化學信息學

內(nèi)容概要

　　《化學信息學》為普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材，是教育部“使用信息技術(shù)工具改造課程”項目的研究成果。全書主要分為四大部分，其中第1章概述了化學信息學的產(chǎn)生及特點；第2～4章講述了化學信息的來源，包括手冊、書籍、搜索引擎以及目前廣為使用的期刊文獻數(shù)據(jù)庫；第5～7章介紹了化學信息的處理工具（即化學軟件）、處理方法（相關(guān)化學計量學算法）以及定量構(gòu)效關(guān)系（QSAR）的原理及應(yīng)用；第8章對生物信息學領(lǐng)域的研究進行了概述。　　本書可作為高等院?；瘜W化工專業(yè)本科“化學信息學”課程的入門教材，另外，書中提供了大量與信息學相關(guān)的網(wǎng)址，也可作為研究生的參考書籍。

書籍目錄

第1章 概述  1.1 什么是化學信息  1.2 化學信息的誕生背景  1.3 信息科學在化學領(lǐng)域的應(yīng)用  1.4 化學信息的結(jié)構(gòu)和特點  1.5 化學信息的工作方式  1.6 信息采集接口  1.7 化學信息的應(yīng)用  1.7.1 繪制結(jié)構(gòu)  1.7.2 數(shù)據(jù)庫  1.7.3 計算機輔助設(shè)計反應(yīng)預測系統(tǒng)  1.7.4 預測結(jié)構(gòu)與活性的關(guān)系  1.8 展望  第2章 化學信息來源  2.1 詞典  2.2 手冊  2.3 化學期刊  2.3.1 綜合類期刊  2.3.2 有機化學期刊  2.3.3 分析化學期刊  2.3.4 無機化學期刊  2.3.5 物理化學期刊  2.4 圖書館資源  2.4.1 生命科學圖書館  2.4.2 中國科學院大連化學物理研究所圖書館  2.4.3 中國科學院國家科學圖書館  2.4.4 國家科技圖書文獻中心化工分中心  2.4.5 清華大學圖書館  2.4.6 中國國家圖書館  2.4.7 哈佛大學圖書館  2.4.8 斯坦福大學圖書館  2.5 化學化工信息資源導航系統(tǒng)  2.5.1 ChIN  2.5.2 Computer Aided Chemistry Tutorial  2.5.3 Wilton High School Chemistry  2.5.4 化學家鏈接網(wǎng)站  第3章 化學信息數(shù)據(jù)庫資源  3.1 數(shù)據(jù)庫簡介  3.1.1 數(shù)據(jù)  3.1.2 數(shù)據(jù)庫  3.1.3 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)  3.1.4 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)  3.2 數(shù)據(jù)庫歷史及分類  3.2.1 數(shù)據(jù)庫歷史  3.2.2 數(shù)據(jù)庫的模型分類  3.3 三類化學信息數(shù)據(jù)庫  3.3.1 文獻數(shù)據(jù)庫  3.3.2 事實數(shù)據(jù)庫  3.3.3 結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫  3.4 互聯(lián)網(wǎng)上的化學化工數(shù)據(jù)庫  3.4.1 CA  3.4.2 ISI數(shù)據(jù)庫  3.4.3 OCLC數(shù)據(jù)庫  3.4.4 CSA  3.4.5 ScienceDirect  3.4.6 CNKI  3.4.7 萬方數(shù)據(jù)庫  3.4.8 維普中文科技期刊數(shù)據(jù)庫  3.4.9 EI  3.4.10 出專利數(shù)據(jù)庫  3.4.11 Reaxys數(shù)據(jù)庫  3.4.12 譜圖數(shù)據(jù)庫  第4章 信息搜索引擎  4.1 概述  4.1.1 搜索引擎的原理  4.1.2 搜索引擎的歷史及發(fā)展趨勢  4.2 搜索引擎的定義及分類  4.2.1 全文搜索引擎  4.2.2 目錄索引類搜索引擎  4.2.3 元搜索引擎  4.2.4 垂直搜索引擎  4.3 搜索引擎查詢方法  4.3.1 模糊查詢  4.3.2 精確查詢  4.3.3 邏輯查詢  4.3.4 指定范圍查詢  4.4 常用搜索引擎  4.4.1 百度  4.4.2 Google中國  4.4.3 維基百科  4.4.4 BASE  4.4.5 Vascoda  4.4.6 Information Bridge  4.4.7 Intute  4.4.8 Infomine  4.5 元搜索引擎  4.5.1 Dogpile  4.5.2 Excite  4.5.3 Ixquick  4.5.4 Mamma  4.5.5 Metacrawler  4.5.6 ProFusion  4.5.7 Savvysearch  4.6 專業(yè)搜索引擎  4.6.1 專業(yè)搜索引擎的優(yōu)勢  4.6.2 著名的專業(yè)搜索引擎  第5章 化學軟件  5.1 概述  5.2 化學軟件的分類  5.3 語言軟件和依托算法的化學計算軟件  5.3.1 MATLAB  5.3.2 R語言  5.4 繪圖軟件  5.4.1 ACD/ChemSketch5.0  5.4.2 Symyx Draw  5.4.3 ChemBioDraw  5.5 化學分析儀器數(shù)據(jù)處理軟件  5.5.1 GRAMS  5.5.2 MestReNova  5.5.3 Origin  5.6 分子模擬軟件  5.6.1 Gaussian軟件  5.6.2 Amber軟件  第6章 信息處理與數(shù)據(jù)挖掘  6.1 概述  6.2 數(shù)據(jù)的標準化  6.3 特征提取與優(yōu)化  6.3.1 主成分分析  6.3.2 偏最小二乘法  6.3.3 逐步回歸分析  6.3.4 遺傳算法  6.4 信號處理方法  6.4.1 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)  6.4.2 自、互相關(guān)分析  6.4.3 功率譜密度  6.4.4 傅里葉變換  6.4.5 小波變換  6.5 機器學習方法  6.5.1 K最近鄰法  6.5.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  6.5.3 分類回歸樹  6.5.4 助推法  6.5.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  6.5.6 支持向量機  6.6 數(shù)據(jù)庫挖掘技術(shù)  6.6.1 聚類算法  6.6.2 決策樹算法  6.7 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)  6.7.1 web內(nèi)容挖掘  6.7.2 web結(jié)構(gòu)挖掘  6.7.3 web日志挖掘  第7章 QSAR及藥物設(shè)計  7.1 概述  7.2 QSAR模型的分類  7.2.1 二維定量構(gòu)效關(guān)系  7.2.2 三維定量構(gòu)效關(guān)系  7.2.3 多維定量構(gòu)效關(guān)系  7.2.4 方法評價  7.3 定量構(gòu)效關(guān)系研究中常用的回歸分析法  7.3.1 多元線性回歸  7.3.2 主成分回歸  7.3.3 偏最小二乘回歸  7.3.4 投影尋蹤回歸  7.3.5 非線性方法  7.4 藥物設(shè)計  7.5 QSAR方法的應(yīng)用  第8章 生物信息學  8.1 什么是生物信息學  8.2 生物信息學的發(fā)展歷程  8.3 生物信息學的研究內(nèi)容  8.3.1 生物信息挖掘  8.3.2 藥物設(shè)計  8.3.3 基因組學  8.3.4 蛋白質(zhì)組學  8.4 生物信息學的研究方法  8.5 生物信息學的應(yīng)用  8.6 生物信息學的研究趨勢  8.7 蛋白質(zhì)功能研究  8.8 蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫簡介  8.8.1 綜合性蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫  8.8.2 專用性蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫  8.9 蛋白質(zhì)序列的特征提取方法  8.9.1 基于氨基酸組成和位置的特征提取方法  8.9.2 基于氨基酸物理化學特性的特征提取方法  8.9.3 基于數(shù)據(jù)庫信息挖掘的特征提取方法  8.10 蛋白質(zhì)相互作用  8.11 蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)  參考文獻

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