化学信息学(翟红林)(第二版)

《化学信息学》是为大学本科生而编写的化学信息学教材，共分为6章：第1章介绍了化学信息学基础，内容主要包括化学信息学的产生与发展、基本概念、研究内容与方法及其与实验科学的关系，人工智能技术在化学中的应用简介；第2章介绍了化学结构的计算机表示方法与特点、SMILES编码与MOL格式文件、化学软件ChemOffice与HyperChem的使用；第3章重点讲述了基于网络资源的化学文献检索方法与技巧、重要数据库与学术期刊，文献管理软件EndNote的使用；第4章介绍了基本数据统计与回归建模分析、机器学习与深度学习及其实现简介；第5章介绍了正交试验设计与均匀试验设计等；第6章主要介绍了分子力学与分子模拟初步。 《化学信息学》可作为高等学校化学、化工、材料、生物、环境等相关专业本科生化学信息学课程的基础教材。由于所涉及内容、技术与方法等具有一定的普适性，本书也可作为相关领域科研人员和研究生的参考用书。

翟红林，兰州大学，教授、博士生导师。 1986年6月兰州大学化学系物理化学本科专业毕业获学士学位并留校工作至今。2004年12月获兰州大学分析化学博士学位，2007年1月至2008年1月赴台湾长庚大学分子医学研究中心开展抗癌药物设计及癌症早期诊断的博士后研究工作。专业特长为数据建模与分析、程序设计与应用；目前主要从事复杂体系中的多组分同时定性与定量分析、实验条件优化、分子模拟与药物分子设计的化学与生物信息学及其在相关领域中应用的教学与科研工作。已在TrAC-TrendsinAnalyticalChemistry、Analyst、AnalyticaChimicaActa、FoodChemistry、J.ChromatographyA、Talanta、J.SeparationScience、J.ChemicalInformationandModeling、ChemometricsandIntelligentLaboratorySystems、ChemicalBiology DrugDesign、ComputationalBiology Chemistry等国内外学术期刊上发表研究论文六十余篇；已主持并完成国家自然科学基金面上项目及多项校企横向课题。

第1章绪论1 本章要点1 1.1信息与信息学1 1.1.1信息1 1.1.2信息学2 1.2化学信息与化学信息学3 1.2.1化学信息3 1.2.2化学信息学的产生与发展5 1.3化学研究与人工智能8 1.3.1科学研究范式与人工智能8 1.3.2化学人工智能9 1.4化学信息学与实验科学的关系11 1.5关于本教材12 思考与练习12 参考文献与扩展阅读12 第2章化学结构的计算机表示14 本章要点14 2.1化学结构的表示14 2.1.1化学结构的一般表示及其特点14 2.1.2化学结构的计算机表示方法15 2.2SMILES编码17 2.2.1SMILES基本编码17 2.2.2SMILES扩展编码19 2.3其他线性编码20 2.3.1SLN编码20 2.3.2ROSDAL编码20 2.3.3InChI标识与InChIKey21 2.4化学结构的二维表示及格式文件22 2.4.1连接表22 2.4.2格式文件23 2.5化学结构的计算机处理26 2.5.1化学结构的计算机输入与可视化26 2.5.2ChemOffice/ChemBioOffice简介29 2.5.3HyperChem简介39 思考与练习44 参考文献与扩展阅读48 第3章化学文献检索与管理50 本章要点50 3.1文献基础知识50 3.1.1文献检索的意义50 3.1.2科技文献的类型及其特点51 3.1.3重要的文献源51 3.1.4科技文献检索方法与途径53 3.2美国化学文摘（CA）55 3.2.1CA概况55 3.2.2SciFinder数据库56 3.3科学引文索引与工程索引65 3.3.1科学引文索引(SCI)65 3.3.2Web of Science68 3.3.3工程索引（EI）78 3.4ScienceDirect与Reaxys数据库80 3.4.1ScienceDirect数据库80 3.4.2Reaxys数据库81 3.5中文文献检索简介87 3.5.1概述87 3.5.2中国知网87 3.6搜索引擎检索92 3.7重要学术期刊简介93 3.7.1电子期刊的兴起93 3.7.2综合性期刊94 3.7.3常见的化学化工类期刊94 3.8文献管理软件96 3.8.1文献管理与软件96 3.8.2EndNote简介97 思考与练习105 参考文献与扩展阅读105 第4章常用数据处理方法107 本章要点107 4.1化学计量学简介107 4.1.1计量与计量学107 4.1.2化学计量学的基本内涵108 4.2化学数据的预处理109 4.2.1化学数据的基本特点109 4.2.2化学数据的基本描述110 4.2.3化学数据常用的预处理方法117 4.3线性回归123 4.3.1回归模型与最小二乘法123 4.3.2多元线性回归分析126 4.4主成分分析与因子分析135 4.4.1主成分分析135 4.4.2因子分析139 4.5偏最小二乘分析及其应用143 4.6深度学习与人工智能建模简介146 4.6.1机器学习与人工智能建模的发展146 4.6.2人工神经网络与机器学习基础147 4.6.3深度学习建模的实现150 思考与练习150 参考文献与扩展阅读152 第5章试验设计与优化153 本章要点153 5.1试验设计基础153 5.2单因素优选法155 5.2.1均分法与对分法155 5.2.2黄金分割法155 5.2.3分数法（斐波那契数列法）156 5.2.4其他方法介绍157 5.3正交试验设计158 5.3.1正交试验设计基础158 5.3.2正交试验设计的直观分析法162 5.3.3正交试验设计的方差分析法169 5.4均匀试验设计173 5.4.1均匀试验设计基础173 5.4.2均匀试验设计方法174 思考与练习178 参考文献与扩展阅读179 第6章分子力学与分子模拟180 本章要点180 6.1分子模拟方法概述180 6.2分子力学理论基础181 6.2.1分子力学的产生与发展181 6.2.2分子力学的基本假定182 6.2.3分子力场构成183 6.3分子力学势能函数及力场参数化183 6.3.1键伸缩能183 6.3.2键角弯曲能186 6.3.3二面角扭曲转动能187 6.3.4范德华相互作用能188 6.3.5静电相互作用能189 6.3.6交叉项189 6.3.7分子力场参数化190 6.4常见的分子力场191 6.4.1常见的分子力场介绍191 6.4.2常见分子力场的选择192 6.4.3分子力场存在的问题192 6.5分子力学与量子力学的比较193 6.6分子力场应用193 6.6.1分子结构的优化194 6.6.2分子对接206 6.6.3分子动力学模拟209 6.7Schrdinger功能及分子对接简介214 6.7.1Schrdinger功能简介214 6.7.2Schrdinger中的分子对接简介215 6.8分子力学发展趋势225 思考与练习230 参考文献与扩展阅读231 附录233 附录1格鲁布斯（Grubbs）临界值表233 附录2Q检验临界值表233 附录3t检验临界值表234 附录4F检验临界值表234