Molecular Descriptors for Chemoinformatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Todeschini, Roberto/ Consonni, Viviana/ Mannhold, Raimund/ Kubinyi, Hugo/ Folkers, Gerd

出品人:

页数:1257

译者:

出版时间:2009-9

价格:3551.00 元

装帧:

isbn号码:9783527318520

丛书系列:

图书标签:

• Chemoinformatics
• Molecular Descriptors
• Drug Discovery
• QSAR
• Molecular Modeling
• Computational Chemistry
• Pharmaceutical Chemistry
• Bioinformatics
• Chemical Informatics
• Structure-Activity Relationship

化合物的语言：分子描述符的深邃世界 在化学研究的广阔海洋中，理解和预测化合物的性质是探索未知、设计新材料、开发新药物的核心驱动力。然而，分子本身复杂的结构和原子间的相互作用，如同浩瀚星辰，其规律性并非轻易可见。如何才能“读懂”分子的语言，揭示隐藏在三维结构下的化学真谛？答案就蕴藏在“分子描述符”这一强大的工具中。 本书旨在深入浅出地剖析分子描述符的奥秘，为化学信息学、计算化学、药物设计、材料科学等领域的学者、研究人员及学生提供一份详尽的指南。我们不将篇幅用于罗列已有的书籍目录或列举市面上的相关著作，而是将全部的精力投入到分子描述符本身的世界，从最基础的概念出发，逐步构建一个全面而深入的理解框架。 一、 分子描述符的基石：从原子到宏观性质的桥梁 本书的第一部分将为读者奠定坚实的理论基础。我们将首先探讨为何需要分子描述符。化合物的性质，无论是其溶解度、反应活性，还是其对生物体的药理作用，都与其微观的分子结构息息相关。然而，直接通过模拟所有原子间的相互作用来预测性质，计算量往往是天文数字。分子描述符正是应运而生，它将分子的复杂结构转化为一系列易于计算和分析的数值或字符串，从而架起了从微观结构到宏观性质的桥梁。 我们并非简单地提及“描述符”这个词，而是要深入其本质。我们将追溯分子描述符的起源，探讨早期化学中对分子结构特征的量化尝试，例如范德华体积、偶极矩等。随后，我们将引出现代化学信息学中最为核心的概念——“描述符空间”。在这个抽象的空间中，每一个化合物都被映射为一个高维向量，向量的每一个维度都代表着一个特定的分子特征。理解描述符空间的维度、密度和覆盖范围，对于选择合适的描述符、构建有效的预测模型至关重要。 本书将详细阐述不同类型的分子描述符，并深入分析其内在的数学原理和物理意义。例如： 零维描述符（Topological Descriptors）： 这类描述符不依赖于分子的三维构象，而是基于其二维连接性。我们将探讨如分子量、原子数量、键的数量、环的数量等基本描述符，并进一步深入到更为复杂的拓扑指数，如 Wiener 指数、Balaban J 指数等，揭示它们如何量化分子的支链程度、环的复杂性等结构特征。我们将详细解析这些指数的计算方法，以及它们在预测分子稳定性、沸点等性质方面的应用实例。 一维描述符（Physicochemical Descriptors）： 这类描述符直接反映了分子的物理化学性质，如极性表面积（PSA）、脂水分配系数（logP）、电离常数（pKa）等。本书将深入分析这些描述符的计算原理，例如 logP 如何反映分子的亲脂性，PSA 如何与药物跨膜转运能力相关。我们将探讨这些描述符在预测药物的吸收、分布、代谢和排泄（ADME）特性中的关键作用。 二维描述符（2D Connectivity Descriptors）： 这类描述符不仅考虑原子间的连接性，还引入了原子类型、键类型等信息。我们将重点介绍“分子指纹”（Molecular Fingerprints），这是二维描述符中最为重要的一类。我们将详细讲解如 MACCS 键字、PubChem 描述符、RDKit 描述符等经典指纹的构建原理，以及它们如何通过编码官能团、部分结构等信息来表征分子。我们将深入分析不同指纹的优势和劣势，以及它们在相似性搜索、虚拟筛选等任务中的应用。 三维描述符（3D Descriptors）： 随着计算能力的提升，三维描述符的重要性日益凸显。本书将详细介绍基于分子三维结构的描述符，包括： 形状描述符（Shape Descriptors）： 如分子体积、分子表面积、球对称度、扁平度等，它们可以捕捉分子的整体三维形状，对于理解分子间的相互作用（如蛋白质-配体结合）至关重要。 电荷描述符（Charge Descriptors）： 基于量子化学计算得到的原子电荷分布，如 Gasteiger-Marsili 电荷、Mulliken 电荷等，以及基于电荷分布衍生的描述符，如偶极矩、四极矩等，它们能够反映分子的电子性质，对预测化学反应性和生物活性具有重要意义。 共轭描述符（Pharmacophore Descriptors）： 基于药效团概念，描述符可以编码分子中具有生物活性的关键化学特征，如氢键供体/受体、芳香环、疏水中心等。我们将详细讲解如何构建和使用药效团模型，以及它们在药物发现中的应用。 3D-MoRSE 描述符、Autocorrelation 描述符等： 这类描述符通过对分子三维空间中的原子属性（如原子类型、电荷）进行数学变换来生成，能够捕捉分子更精细的三维信息，在预测分子性质方面展现出强大的能力。 二、 分子描述符的生成与选择：从数据到洞察 拥有丰富的分子描述符类型只是第一步，如何有效地生成和选择适合特定任务的描述符，是实现预测成功的关键。本书的第二部分将聚焦于此。 我们不会简单地罗列各种软件包，而是深入探讨描述符生成背后的计算方法和算法。我们将讲解如何从 SMILES 字符串、Molfile 文件等标准分子格式中提取分子信息，并将其转化为各种描述符。对于基于三维结构的描述符，我们将讨论分子构象搜索的重要性，以及如何生成具有代表性的三维构象。 “描述符选择”是机器学习与化学信息学交叉领域的核心问题。我们将详细介绍各种描述符选择技术，以应对“维度灾难”——即描述符数量远远多于数据点时，模型性能会急剧下降的问题。我们将探讨： 过滤法（Filter Methods）： 基于描述符本身的统计特性，如方差、相关性等，独立于任何机器学习模型进行选择。 包裹法（Wrapper Methods）： 将描述符选择过程嵌入到机器学习模型的训练过程中，通过评估不同描述符子集对模型性能的影响来选择最佳子集。我们将介绍如递归特征消除（RFE）等常用算法。 嵌入法（Embedded Methods）： 在模型训练过程中自动进行特征选择，例如 Lasso 回归、Lasso-SVM 等。 本书将通过具体的实例，展示如何根据预测任务（如分类、回归）和数据集的特点，选择最有效的描述符集。例如，在预测药物毒性的任务中，可能需要关注更多与代谢和反应性相关的描述符；而在预测材料的机械性能时，分子刚性和晶体结构相关的描述符可能更为重要。 三、 分子描述符的应用：赋能化学发现的各个领域 分子描述符的价值最终体现在其广泛的应用中。本书的第三部分将深入探讨分子描述符在各个化学研究领域的具体应用，展示它们如何驱动科学发现和技术创新。 药物设计与发现： 这是分子描述符最为活跃的应用领域之一。我们将详细阐述如何利用描述符进行： 定量构效关系（QSAR）建模： 通过建立分子描述符与生物活性之间的数学模型，预测未知化合物的活性，加速先导化合物的发现和优化。 虚拟筛选： 基于描述符相似性或QSAR模型，从大规模化合物库中筛选出具有潜在活性的候选分子。 ADMET 预测： 预测药物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性，提高药物开发的成功率，降低后期失败的风险。 组合化学与多样性采样： 利用描述符指导合成具有高多样性且潜在活性的化合物库。 材料科学： 分子描述符在设计具有特定功能的材料方面也发挥着越来越重要的作用。我们将探讨如何利用描述符预测： 聚合物性能： 如玻璃化转变温度、拉伸强度、溶解度等。 催化剂活性： 预测催化剂对特定反应的效率和选择性。 有机电子材料性能： 如载流子迁移率、光学带隙等。 晶体材料结构与性质： 探索新的晶体结构和预测其物理化学性质。 化学合成与反应预测： 分子描述符可以帮助理解反应机理，预测反应产物，优化反应条件。我们将探讨： 反应性预测： 基于反应物和产物的描述符，预测反应是否能够发生以及反应速率。 产物选择性预测： 预测在多条可能反应路径中，哪种产物是优势产物。 逆合成分析： 利用描述符指导合成路线的设计。 化学计量学与模式识别： 分子描述符为化学数据的分析提供了强大的工具。我们将探讨： 聚类分析： 将结构相似的化合物分组，有助于理解结构与性质的关系。 降维技术： 将高维描述符空间映射到低维空间，便于可视化和分析。 异常检测： 识别具有独特性质的化合物。 四、 分子描述符的挑战与未来展望 本书的最后一章将聚焦于分子描述符领域的当前挑战和未来发展趋势。 我们将讨论： 描述符的“可解释性”问题： 许多高级描述符虽然预测能力强，但其物理意义却难以解读，这限制了我们对其背后化学原理的深入理解。 “数据鸿沟”问题： 对于许多新兴领域或特定类型的化合物，可能缺乏足够的实验数据来训练鲁棒的描述符模型。 “知识图谱”与“图神经网络”的兴起： 如何将分子描述符与更强大的深度学习模型相结合，以捕捉更复杂的分子信息，是未来的一个重要方向。 “动态描述符”： 随着分子在时间和空间上的变化，如何描述其动态性质，也是一个前沿课题。 本书将带领读者不仅理解分子描述符的“是什么”，更重要的是理解“为什么”以及“怎么用”。我们致力于提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，使读者能够自信地运用分子描述符这一强大的工具，在各自的研究领域取得突破性的进展。本书的每一个章节都将以严谨的学术态度，结合最新的研究进展，为读者提供清晰的讲解和实用的指导，相信它将成为化学信息学及相关领域研究者的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆