化学信息学教学课件

化学信息学教学课件欢迎来到化学信息学课程！本课程旨在介绍化学与信息学这两个学科的交叉领域，帮助学生掌握现代化学研究中的数据处理、分析和应用技能我们将探索从基础概念到前沿应用的全方位知识，包括2025年最新的学科发展和技术更新本课程共分为理论基础、技术方法、应用实践和未来展望四大模块，通过系统学习，您将能够利用信息技术手段解决化学研究中的实际问题，并为未来的科研或工作奠定坚实基础什么是化学信息学化学信息学是一门融合化学与信息科学的交叉学科，主要研究如何利用计算机和信息技术来收集、组织、管理、分析和应用化学数据与知识，以促进化学研究的进展和创新这一学科可追溯到20世纪60年代，当时计算机技术开始应用于分子结构表示和化学数据管理随着信息技术的飞速发展，特别是大数据和人工智能技术的兴起，化学信息学在21世纪迎来了蓬勃发展化学信息学的主要任务包括化学数据的数字化表示与存储、建立化学数据库与知识库、开发化学信息检索系统、利用计算方法预测分子性质与行为，以及促进化学知识的发现与创新化学信息学的意义提高研究效率支持分子设计化学信息学通过自动化数据处理和分析，大大通过计算机辅助的分子设计和筛选，可以在合提高了化学研究的效率研究人员可以快速检成前预测分子的性质和活性，加速药物发现和索已有文献和实验数据，避免重复工作，节省新材料开发的进程，减少试错成本，提高研究大量时间和资源成功率知识数字化将化学知识和数据进行数字化转化，构建结构化、可检索的知识体系，促进知识的传播和共享，为新发现提供基础，推动整个化学学科的创新和发展全球化学信息资源建设欧洲平台ChemSpider由英国皇家化学学会维护的免费在线化学数据库，整合了来自数百个数据源的约7000万种化学物质信息，提供结构搜索和性质数据查询中国资源建设我国的CNKI中国知网和万方数据库提供了丰富的中文化学文献资源，国家化学数据中心也在持续推进化学数据的标准化采集与共享工作，构建中国特色的化学信息体系美国化学文摘社（CAS）建立了世界上最全面的化学信息数据库系统，收录了超过

1.5亿种有机和无机物质，以及数亿条化学反应信息和专利文献，是全球最权威的化学信息资源化学信息学应用领域总览药物研发与分子筛选材料设计与性能预测利用虚拟筛选、分子对接和QSAR模型等技术加通过计算化学和数据挖掘方法，预测和设计具有速药物发现过程，从海量化合物库中筛选出具有特定性能的新型材料，包括催化剂、电池材料、潜在活性的先导化合物，降低研发成本和周期光电材料等，加速材料创新石油化工信息管理环境化学监测与评估优化石油化工生产流程，分析和预测产品性能，建立污染物数据库，开发污染物迁移转化模型，管理复杂的化工生产数据，提高生产效率和产品评估环境风险，为环境保护和污染治理提供科学质量依据和技术支持主要信息类型分类化学结构信息包括分子的二维结构、三维构象、电子分布等描述分子本身的信息这是化学信息学最基础的数据类型，几乎所有化学数据库都以结构信息为核心物理化学性质数据分子量、熔点、沸点、溶解度、LogP等实验测定或理论计算的物理化学参数，这些数据对于理解分子行为和应用至关重要文献与专利数据库收集和整理化学领域的科研论文、专利文献、会议报告等，记录了化学研究的历史和现状，是科研人员获取知识的主要渠道化学信息学处理的数据类型多样，从分子结构到实验数据，从文献到专利，形成了一个复杂而丰富的信息生态系统深入理解这些信息类型及其特点，是有效开展化学信息学研究和应用的基础分子结构的计算机表示为了让计算机能够理解和处理化学结构，科学家们开发了多种表示分子结构的方法这些方法各有特点，适用于不同的应用场景分子式与结构式最基本的表示方式，分子式如C6H6表示原子组成，结构式展示原子间连接方式三维模型则进一步展示分子的空间构象线性表示法SMILES和InChI是两种主要的线性表示法，将分子结构转化为一维字符串，便于存储和传输，也支持结构搜索分子图表示将分子视为由原子（节点）和化学键（边）组成的图结构，这种表示方法适合用于结构搜索和相似性比较算法现代化学信息系统通常会同时支持多种表示方式，并能在它们之间进行转换编码详解SMILESSMILES（Simplified MolecularInput LineEntry System，简化分子线性输入系统）是一种用ASCII字符串表示分子结构的方法，由1980年代发明，现已成为化学信息学的标准工具之一SMILES使用字母表示原子（如C表示碳，O表示氧），用符号表示键（如=表示双键，#表示三键），用括号表示分支，数字表示环状结构例如，苯的SMILES编码为c1ccccc1，乙醇为CCO让我们以阿司匹林为例拆解其SMILES编码CC=OOC1=CC=CC=C1C=OOCC表示甲基，=O表示羰基，OC1表示连接到苯环的氧原子，C=C表示苯环中的双键，C=OO表示羧酸基团SMILES因其简洁性和可读性，被PubChem、ChemSpider等国际主流数据库广泛采用，是化学结构信息交换的重要格式及其应用InChI标准分子识别码InChI通过分层结构描述分子信息，包括主层（原子连接）、电荷层、立体化学层等，能够精确表示复杂分子结构InChIKey是InChI的固定长度（27字符）哈希版本，便于网络搜索去除异构体歧义国际化学标识符（International ChemicalIdentifier，InChI）是由国际纯粹与应用化学联合会（IUPAC）开发的开放标准，旨在提供一个全球通用的InChI的一个重要特点是能够识别和标准化异构体，确保同一分子只有化学结构表示方法一个唯一的InChI，这解决了化学数据库中的重复和歧义问题连接全球数据库作为标准标识符，InChI已被ChemSpider、PubChem等主要数据库采用，促进了全球化学数据的互通和整合，成为连接世界化学信息的桥梁图形与可视化工具化学绘图软件ChemDraw是最广泛使用的化学结构绘图工具，支持2D结构绘制、命名转换和性质计算MarvinSketch则提供了更多的网络功能和API接口，便于集成到其他系统中这些工具使用了共同的化学绘图术语，如骨架、取代基、键类型等三维可视化技术PyMOL、Chimera等软件实现了分子的三维可视化，支持多种表示方式（球棍模型、表面模型等）和动画效果这些工具在蛋白质-配体相互作用研究中尤为重要，能直观展示分子结合位点和构象变化自动生成技术现代工具能从SMILES或InChI等线性表示自动生成精确的2D或3D结构图，这大大提高了化学信息处理的效率基于深度学习的新型算法进一步提升了生成结构的准确性和美观度化学数据检索化学数据检索是化学研究中不可或缺的环节，有效的检索策略可以帮助研究人员在海量数据中快速找到所需信息常见的检索方式包括•文本检索通过化合物名称、分子式或关键词搜索•结构检索通过分子结构或子结构进行搜索•性质检索根据物理化学性质范围筛选化合物•相似性检索查找与目标分子结构相似的化合物化学文献数据库导航选择适当数据库Web ofScience提供全面的跨学科文献收录和引文分析，适合了解研究热点和发展脉络SciFinder则专注于化学文献，提供结构检索和反应检索功能，是化学家的首选工具构建检索策略确定关键词和检索式，利用高级检索功能，如作者、机构、年份等字段限定注意使用通配符和布尔运算符优化检索结果，提高检索精确度和召回率分析与筛选结果利用数据库提供的分析工具，如引文报告、研究前沿分析等，识别重要文献和研究趋势通过阅读摘要和关键结论进行初步筛选，再深入阅读高价值文献构建知识图谱利用CiteSpace、VOSviewer等工具，基于检索结果创建文献知识图谱，直观展示研究热点、合作网络和知识演化过程，帮助把握研究全局和发展趋势化学专利信息与检索专业数据库介绍专利数据库种类繁多，包括官方数据库如中国专利数据库、USPTO、Espacenet等，以及商业数据库如Derwent Innovation和PatBase化学领域还有专业平台如SciFinder的专利模块和ChemIPR，提供结构检索和化学反应检索功能专利分析实战专利分析不仅关注单个专利的技术内容，更注重专利组合分析，包括专利地图绘制、技术生命周期分析、竞争对手分析等通过这些分析，可以识别技术空白点、预测研发方向，为企业决策提供支持专利是化学领域的重要知识来源，包含了大量未在学术文献中公开的技术细节和应用信息有效获取和利用专利信息，对于避免重复研究、把握技术前沿和确保知识产权保护至关重要高通量计算与虚拟筛选分子库准备收集或构建大规模化合物库，通常包含数十万至数百万个分子对分子进行预处理，包括添加氢原子、生成三维构象、计算电荷等，确保分子处于合理的状态初筛过滤应用药物化学规则（如Lipinski五规则）进行初步筛选，过滤掉不符合基本药物性质的分子使用2D指纹或简单描述符进行快速相似性搜索，减小后续计算量分子对接将筛选的分子与目标蛋白结合位点进行分子对接，预测结合构象和亲和力常用软件包括AutoDock、GOLD、Glide等对接结果通常用评分函数排序，选择高分子进入下一步精细评估对高排名分子进行更精确的结合自由能计算，如分子动力学模拟和MM-GBSA计算结合专家知识进行视觉检查，评估结合模式的合理性最终筛选出数十个候选分子进行实验验证近年来，深度学习方法如图神经网络GNN和变换器模型在虚拟筛选中显示出强大潜力，能够从海量数据中学习复杂的结构-活性关系，大幅提高筛选效率和准确性分子描述符引入分子描述符的定义与意义分子描述符是用数值表示分子结构和性质的参数，是分子结构与活性或性质之间的桥梁它们将复杂的分子结构转化为可计算、可比较的数值，使得计算机能够理解和处理分子数据描述符的类型多样，从简单的理化参数（如分子量、LogP）到复杂的拓扑指数和量子化学参数，每种描述符捕捉分子的不同特征常见描述符包括分子量反映分子大小；LogP（辛醇-水分配系数）表示脂溶性；拓扑极性表面积（TPSA）与药物吸收相关；氢键供体/受体数量影响溶解性和生物利用度这些描述符可通过软件如RDKit、Mordred等计算，也可在ChemAxon、DragonX等专业平台获取指纹编码与应用指纹类型分类分子指纹主要分为结构钥指纹（如MACCS Keys，记录预定义子结构的存在）；路径指纹（如Daylight fingerprint，记录原子路径）；环境指纹（如ECFP/Morgan fingerprint，描述每个原子及其环境）；药效团指纹（记录可能与生物活性相关的特征）指纹算法介绍MACCS Keys是166位的二进制串，每位对应一个预定义子结构ECFP（Extended ConnectivityFingerprint）是目前最流行的指纹类型，能够捕捉分子的局部环境信息，在相似性搜索和活性预测中表现优异相似性搜索应用通过比较分子指纹的相似度，可以在大型数据库中快速找到与目标分子相似的化合物，这在药物发现和化合物库设计中有广泛应用分子指纹是一种特殊类型的描述符，通常表示为二进制位串，每一位表示分子中是否存在某种特定的结构特征或片段指纹编码使得分子相似性计算变得高效，是化学信息学中的核心技术之一分子相似性与聚类分子相似性是评估两个分子在结构或性质上相近程度的量化指标，是化学信息学中的核心概念基于相似结构具有相似性质的原理，相似性分析在药物发现、材料设计等领域有广泛应用系数计算TanimotoTanimoto系数（也称Jaccard系数）是最常用的分子相似性度量，特别适用于二进制指纹计算公式为TA,B=A∩B/A∪B，其中A和B是两个分子的指纹T值范围从0到1，值越大表示相似度越高，通常T

0.85被认为是高度相似化学数据库建设原理数据采集与标准化数据来源多样，包括实验测定、文献提取、计算预测等采集后的数据需要标准化处理，包括单位统

一、格式规范化和结构标准化（如芳香化、互变异构体处理）标准化是确保数据质量和一致性的关键步骤数据清洗与去重检测并修正数据中的错误和异常值，识别并移除或合并重复记录化学数据去重特别复杂，需要考虑不同表示方式下的等价性，如互变异构体、不同SMILES表示等通常使用InChI作为规范化标识符辅助去重存储与索引设计选择适当的数据库管理系统，设计合理的表结构和关系针对化学结构数据，需要建立特殊的化学结构索引，支持结构和子结构搜索现代化学数据库通常采用关系数据库与NoSQL数据库相结合的混合架构安全与合规管理实施访问控制、数据加密和审计跟踪，保护敏感数据安全确保数据库符合相关法规和行业标准，如GDPR数据保护要求、GLP实验室规范等特别注意知识产权保护，明确数据使用权限和引用要求开放化学数据库介绍PubChem由美国国立卫生研究院NIH维护的世界最大开放化学数据库之一，收录超过

1.1亿个分子结构和

2.9亿条生物活性数据提供结构搜索、生物活性数据和化学反应信息，是药物研究的重要资源ChEMBL由欧洲生物信息学研究所EBI开发的生物活性分子数据库，专注于药物化学数据包含约200万个化合物的结构和超过1900万条生物测定数据，涵盖14000多个靶点，特别适合药物研发ZINC面向虚拟筛选的商业可采购小分子库，收录超过

2.3亿个可购买化合物提供3D构象和物理化学性质，支持多种格式下载，是计算机辅助药物设计的首选资源之一私有数据库设计与管理企业化合物库管理数据权限管理企业私有化合物库通常包含专有合成化合物和历基于角色的访问控制RBAC是化学数据库常用史测试数据，是公司重要的知识资产系统设计的权限管理模式，根据用户的职责和需求分配不需要考虑结构注册、批次管理、库存跟踪和活性1同级别的权限系统应支持细粒度权限控制，如数据关联等功能典型实例如默沙东的ABCD系仅查看结构但不可见活性数据，或限制敏感项目统，整合了从化合物合成到生物测定的全流程数数据的访问范围据与外部系统集成合规与知识产权保护私有数据库通常需要与多种企业系统集成，如实企业化学数据库需要符合行业监管要求，如制药验电子笔记本ELN、实验室信息管理系统公司需遵循FDA的21CFR Part11电子记录规LIMS、高通量筛选平台等API设计和数据交范知识产权保护措施包括访问控制、数据加换标准是确保无缝集成的关键，常用标准包括密、水印技术，以及详细的审计日志，记录谁在RESTful API和XML/JSON格式何时访问了哪些数据药物发现中的信息学靶标预测与药效团建模利用结构生物学数据和配体信息构建靶点的药效团模型，识别关键相互作用点通过逆向药效团搜索，从化合物库中筛选可能与靶点结合的分子蛋白质口袋相似性分析可用于靶点间活性预测和多靶点药物设计建模与预测QSAR定量构效关系QSAR建模通过统计和机器学习方法，建立分子结构与生物活性间的数学关系，用于活性预测和分子优化现代QSAR结合3D结构信息和多任务学习，提高了预测准确性化学信息学在现代药物发现中扮演着越来越重要的角色，通过计算方法加速靶抗癌药物研发案例点确认、先导化合物发现和优化过程，降低研发成本和周期从靶点到临床，信息学工具贯穿药物研发全流程以BTK抑制剂依鲁替尼的研发为例，研究人员利用结构信息和QSAR模型优化先导化合物，改善选择性和药代动力学性质，最终开发出这一治疗慢性淋巴细胞白血病的靶向药物建模流程详解QSAR数据准备收集具有一致实验条件的活性数据，确保数据质量和可比性标准化分子结构，处理互变异构体、质子化状态等问题划分训练集、验证集和测试集，通常按7:1:2的比例，保证各集合的分布相似描述符计算与筛选使用软件计算多种分子描述符，包括物理化学性质、拓扑学特征、指纹等应用特征选择方法如相关性分析、主成分分析PCA、递归特征消除RFE等，筛选出与活性相关的关键描述符，避免过拟合模型构建选择合适的算法构建模型，常见选择包括多元线性回归MLR、偏最小二乘法PLS、支持向量机SVM、随机森林RF和深度神经网络DNN等优化算法超参数，如正则化强度、树的数量等模型验证与评估通过交叉验证评估模型稳定性，常用5-fold或10-fold交叉验证使用外部测试集评估模型泛化能力关键评估指标包括Q2（交叉验证R2）、RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）等模型解释性分析，理解描述符对预测的贡献机器学习在化学信息学中应用常用学习任务回归任务用于预测连续值，如结合亲和力、溶解度等分类任务用于预测离散类别，如活性/非活性、毒性风险等级等聚类任务用于发现数据中的内在结构，如化合物分类或识别药效团算法实例应用决策树及其集成方法（如随机森林、梯度提升树）在QSAR建模中表现优异，具有较好的解释性支持向量机SVM适用于高维小样本数据，在虚拟筛选中有广泛应用贝叶斯方法在活性预测和分子生成中有独特优势实现工具与库Python生态系统提供了丰富的工具，如RDKit处理化学结构，scikit-learn实现传统机器学习算法，PyTorch和TensorFlow支持深度学习模型R语言通过caret包和特定化学包如rcdk也提供了完整的建模环境机器学习技术已成为化学信息学的核心工具，能够从海量化学数据中提取模式和规律，用于分子性质预测、活性预测、材料设计等多种应用随着算法和计算能力的进步，机器学习方法在化学领域的应用范围和精度不断提高深度学习与分子生成分子生成网络深度神经网络能够学习分子的隐式表示并生成新分子常见架构包括递归神经网络RNN处理SMILES序列，图神经网络GNN直接处理分子图结构，变换器模型捕捉长程依赖关系这些模型可以生成具有特定性质的新分子，扩展化学空间与应用GAN VAE生成对抗网络GAN通过生成器和判别器的对抗训练，生成高质量的分子结构变分自编码器VAE学习连续潜在空间，支持分子插值和定向优化基于这些技术的药物设计系统如GENTRL已成功应用于现实药物发现项目案例AlphaFoldDeepMind的AlphaFold是深度学习在结构生物学中的突破性应用，能够从氨基酸序列准确预测蛋白质三维结构AlphaFold2在CASP14竞赛中的表现接近实验精度，彻底改变了蛋白质结构预测领域，为药物设计和蛋白质工程提供了强大工具分子对接与分子动力学分子对接基本原理分子对接是预测小分子配体与蛋白质靶点结合模式的计算方法核心任务是搜索最优构象（姿态）和评估结合亲和力对接过程包括采样算法（如遗传算法、蒙特卡洛方法）和评分函数（基于物理力场、经验或知识的函数）常用软件如AutoDock、GOLD、Glide各有特点，适用于不同类型的对接任务精确对接需要考虑蛋白质柔性、水分子作用和熵贡献等因素分子动力学模拟分子动力学MD通过求解牛顿运动方程，模拟分子系统随时间的演化与静态对接相比，MD能够捕捉蛋白质-配体复合物的动态行为，提供更全面的相互作用图景MD模拟需要设置力场（如AMBER、CHARMM）、溶剂环境、温度控制等参数高级MD技术如增强采样方法和自由能计算，可用于研究配体结合过程和精确计算结合亲和力插件与自动化工作流工作流系统KNIMEKNIME是一个开源数据分析平台，提供图形化工作流设计环境其化学扩展集成了RDKit、CDK等化学库，支持结构处理、描述符计算和模型构建通过拖放节点并连接，可以快速构建复杂的化学数据分析流程，无需编程技能平台Pipeline PilotPipelinePilot是生命科学领域广泛使用的商业工作流平台，提供丰富的化学组件和预建协议其优势在于高性能计算支持和企业级集成能力，能处理大规模化学数据典型应用包括虚拟筛选流程、ADMET性质预测和化合物库设计批量处理案例以化合物库标准化为例，自动化工作流可以处理成千上万的分子结构，执行格式转换、结构清洗、性质计算和过滤筛选等任务这类工作流大大提高了数据处理效率，确保了结果的一致性和可重现性脚本与集成API对于高度定制化需求，可通过Python或R脚本开发专用工作流现代化学软件普遍提供API接口，便于集成到自定义流程中这种方法灵活性最高，适合研究创新和特殊应用场景材料化学信息学应用晶体结构数据库剑桥晶体结构数据库CSD收录了超过100万个有机和金属有机晶体结构，是材料研究的宝贵资源无机晶体结构数据库ICSD和美国材料基因组计划的Materials Project则专注于无机材料数据这些数据库支持结构检索、相似性分析和性质预测计算材料设计结合密度泛函理论DFT计算和机器学习方法，可以预测材料的电子结构、机械性能和热力学稳定性高通量计算筛选已成为发现新型功能材材料化学信息学是化学信息学在材料科学中的应用延伸，聚焦于利用数据驱动料的强大工具，大大缩短了材料开发周期方法加速新材料发现和优化与传统化学信息学相比，材料信息学更关注晶体结构、表面性质和宏观性能等特征电池材料案例在锂离子电池正极材料研究中，研究人员通过数据挖掘和机器学习，从数万种候选材料中筛选出高容量、高稳定性的新型材料这种方法已成功预测了多种有前景的电池材料，部分已进入实验验证阶段环境化学信息学追踪技术VOCs挥发性有机物VOCs是主要大气污染物，环境化学信息学开发了基于传感器网络和数据分析的实时监测系统这些系统结合气象数据和扩散模型，可追踪污染源并预测污染物扩散路径先进的污染物指纹技术能够区分不同来源的VOCs，为精准治理提供依据水体大数据监测现代水质监测网络结合在线传感器、采样分析和卫星遥感，生成海量水质数据化学信息学方法用于整合多源异构数据，建立水质评估模型，并开发水污染预警系统数据可视化工具帮助直观展示水质状况和变化趋势，支持水资源管理决策污染物溯源方法环境污染物溯源是环境执法的重要手段信息学方法通过污染物特征分析、同位素指纹和多变量统计分析，识别污染来源机器学习算法能够从复杂环境数据中提取污染特征，建立污染源-受体关系模型，帮助确定主要污染贡献者化学知识的推理与计算基于规则的反应预测传统方法使用人工编写的反应规则和转化模式来预测化学反应代表性系统如LHASA和CAMEO模拟有机合成专家的推理过程，基于反应机理和经验法则预测产物和副产物这类系统适合处理遵循已知机理的反应类型逻辑推理与专家系统化学专家系统将领域知识表示为逻辑规则和事实，通过推理引擎进行演绎和归纳推理这类系统能够解释推理过程，适用于复杂问题解决和知识发现现代系统如ChemAxon的Reactor和NextMove的HazEval结合了规则推理和统计方法反应路径分析化学知识推理是化学信息学的高级应用，旨在模拟化学家的思维过程，基于已知反应路径分析工具如Pathfinder和DREAM能够自动探索复杂反应的可知识推导新的化学事实或预测未知反应这一领域结合了人工智能和化学理论，能机制和中间体这些工具结合量子化学计算和启发式搜索算法，构建反为自主化学研究系统奠定了基础应能量图，帮助理解反应历程和选择性最新进展如AutoRXN实现了反应路径预测的自动化化学文本挖掘文本预处理与结构化化学文献通常包含大量非结构化文本、表格和图像文本挖掘首先需要进行预处理，包括文档转换、分词、词性标注和命名实体识别等步骤特别针对化学文献，需要处理化学命名、方程式和专业术语，将其转化为结构化数据实体与关系提取识别文本中的化学实体（如化合物、反应、性质）和实体间关系是关键任务基于规则和字典的方法能识别标准命名的化合物，而机器学习方法（如条件随机场和BiLSTM-CRF）则更适合处理非标准表达关系提取算法能发现实体间的相互作用，如化合物-靶点关系知识发现与集成通过主题建模（如LDA）和关键词提取技术，可以识别文献的主要研究方向和热点语义分析能够理解文本的深层含义，支持高级查询和推理工具如ChemDataExtractor能自动从文献中提取化学数据，并与现有知识库集成，形成更全面的化学知识网络应用与验证文本挖掘成果可应用于文献检索增强、药物重定位、材料设计等领域例如，通过挖掘历史文献中隐藏的化合物-疾病关联，研究人员发现了多个药物新用途所有挖掘结果需经专家验证或实验证实，确保科学准确性信息安全与标准规范数据安全要求化学数据尤其是涉及敏感应用（如药物研发、国防材料）的数据需要严格的安全保护措施这包括访问控制、加密传输、安全备份和灾难恢复等机制特别注意防范针对化学数据的网络安全威胁，如窃取知识产权的有针对性攻击国际标准规范IUPAC制定了化学命名法、术语和符号的标准，确保全球化学交流的一致性ISO标准如ISO8000数据质量系列规范了数据管理流程此外，行业特定标准如制药业的FAIR原则（可查找、可访问、可互操作、可重用）正成为数据管理的重要指南数据脱敏与隐私处理可能涉及个人信息的数据（如临床试验或环境监测）时，需要进行适当的数据脱敏处理，移除或加密可识别信息同时需遵守数据保护法规，如欧盟GDPR、中国个人信息保护法等，确保合法合规地收集和使用数据学科交叉融合展望药理毒理信息学化学信息学与生物信息学药理毒理信息学整合化学结构、生物活性和安全化学信息学与生物信息学在分子层面紧密交叉，性数据，预测药物效果和风险发展趋势包括共同支持生命科学研究未来融合方向包括多多靶点药效预测模型，理解药物的整体作用网组学数据整合分析，结合基因组、蛋白质组和代络；全生命周期毒性评估系统，从环境暴露到生谢组信息；系统化学生物学，模拟细胞内分子网1物降解的全过程分析；基于真实世界数据的药物络；个性化医疗数据分析，结合遗传信息与药物安全监测，利用临床和市场数据优化药物使用响应数据，优化治疗方案跨学科共融研究技术融合与创新化学信息学正与更广泛学科交叉，创造新研究领新兴技术不断为化学信息学注入活力量子计算域与材料科学结合，实现材料基因组计划愿将彻底改变分子模拟能力；区块链技术可确保数景；与环境科学融合，构建生态系统中化学物质据来源可追溯和完整性；边缘计算支持实时化学迁移转化模型；与生命科学协作，探索从分子到传感和分析；人工智能辅助的实验室自动化系统细胞到有机体的多尺度模拟；与人工智能深度结实现从数据到假设到实验的闭环科研合，开发自主实验系统和科学发现加速器课程小组项目指导主题选择建议选择具有明确边界和可行性的主题，如特定类别化合物的QSAR建模、小型专业数据库设计、文献挖掘特定研究领域趋势等项目应具有创新性，同时要考虑数据可获取性和团队技能背景鼓励选择与实际应用相关的主题，如环境污染物分析、药物筛选或材料性能预测数据收集与预处理明确数据需求，从公开数据库（如PubChem、ChEMBL）或文献中收集相关数据注意记录数据来源和收集方法，确保可重复性数据预处理是关键步骤，包括处理缺失值、异常值检测、结构标准化和格式转换使用适当工具如RDKit或OpenBabel进行分子处理，并记录所有处理步骤分析与报告撰写分析应系统全面，包括数据探索性分析、模型构建和结果验证使用多种方法对比分析，并讨论方法优缺点报告撰写遵循科学论文格式，包括引言、方法、结果、讨论和结论等部分图表应清晰展示关键结果，代码和数据处理流程需详细记录，确保他人可复现小组项目是应用化学信息学知识解决实际问题的绝佳机会通过团队协作，学生能够综合运用课程所学技能，获得实践经验以下是项目各阶段的关键指导，帮助小组顺利完成高质量的项目开源与商用软件生态开源化学工具库商业软件平台对比案例分析Open Babel是一个多功能的化学工具箱，支持多商业软件通常提供更完整的解决方案和专业支持以分子对接为例，开源的AutoDock Vina与商业种化学文件格式转换和分子操作RDKit则是最流Discovery Studio是生物制药领域的综合平台，提的Glide各有优势Vina速度快，适合大规模虚拟行的开源化学信息学库，提供丰富的结构处理、描供从分子建模到药物设计的全流程工具MOE筛选；Glide准确度高，适合精细对接对于QSAR述符计算和机器学习功能，支持Python和C++接Molecular OperatingEnvironment则以其药建模，开源的scikit-learn配合RDKit可实现大部口其他重要开源工具包括CDK Chemistry物设计功能和易用界面著称其他知名商业软件包分功能，而商业软件SYBYL则提供更完整的工作流Development Kit和OpenEye的部分工具集括Schrödinger套件和Chemical Computing和专业模型选择应基于具体需求、预算和用户技Group的产品术水平化学数据可视化分子属性热图热图是展示大量分子与多种性质关系的有效方式行代表分子，列代表性质或描述符，颜色深浅表示数值大小聚类热图可揭示分子结构-性质关系，帮助识别结构类似但性质差异显著的分子，指导药物优化方向关系网络可视化网络图用于展示分子间的相互关系，如结构相似性网络、药物-靶点相互作用网络等节点代表分子或靶点，边表示相互关系这类可视化有助于理解复杂系统中的关联模式，发现潜在的新用途或副作用交互式展示3D现代Web技术支持分子的交互式3D可视化，用户可旋转、缩放和探索分子结构3Dmol.js、NGLViewer等JavaScript库允许在浏览器中直接显示复杂的生物分子结构，结合色彩映射展示电荷分布、亲水性等属性信息图谱构建化学信息图谱综合展示数据、图形和文本，讲述完整的数据故事有效的信息图谱应明确主题，层次分明，数据准确，设计美观常用工具包括Tableau、PowerBI等数据可视化平台，以及专业设计软件如Adobe Illustrator数据可视化是化学信息学中不可或缺的环节，能够直观展示数据模式、关系和趋势，帮助研究人员理解复杂数据并做出决策有效的可视化应该清晰、准确、信息丰富，并适合目标受众化学实验与虚拟仿真虚拟实验平台高校实践经验实验数据管理虚拟化学实验平台利用计算机图形学和物理引擎模国内多所高校已将虚拟实验室纳入化学教学体系现代化学实验室采用电子实验记录本ELN和实验室拟真实实验环境，允许学生在安全环境中进行实验清华大学开发的化学虚拟实验室支持有机合成路线信息管理系统LIMS管理实验数据这些系统支持操作这些平台模拟各种实验设备、试剂和反应过设计和实验过程模拟；北京大学的VR化学实验系统实验设计、数据采集、结果分析和报告生成的全流程，提供即时反馈和结果分析代表性平台包括提供沉浸式实验体验；南京大学则利用虚拟实验与程管理，确保数据完整性和可追溯性云平台进一Beyond Labz、Virtual LabSimulator和真实实验相结合的混合教学模式，提高学生实验技步支持团队协作和远程访问，加速研究进展和知识ChemCollective，各有不同的专业侧重和教学目能和安全意识共享标学术论文写作与引用管理引用管理工具EndNote是传统的强大引用管理软件，支持广泛的文献格式和期刊样式，与Word深度集成；Mendeley结合了引用管理和学术社交网络功能，支持PDF注释和在线同步；Zotero则以开源、轻量级和浏览器集成见长其他选择包括Papers、JabRef等，用户可根据需求选择合适工具化学文献引用规范化学领域常用的引用格式包括ACS AmericanChemical Society、RSCRoyal Societyof Chemistry和Elsevier等出版社的格式不同期刊对引用格式要求不同，如作者名显示方式、期刊名缩写、页码表示等投稿前务必查阅目标期刊的作者指南，确保引用格式符合要求实际操作演示学术论文是科研成果传播的主要载体，而规范的文献引用是科学写作的基本要求引以EndNote为例，基本工作流程包括创建文献库；通过直接检索或导入文用管理工具能够大大简化文献收集、组织和引用的过程，提高学术写作效率掌握这件添加文献；组织和标记文献；在Word中插入引用；生成参考文献列表；根些工具的使用是化学研究人员的必备技能据不同期刊要求切换引用样式高级功能包括重复文献检测、PDF全文索引和引文报告生成等科学出版与开放获取开放获取资源数据共享政策发表流程概述开放获取Open Access资源正改变科学传播模数据共享日益成为科研规范，许多资助机构和期刊化学论文发表通常包括选择合适期刊考虑领域匹式arXiv预印本服务器虽主要服务物理和数学，但要求公开研究数据化学领域的数据存储库包括配度、影响因子、出版周期；按期刊要求准备稿其化学分支越来越活跃ChemRxiv是化学专业预Cambridge CrystallographicData Centre晶件；通过在线系统提交；经编辑初审后送同行评印本平台，由美国化学会等机构支持，允许研究者体结构和Protein DataBank生物大分子结构议；根据评审意见修改；接受出版；出版前校对快速分享未经同行评议的研究成果开放获取期刊研究人员应熟悉DOI分配、元数据标准和数据引用整个过程可能耗时数月，部分期刊提供快速通道如Scientific Reports和PLOS ONE也收录大量化方式，以确保共享数据可被发现和正确引用注意避免掠夺性期刊，可通过Bealls List或咨询资学研究深同行确认期刊可信度化学信息学行业前沿驱动药物研发里程碑AI人工智能在药物研发中取得了突破性进展2020年，Insilico Medicine的AI系统在21天内发现了全新的DDR1激酶抑制剂，从靶点到先导化合物的过程比传统方法快数十倍2023年，英国Exscientia公司的AI设计的EXS-21546成为首个进入II期临床试验的完全由AI设计的抗癌药物，标志着AI药物设计进入实质性应用阶段这些成功案例验证了AI辅助药物发现的可行性，预示着未来药物研发模式的根本变革新型高通量筛选平台新一代高通量筛选平台整合了微流控技术、单细胞分析和实时数据处理，实现了前所未有的筛选效率和精度例如，美国Strateos公司开发的自动化实验室系统可远程操作，24小时执行复杂实验流程，每天可筛选数万个化合物行业人才需求化学信息学人才需求激增，尤其是同时掌握化学专业知识和计算技能的复合型人才职业发展路径多元，包括制药企业的计算化学家、AI药物设计专家、材料信息学研究员等薪资水平普遍高于传统化学岗位，反映了市场对这类人才的渴求国内化学信息学发展现状主要研究团队国家重点项目中国化学信息学研究近年来蓬勃发展北京大学国家自然科学基金设立了化学信息学与计算机辅的蔡淑燕团队在化学文本挖掘和知识图谱构建方助药物设计专项；科技部新一代人工智能重大面处于国际前沿；中科院上海有机所的蒋华良团项目支持多个AI+化学交叉研究；十四五国家重队在计算机辅助药物设计领域成果丰硕；清华大点研发计划中的合成生物学和生物医药专项学的程京团队在化学传感器与信息处理方面做出也包含化学信息学内容以上海药物所牵头的基了创新贡献；中科院化学研究所的马丁团队在材于人工智能的药物分子设计平台项目为例，已开料信息学研究方面取得了突破性进展发出多个创新药物候选分子产业应用情况学科建设现状国内制药企业如恒瑞医药、药明康德等已建立化国内高校已开始重视化学信息学教育，北京大学信息学研发平台，应用于新药研发材料领学、中国科学技术大学等设立了化学信息学专业域，宝钢、中国科学院金属研究所等开展了材料课程，部分高校已有化学信息学方向的硕博培养基因组计划的本土化实践然而，与国际领先企点然而，与欧美相比，我国化学信息学教育仍业相比，国内企业在化学信息学应用深度和广度存在专业教材缺乏、师资不足、课程体系不完善上仍有差距，特别是在原创算法和综合平台建设等问题，学科建设亟待加强方面国际交流与合作平台主要学术会议国际化学信息学主要会议包括美国化学会ACS化学信息学分会年会，侧重计算机辅助药物设计；欧洲化学信息学会议EuroQSAR，关注定量构效关系；Gordon研究会议化学信息学专题，小规模但深度交流；世界分子模拟大会WorldComp，跨学科计算模拟平台此外，ICCB国际计算生物学会议也有化学信息学专题顶级实验室网络全球顶尖化学信息学研究机构包括斯坦福大学Pande实验室，分子动力学模拟先驱；剑桥大学Bender实验室，化学信息学与机器学习融合；德国马普研究所计算化学中心；瑞士巴塞尔大学分子建模组；日本理化学研究所计算分子设计实验室这些机构常提供访问学者和合作研究机会合作项目案例中英化学信息学联合实验室在靶向药物设计领域取得显著成果；中德青年科学家交流计划促进了材料信息学人才培养；欧盟地平线计划下的多国联合药物研发网络整合了欧洲化学信息学资源企业层面，跨国制药公司与中国机构的开放创新合作也日益增多国际学术交流是化学信息学发展的重要推动力，为研究人员提供了分享最新成果、建立合作关系的宝贵机会活跃参与国际交流能够帮助研究者把握学科前沿动态，融入全球学术共同体典型实战案例分析国内新药虚拟筛选某国内制药企业针对新型冠状病毒主蛋白酶Mpro开展了大规模虚拟筛选团队首先基于晶体结构构建了精确的活性位点模型，然后从企业化合物库和商业可采购库中筛选了约500万个分子筛选流程包括药物性过滤、分子对接和分子动力学模拟三个层次，最终筛选出25个高潜力化合物进入生物测试，其中3个显示出强效抑制活性，目前已进入临床前开发阶段诺奖级工具应用2013年诺贝尔化学奖授予了计算化学领域的先驱，他们开发的量子化学和分子动力学混合方法被广泛应用于催化剂设计某石化企业利用这些方法研究了烯烃聚合催化剂的作用机理，通过计算模拟优化了催化剂结构，提高了催化效率30%并降低了副产物生成，产生了显著的经济和环境效益这一案例展示了诺奖级计算化学工具在工业实践中的强大应用价值材料企业信息平台一家领先的新材料企业构建了综合材料信息平台，整合了实验数据、计算模拟结果和文献信息平台采用图数据库存储材料结构-性能关系，结合机器学习算法预测新材料性能通过该平台，企业成功开发了一种新型高性能复合材料，将研发周期从传统的3年缩短至9个月，大幅提升了创新效率和市场响应速度，为企业带来了显著竞争优势综合习题与思考结构检索与数据库应用【开放题】设计一个多步骤的结构检索策略，从PubChem数据库中找出所有含有苯并噻唑骨架、分子量小于

350、LogP在2-4之间、且至少有一个氢键受体的化合物讨论你的检索策略如何优化检索效率和准确性对检索结果进行分析，找出这类化合物的常见结构特征和潜在应用领域建模流程综合分析【案例分析】给定一个包含100个化合物及其对某酶抑制活性IC50的数据集，详细描述你将如何构建QSAR模型预测新化合物的活性需要考虑数据预处理、描述符选择、模型算法选择、交叉验证策略、模型评估指标等各个环节并讨论如何处理数据中可能存在的问题，如活性值分布不均、离群值、结构多样性等实例型数据思考【数据分析】分析提供的10种磺胺类抗菌药物的结构和抗菌活性数据，探讨结以下习题旨在帮助学生综合运用化学信息学知识，培养解决实际问题的能力这些习构变化如何影响活性尝试使用分子对接模拟这些化合物与已知靶点的结合模题涵盖了课程的主要内容，难度各异，适合不同学习阶段的学生练习和思考式，解释结构-活性关系基于你的分析，设计一个可能具有更高活性的新化合物，并论证你的设计理念常见误区与问题解析1数据冗余与清洗难点常见误区简单删除重复结构而忽略互变异构体和不同表示形式实际上，化学结构的相同有多种层次，如拓扑相同、构象相同或功能等价正确做法使用标准化工具如InChI处理各种等价形式；对于特殊情况（如手性药物），保留必要的立体化学信息；记录清洗决策和处理方法，确保过程可追溯2模型过拟合风险常见误区盲目追求训练集高精度而忽视模型泛化能力；使用过多描述符或过于复杂的模型这导致模型记住训练数据而非学习真实规律规避策略严格分离训练集和测试集，确保没有数据泄露；使用交叉验证评估模型稳定性；应用正则化技术控制模型复杂度；检查学习曲线识别过拟合点；集成多个简单模型而非单一复杂模型3数据隐私合规误区常见误区认为化学数据不涉及隐私问题，忽视相关法规事实上，某些化学数据（如药物研发、个性化医疗）可能涉及敏感信息合规要点了解并遵守不同地区的数据保护法规；对潜在敏感数据进行适当脱敏处理；建立数据使用审批流程；特别注意跨境数据传输的法律要求；定期更新隐私政策以符合最新法规4算法选择与适用性常见误区盲目采用最新最复杂的算法，或过度依赖单一方法不同问题需要不同算法，算法选择应基于数据特性、问题性质和实际需求最佳实践对比多种算法性能；考虑计算效率与精度平衡；评估算法解释性需求；构建算法集成方案增强稳健性；根据具体应用场景调整和优化算法参数信息时代的化学教育信息素养培养现代化学家需要具备搜索、评估和利用化学信息的能力教育内容应包括科学数据库使用技能；文献检索与批判性阅读；数据可视化和解释；编程和数据分析基础；科学交流与写作这些素养应贯穿本科到研究生的整个培养过程，而非孤立课程课程数字化转型化学课程正经历数字化转型引入计算工具辅助理解复杂概念；开发交互式模拟代替或补充传统实验；利用数据科学方法分析实验结果；创建在线学习社区促进协作与讨论；采用混合式学习模式，结合线上资源和面对面指导这种转型要求教师掌握新技能，学生适应新学习方式协同创新案例清华大学计算化学创新实验班采用师生协同创新模式，学生参与实际研究项数字技术正深刻改变化学教育的方式和内容传统化学教育主要关注知识传授和实验目，利用计算化学和数据分析方法解决真实问题上海交通大学的化学+人技能培养，而信息时代的化学教育更强调信息素养、计算思维和跨学科能力，培养能工智能跨学科项目让学生开发AI辅助的分子设计工具这些案例展示了信息技术如何促进化学教育的深度变革够在数据驱动环境中创新的化学人才行业实习与就业方向药企信息分析岗位制药企业对化学信息学人才需求旺盛，主要岗位包括计算化学家，负责分子模拟和药物设计；化学信息学专家，管理化合物数据库和建立预测模型；生物信息分析师，整合化学和生物学数据支持研发决策这些岗位通常要求化学背景和编程能力，熟悉药物化学和CADD工具实习机会可通过校企合作项目或直接申请大型制药企业的实习生项目获得材料公司信息管理新材料企业的相关岗位包括材料信息学研究员，开发材料性能预测模型；材料数据库管理师，构建和维护材料知识库；计算材料科学家，进行材料模拟和设计这类岗位需要材料科学背景，并掌握数据科学和计算模拟方法材料领域实习可关注国家重点实验室、大型材料企业研发中心，以及新型材料信息科技公司科研院所与高校学术研究方向包括计算化学研究员，开发新算法和模型；化学信息系统开发者，构建专业数据库和分析平台；跨学科项目协调员，连接化学与信息学研究团队这些岗位通常要求较高学历和研究能力有志于学术发展的学生可通过研究生项目、联合培养计划或访问学者项目进入相关实验室，积累科研经验后续学习与资源推荐推荐书目与教材入门级《化学信息学导论》杨弋等著，系统介绍基本概念；进阶读物《Chemoinformatics:A Textbook》GasteigerEngel编，全面覆盖核心技术；专业深入《Deep Learningfor theLife Sciences》Ramsundar等著，聚焦AI应用；实用指南《The Artof MolecularModeling》Hinchliffe著，侧重实际操作技能优质在线课程Coursera上的Molecular Modelingin DrugDiscovery，由加州大学圣地亚哥分校提供；edX平台的Medicinal Chemistry系列课程；中国大学MOOC的计算化学与分子模拟；DataCamp的Cheminformatics inR实用技能课程；各大学的公开课如斯坦福CS224W:Machine LearningwithGraphs，适用于化学图数据分析论坛与社群ResearchGate化学信息学小组，学术讨论和资源分享；GitHub上的cheminformatics项目集合，开源代码和工具；LinkedIn专业群组如Computational ChemistryCheminformatics；中文社区如小分子药物设计微信公众号和知乎专栏；学术TwitterX上关注#cheminformatics标签和领域专家未来挑战与机遇与自动化深度融合AI数据集成与知识发现人工智能将从辅助工具发展为化学研究的核心驱面对爆炸式增长的化学数据，整合异构数据源并动力未来挑战包括开发真正理解化学原理的从中提取知识将成为关键挑战发展方向包括AI系统，而非仅依赖数据相关性；构建端到端自构建化学知识图谱，捕捉复杂的分子关系网络；动化实验平台，实现从假设到验证的闭环；解决开发自适应学习系统，能从少量数据中泛化规AI模型可解释性问题，确保科学发现的可靠性律；建立开放科学生态系统，促进数据和方法共同时，研究人员需要重新思考人机协作的方式，享；开发新一代语义搜索工具，理解化学概念而发挥人类创造力和AI计算能力的互补优势非仅匹配关键词可持续化学与全球挑战多尺度模拟与预测化学信息学将在应对全球挑战方面发挥关键作未来化学信息学将打破不同尺度模拟的界限，实用重点领域包括绿色化学和可持续合成路径现从原子到宏观的无缝连接关键技术包括量3设计；气候变化相关的碳捕获材料开发；清洁能子-分子-连续多尺度模拟方法；材料基因组到宏源材料的高通量发现；精准农业的农药减量增观性能的预测框架；从分子到系统生物学的整合效；新型抗生素设计对抗耐药性信息学方法将模型这些进展将使我们能够预测和设计具有特加速这些领域的创新，为人类可持续发展贡献力定宏观性能的分子系统，从根本上改变材料和药量物的开发方式教学总结与答疑知识点回顾课程主要知识点包括化学结构的计算机表示方法（SMILES、InChI等）；化学数据库的设计原理与应用；分子描述符和相似性评价方法；QSAR建模与虚拟筛选技术；深度学习在分子设计中的应用；材料和环境化学中的信息学方法这些知识构成了化学信息学的核心框架常见问题解答学生常见困惑包括如何平衡化学知识与编程技能的学习？建议先掌握化学基础，再逐步学习必要的编程技能模型性能不佳如何改进？检查数据质量，尝试不同描述符和算法，考虑集成方法如何评估预测结果的可靠性？结合统计验证、领域知识验证和实验验证，不过分依赖单一指标学习建议有效学习化学信息学的建议构建项目实践组合，将理论知识应用于实际问题；参与开源项目，提升实战能力；培养跨学科思维，了解相关领域如生物信经过系统学习，我们已全面探索了化学信息学的理论基础、核心技术和应用实践从息学、材料科学；保持学习习惯，关注前沿进展；寻找志同道合的学习伙伴，分子表示和数据库建设，到机器学习模型和前沿应用，我们掌握了将信息技术与化学组建学习社区，互相促进和支持研究结合的关键方法化学信息学是一门不断发展的学科，今天的学习只是一个起点致谢与结束在课程结束之际，我们要衷心感谢所有为本课程做出贡献的人员特别感谢各位特邀嘉宾，他们在百忙之中抽出时间分享行业经验和前沿见解，为课程增添了宝贵的实践视角感谢合作开发团队的辛勤工作，他们精心设计了课程内容、准备了丰富的教学资源，并提供了技术支持感谢所有参与课程测试和反馈的同学，你们的建议对完善课程质量至关重要希望这门课程为你打开了化学信息学的大门，激发了你对这一领域的兴趣化学信息学正处于蓬勃发展阶段，充满无限可能，期待你们能够积极探索前沿，在未来的学习和工作中取得优异成绩如有任何问题或建议，欢迎通过以下方式联系课程主讲教师•邮箱professor@university.edu•办公室化学楼B区306室•接待时间每周三下午14:00-16:00。