Data Ontology (RDO) 等标准，解释了它们如何通过定义明确的类、属性和关系，使得化学知识能够在语义层面上被机器推理。这为构建下一代集成化、可互操作的化学知识图谱奠定了理论基础。 第二部分：化学数据的组织、检索与管理 本部分转向实际应用层面，探讨了大规模化学数据库的设计哲学、高效检索算法以及数据质量控制。 化学数据库架构与查询优化 系统性地分析了主流化学数据库（如CAS SciFinder的逻辑架构、PubChem的CID系统）的内部组织方式。讨论了基于子结构检索 (Substructure Search) 的算法，包括精确匹配、邻接矩阵比较以及蒙版技术。特别关注了反应检索的复杂性，探讨了如何利用反应中心（Reaction Center）定义和SMARTS查询语言来实现高效的化学反应模式匹配。 计算化学数据流与集成 本书详细剖析了从量子化学计算（如Gaussian、ORCA输出文件）到分子动力学模拟（如GROMACS、AMBER轨迹文件）产生的大型数据流的处理流程。重点讨论了如何解析这些复杂的文本或二进制输出文件，提取关键能量学参数、构象信息以及统计热力学数据。同时也介绍了如何使用脚本语言（如Python）和专用工具链来标准化和可视化这些原始计算结果。 第三部分：知识发现与高级分析技术 最后一部分将视角提升至利用数据生成新知识的层面，涵盖了现代化学信息学的前沿方法。 定量构效关系 (QSAR) 与机器学习 系统阐述了 QSAR 模型的构建流程，从特征选择、数据预处理到模型训练和验证。详细对比了传统的多线性回归、偏最小二乘法 (PLS) 与现代的机器学习方法（如支持向量机 SVM、随机森林 RF）在预测化合物活性、毒性或物理化学性质时的适用性和优势。书中提供了关于模型可解释性 (Explainable AI, XAI) 在化学预测中的应用的初步探讨，强调理解模型决策的重要性。 化学信息学中的网络科学应用 探讨了如何将化学分子、反应或科学家视为图论中的节点，构建化学关系网络 (Chemical Networks)。分析了网络拓扑指标（如中心度、聚类系数）在识别关键分子、发现新反应路径或预测潜在药物靶点方面的应用。重点介绍了分子嵌入 (Molecular Embedding) 技术，即将复杂分子结构映射到低维向量空间，以便于使用图神经网络 (GNNs) 进行更深层次的结构-性质关联学习。 虚拟筛选与高通量数据处理 详细介绍了虚拟筛选 (Virtual Screening) 的主要策略：基于配体（Ligand-Based）和基于结构（Structure-Based）。对于基于配体的方法，深入讲解了分子对接 (Molecular Docking) 的评分函数机制、采样的局限性，以及如何结合物理化学信息来提高筛选的准确性。对于高通量实验数据的处理，讨论了如何应用统计学工具和异常值检测算法来净化实验数据，确保后续模型训练的可靠性。 总结 《网络化学信息学导论：从数据结构到知识发现》为读者提供了一条从理解化学数据“是什么”到掌握如何“利用它做什么”的清晰路径。本书避免了对特定商业软件操作界面的简单罗列，而是聚焦于驱动这些系统的核心算法、数据模型和科学原理，是面向未来化学研究的必备工具书。 ---

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