如何學習化學信息學

『壹』 什麼是化學信息學

化學信息學(ChemoInformatics)或稱信息化學是化學科學的一門新的、交叉領域的分支，它是隨著計算機化學和化學信息網絡化的不斷發展而逐漸形成的，"化學信息學"一詞首次提出於1987年諾貝爾化學獎獲得者J. M. Lehn 教授的獲獎報告中。

關於化學信息學的定義及研究領域，目前國內外的學者有很大的爭論，並沒有太多的共識。簡單的來說當"化學信息學"一詞忽然變得熱門的時候(2001年9月在南京召開了第2屆全國化學信息學會議)，幾乎所有研究化學並與計算機或計算有關系的學者都說自己研究的就是化學信息學，為了證明這一點，所有解釋這個名詞的人都更多的強調自己原來的研究領域。

不管如何，我們覺得有幾點是可以肯定的。第一、化學信息學是一門新的化學分支科學，它與原來的計算機化學是有很大區別的(區別在哪裡目前不清楚)；第二、化學信息學中"化學"的意思主要是指分子，或者結構信息；第三、化學信息學中"信息"的意思是信息科學和信息理論

『貳』 化學信息學的學科應用

現代科學的最新發展使得各學科所面對的化學物質體系變得越來越復雜，辨識研究的任務越來越繁重，既有復雜成分定性定量分析問題，又有不確定性的化學模式識別問題；不但有大型資料庫管理問題，還有數據規律的發現問題等等。化學信息學（chmoinformatics) 就是為解決化學領域中大量數據處理和信息提取任務而結合其他相關學科所形成的一門新學科。這門新學科是在化學計量學（chemometrics) 和計算化學（computational chemistry) [3]的基礎上演化和發展起來的，吸收與融合了許多學科的精華。
化學計量學的發展隨著計算機技術的引進，使化學家獲得大量的化學數據成為易事。例如，人們可以在對樣品一無所知的情況下，從分析儀器的計算機數據採集系統獲得諸如峰高、峰位、峰面積等一系列數據。然而，數據並非等同於信息，尤其是有價值的信息。因此，如何利用現代計算工具與信息處理方法快速地處理和解析化學量測數據，成為一個十分迫切的需求。在這種情況下，出現了將數學、統計學與計算機技術應用於化學的化學計量學。作為在80年代蓬勃興起的新技術，它運用數學、統計學、計算機技術等工具設計或選擇化學量測的最優方法，處理與解析化學量測數據，試圖最大限度地提取待測物質體系的化學相關信息。
在分析化學研究方面，高鴻曾預言分析化學與統計學、數學結合的年代將會到來。作為化學量測科學，分析化學從采樣、實驗設計到分析信號的數據處理和解析、化學信息的提取與利用，無一不涉及到化學計量學所研究的統計與數學方法。化學計量學對現代分析化學基礎理論的發展作出了重要貢獻，基本形成了分析信息理論、分析采樣理論、分析實驗設計與優化理論、分析檢測理論、分析校正理論、分析誤差理論、分析儀器信號處理技術、化學資料庫及專家系統技術等，極大地豐富了現代分析化學的理論與技術工具。
此外，化學計量學在工業生產中已得到廣泛應用。例如，多元校正方法已經在啤酒生產和葯物製造中成為常規的監控手段；在造紙、化工、食品、飲料、化妝品等行業中，也被用於過程監測（process monitoring）；近來，這些方法還被用於生化發酵、半導體晶片等間歇操作生產過程的監測。到目前為止，化學計量學應用最成功的領域是：多元校正、定量構效關系的建模、化學模式識別、多元過程模擬與監測等。但是，隨著其應用范圍的擴大，研究對象變得越來越復雜，所要處理的數據維數越來越高，數據量也越來越龐大。例如，在葯物設計領域的先導化合物虛擬篩選中，需要處理的化合物達到1040。顯然，傳統的化學計量學已經難以勝任葯物學、生命科學、環境科學、材料科學等領域所提出的化學復雜問題計算和解析，由此迫切需要派生和發展一門包容化學計量學本身的新學科。這就是化學信息學迅速崛起的重要原因。
計算化學的發展計算化學是應化學數據定量分析的需求而產生的，它為化學信息學提供數據計算和信息解析工具。隨著認識層次的深入，化學領域中的各種對象大部分可以用一定的數學模型來抽象和表徵；而模型的求解需要藉助於各種數學的手段來進行。因此，化學學科對科學計算的要求越來越高。例如，各種化學反應可以用一定的微分方程來建模，通過數學模型模擬其反應、傳遞等各種過程。但是，求解微分方程帶來了更高的計算要求。通常，大量的微分方程無法通過理論推導方法求解，這就需要通過數值計算的方法來求近似解。同樣，在微觀世界中，隨著對分子結構的認識不斷深入，我們可以通過各種數學模型來模擬分子的狀態，如通過薛定諤方程可以模擬電子雲的運動狀態；通過量子力學、分子動力學、統計力學等各種方法可以准確地完成分子的模擬；這就意味著現代化學研究中需要建立更多的模型，並需要解決更多的科學計算問題。
隨著科學技術的發展，人們對客觀世界的認識正在逐步加深，各研究領域中的規律性知識不斷地被總結出來，從而使得各種模型的建立成為可能。科學發展到今天，人們已越來越傾向於從數學的角度來看待問題、認識問題和解決問題。因此，計算化學的問世極大地推進了化學及其各相關學科的現代發展，已經成為解決化學領域中復雜問題的技術支撐和有力工具。一般而言，計算化學需要滿足兩個基本要求：1.准確求解問題；2.快速求解問題。因此計算化學一直向著這兩個方向在不斷發展。一方面，它將多元統計分析方法（如PLS、PCA、判別分析、聚類分析、因子分析、回歸分析等）及人工智慧方法（如模式識別、ANN、遺傳演算法、專家系統等）等各類計算手段包容進來，以完成對化學領域對象的准確建模任務；另一方面，它將資料庫技術、快速搜索演算法、並行計算技術等各種提高計算速度的方法包容進來，完成資料庫快速搜索任務，實現葯物虛擬篩選等應用目標。由於在表面科學、葯學和材料科學中需要對延展分子系統（extended molecular system）進行定量描述，而這一類化學體系的實驗信息又很少，這就需要通過計算化學的手段來解決。通常這類科學計算的計算量非常大，以現有計算機的計算能力，按一般的演算法難以快速地給出計算結果，無法實現人機交互。並行計算機及其並行演算法的引入，極大地提高了計算速度，使很多問題的計算求解成為可能。由此可見，計算化學的主要任務就是運用高性能科學計算工具，為化學領域問題求解提供途徑。