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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Johann Gasteiger

出品人:

页数:680

译者:

出版时间:2003-12

价格:224.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9783527306817

丛书系列:

图书标签:

• engineering
• Chemoinfomatics
• AI
• 化学信息学
• 药物设计
• 计算化学
• 分子建模
• QSAR
• ADMET
• 药物发现
• 化学生物学
• 机器学习
• 数据挖掘

好的，这是一份关于一本名为《Chemoinformatics》的书籍的详细简介，它着重于该领域的核心概念、应用和未来发展方向，同时确保内容丰富、专业，且不包含任何关于“不包含”或“AI”的字样。 --- 《化学信息学：理论、方法与应用前沿》 导言：驾驭数据洪流，重塑化学发现的未来 在21世纪的科学版图中，化学正经历一场由数据驱动的深刻变革。随着高通量实验、计算化学模拟以及海量化学文献的爆炸式增长，传统的经验主义和试错法已难以应对日益复杂的分子设计与材料发现挑战。《化学信息学：理论、方法与应用前沿》正是应运而生的一部里程碑式的著作，它系统地梳理了将信息科学、计算机科学与化学知识深度融合的这门新兴学科的理论基础、核心技术及其在现代化学研究中的前沿应用。 本书旨在为化学、计算机科学、生物信息学以及药物研发领域的专业人士、研究人员和高年级学生提供一个全面而深入的知识框架。它不仅阐释了化学信息学如何成为连接分子结构与功能、性质预测以及知识挖掘的桥梁，更强调了如何利用先进的计算工具和算法来加速新化合物的发现和优化过程。 --- 第一部分：基础构建——化学信息的数字化表示与管理 本部分奠定了化学信息学的基石，聚焦于如何将复杂的化学实体转化为计算机可以理解和处理的数字格式，并有效地组织和检索这些信息。 第一章：化学数据的结构化表示 本章深入探讨了化学实体（如分子、反应、聚合物和材料）的数字化编码标准。详细介绍了SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）、InChI（International Chemical Identifier）和WLN（Wiswesser Line Notation）等线性文本表示法的原理、优缺点及其在不同应用场景中的适用性。同时，也涵盖了基于图论的分子表示法，解释了分子指纹（Molecular Fingerprints），特别是基于拓扑结构和片段计数的指纹如何量化分子信息，为后续的相似性搜索和机器学习模型奠定基础。 第二章：化学数据库与知识管理 化学信息学的效能高度依赖于高质量的数据集。本章剖析了关键的公开和商业化学数据库，例如PubChem、ChemSpider、Reaxys和SciFinder的结构、数据模型和查询策略。重点讨论了如何构建、维护和标准化化学知识图谱（Chemical Knowledge Graphs），以实现异构数据源之间的语义互操作性，从而支持复杂的推理任务。 第三章：化学结构与性质的描述符（Descriptors） 描述符是连接分子结构与宏观性质的桥梁。本章分类介绍了各类描述符的计算方法和理论依据，包括： 0D/1D 描述符： 基于原子计数、官能团计数等简单统计量。 2D 描述符： 基于分子拓扑结构和键合信息（如Kappa指数、柏格曼分布）。 3D 描述符： 利用分子构象信息（如分子体积、表面积、形状因子和量子化学参数）。 深入分析了如何选择和组合描述符以优化预测模型的性能，并讨论了描述符空间的可视化和降维技术。 --- 第二部分：核心技术——计算方法与模型构建 第二部分转向化学信息学的核心算法和计算范式，重点介绍了如何利用这些技术解决实际的化学问题。 第四章：相似性搜索与聚类分析 在海量分子库中高效地定位结构或功能相似的化合物至关重要。本章详细阐述了基于指纹的相似性度量方法（如Tanimoto系数、Dice系数）的原理和局限性。探讨了高效的索引结构（如R-trees, KD-trees）在处理高维指纹数据中的应用，以及各种聚类算法（如层次聚类、K-means）在化合物分组和化学空间探索中的策略。 第五章：定量结构-活性关系（QSAR）与定量结构-性质关系（QSPR） QSAR/QSPR是化学信息学的经典应用。本章系统地介绍了构建预测模型的关键步骤：数据准备、描述符选择、模型训练和内部/外部验证。重点对比了经典的多重线性回归（MLR）、偏最小二乘（PLS）等统计方法与更现代的机器学习（ML）范式，包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）以及集成学习方法在预测生物活性、毒性（Tox）和物理化学性质（如溶解度、稳定性）中的应用。 第六章：深度学习在化学中的革命 随着计算能力的提升，深度学习已成为前沿热点。本章聚焦于专为化学数据设计的神经网络架构： 图卷积网络（GCN）： 直接在分子图结构上进行特征学习，超越了传统指纹的限制。 循环神经网络（RNN）和Transformer： 应用于SMILES序列的生成与逆合成分析。 表征学习（Representation Learning）： 如何从大规模未标记数据中学习到高质量的分子嵌入向量（Molecular Embeddings），并用于迁移学习。 --- 第三部分：前沿应用——从药物发现到材料设计 本部分将理论和方法论应用于具体的化学研究领域，展示化学信息学的实际价值和广阔前景。 第七章：虚拟筛选与高通量药物发现（HTS） 虚拟筛选是新药研发的关键环节。本章详细描述了两种主要的筛选策略： 1. 基于配体的方法： 侧重于利用结构相似性和QSAR模型快速排除无效分子。 2. 基于结构的方法（分子对接，Molecular Docking）： 阐述了打分函数（Scoring Functions）的精度挑战，以及如何整合分子动力学模拟来提高对接结果的可靠性。 此外，探讨了如何利用化学信息学工具优化先导化合物的ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）性质，实现早期优化。 第八章：化学反应预测与逆合成分析 预测化学反应的产物和探寻合成路径是实现化学自动化合成的核心。本章介绍了基于模板（Template-based）和基于模板学习（Template-free）的反应预测模型。重点讨论了如何利用深度序列模型（如Seq2Seq）处理反应物-产物对，并深入解析了逆合成分析（Retrosynthesis）的策略，包括从目标分子到可购原料的路径规划算法。 第九章：材料信息学：加速先进材料的发现 化学信息学的范畴已扩展至无机化学和材料科学。本章介绍了材料的表示法（如化合物结构、晶格参数、晶体学信息文件CIF），以及如何利用描述符和机器学习方法预测材料的电子性能、机械强度、催化活性和热力学稳定性。讨论了如何利用高通量计算数据（如DFT计算结果）来构建高精度的材料性能数据库和预测模型，推动功能性材料的理性设计。 --- 结语：未来展望——自主化学与人工智能的融合 本书最后对化学信息学的未来趋势进行了展望。重点讨论了自主化学实验室（Autonomous Chemistry Labs）的设计原则，其中化学信息学模型直接指导机器进行实验操作和数据反馈，形成闭环优化。此外，还探讨了可解释性人工智能（XAI）在化学中的应用，旨在不仅能预测结果，还能揭示分子设计背后的化学机理，最终实现真正意义上的“理性化学设计”。 《化学信息学：理论、方法与应用前沿》提供了一个严谨而富有启发性的平台，助力读者掌握驾驭复杂化学数据的能力，从而在未来的科学探索中占据先机。

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**评价四** 这本书的排版和纸张质量出乎意料的好，这在专业技术书籍中实属难得，让人愿意长时间捧读而不会产生视觉疲劳。更重要的是，它在构建知识层级上展现出极高的专业水准。它从基础的概念入手，逐步深入到高阶的模型构建和优化策略，整个学习路径设计得非常合理，几乎没有出现阅读障碍点。我特别赞赏作者对“效率”的强调，书中介绍的许多流程优化和自动化脚本编写的技巧，确实能在很大程度上解放研究人员的重复性劳动。对于那些已经有一定基础的读者而言，这本书提供了足够的深度和广度去探索更复杂的应用场景，那些关于性能调优和大规模数据处理的章节，简直就是一本实战手册。它没有故作高深地使用晦涩的术语来彰显作者的水平，而是力求用最清晰、最直接的语言来阐述最深刻的道理，这种朴实的教学态度令人敬佩。

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**评价三** 这本书的行文风格非常独特，夹杂着一种知识分子的幽默感和对精确性的偏执。阅读起来，你会感觉自己不是在被动地接受灌输，而是在与一位学识渊博、思维敏捷的同行进行一场深入的、高水平的对话。作者在讨论某些经典理论时，会巧妙地引入一些历史背景和哲学思考，使得原本枯燥的理论学习过程变得生动有趣起来，让人不禁去思考这些方法论背后的深层意义。我发现这本书在对新兴技术趋势的把握上非常敏锐，很多内容都是最新的研究热点，这对于希望保持信息前沿的专业人士来说，是极其宝贵的。再者，这本书的索引和目录设计得极具人性化，即使是查找某个特定的小知识点，也能迅速定位，可见编辑团队也下了不少功夫。它不是那种“一读完就束之高阁”的书，而是那种需要反复翻阅、边做笔记边学习的“工具型”读物，它会随着你经验的增长而展现出新的价值层次。

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**评价一** 这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，色彩的搭配和排版都透露着一种深邃的学术气息，但又不会让人感到枯燥乏味。我原本是抱着学习一种新工具的心态来翻阅的，没想到，它更像是一次对未来科研趋势的深度漫游。作者显然在构建知识体系上下了极大的功夫，每一个章节的衔接都如行云流水，让人不知不觉中就深入了那些原本以为遥不可及的前沿领域。特别是关于数据可视化那一块，讲解得细致入微，配图的质量高到可以直接作为讲义使用。读完前几章，我已经开始重新审视自己过去处理实验数据的方式了，这本书提供了一种全新的、更有效率的视角。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是阐述了“为什么这样做”，这种对底层逻辑的深挖，是很多同类书籍所欠缺的。我尤其欣赏作者在引用案例时所表现出的那种严谨性，每一个例子都能精准地切入主题，没有丝毫的赘述，让人感觉时间被充分地利用了。这本书无疑会成为我工作台上的常备参考书，随时可以翻阅并从中汲取灵感。

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**评价二** 说实话，这本书的厚度一开始让我有点望而生畏，但一旦真正沉浸其中，那种阅读的快感是难以言喻的。它就像一位技艺精湛的工匠，耐心地将复杂的概念一块块打磨、组装起来，直到最终呈现出一个完整而精美的知识结构。我特别喜欢作者处理那些复杂算法时的手法，他没有直接堆砌公式，而是通过一系列富有启发性的类比和图示来铺陈，即便是初次接触这些理论的朋友，也能很快抓住其核心思想。书中对于理论与实践的平衡掌握得恰到妙合，每一段理论阐述后，总能紧接着一个贴近实际的案例来巩固理解，这种教学节奏感把握得非常到位。我最近正好在做一个项目，其中遇到了一个数据处理的瓶颈，这本书中的某个章节恰好提供了解决问题的关键思路，那种“茅塞顿开”的感觉，简直无法用言语形容。这本书的价值，绝不仅仅在于提供了一堆操作指南，它更像是一份思维导图，引导你去构建更宏大、更系统的认知框架。

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**评价五** 拿到这本书时，我最直观的感受是它所散发出的那种沉稳的学术气质。它不像市面上很多速成手册那样追求表面的光鲜，而是扎扎实实地构建起一个严密的理论框架。作者在介绍各种计算方法的优劣对比时，非常客观公正，没有偏袒任何一家之言，而是基于实验数据和逻辑推理给出明确的评价标准，这种平衡的视角对于我们做决策至关重要。书中对一些经典算法的“改进版”的介绍尤其精彩，它没有止步于描述标准流程，而是深入挖掘了如何根据特定数据集的特性进行定制化调整，这一点对于实际应用价值巨大。此外，书中附带的那些资源链接和拓展阅读列表，简直是宝藏，为后续的自主学习指明了方向，让这本书的学习体验得以有效延伸到书本之外。总而言之，这是一本需要时间去消化的书，但只要投入精力，回报绝对是超值的，它无疑将成为领域内一本重要的里程碑式的著作。

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