Cheminformatics

stocare și retrievalEdit

această secțiune nu citează nicio sursă. Vă rugăm să ajutați la îmbunătățirea acestei secțiuni prin adăugarea de citări la surse de încredere. Materialul nesursat poate fi contestat și eliminat. (Februarie 2020) (Aflați cum și când să eliminați acest mesaj șablon)

Articol principal: baza de date chimică

o aplicație principală a cheminformaticii este stocarea, indexarea și căutarea informațiilor referitoare la compușii chimici. Căutarea eficientă a acestor informații stocate include subiecte care sunt tratate în informatică, cum ar fi extragerea datelor, recuperarea informațiilor, extragerea informațiilor și învățarea automată. Subiectele de cercetare conexe includ:

File formatsEdit

Articol principal: Chemical file format

reprezentarea in silico a structurilor chimice utilizează formate specializate, cum ar fi specificațiile simplificate de introducere a liniei moleculare (SMILES) sau Limbajul de marcare chimică bazat pe XML. Aceste reprezentări sunt adesea folosite pentru stocarea în baze de date chimice mari. În timp ce unele formate sunt potrivite pentru reprezentări vizuale în două sau trei dimensiuni, altele sunt mai potrivite pentru studierea interacțiunilor fizice, modelare și studii de andocare.

biblioteci Virtualeedit

această secțiune se bazează prea mult pe referințe la surse primare. Vă rugăm să îmbunătățiți această secțiune prin adăugarea de surse secundare sau terțiare. (Februarie 2020) (Aflați cum și când să eliminați acest mesaj șablon)

datele chimice se pot referi la molecule reale sau virtuale. Bibliotecile virtuale ale compușilor pot fi generate în diferite moduri pentru a explora spațiul chimic și pentru a ipoteza compuși noi cu proprietățile dorite. Bibliotecile virtuale de clase de compuși (medicamente, produse naturale, produse sintetice orientate spre diversitate) au fost generate recent folosind algoritmul FOG (fragment optimized growth). Acest lucru a fost realizat folosind instrumente cheminformatice pentru a instrui probabilitățile de tranziție ale unui lanț Markov pe clase autentice de compuși și apoi folosind lanțul Markov pentru a genera compuși noi care erau similari cu baza de date de instruire.

virtual screeningEdit

această secțiune nu citează nicio sursă. Vă rugăm să ajutați la îmbunătățirea acestei secțiuni prin adăugarea de citări la surse de încredere. Materialul nesursat poate fi contestat și eliminat. (Februarie 2020) (Aflați cum și când să eliminați acest mesaj șablon)

Articol principal: Screeningul Virtual

spre deosebire de screeningul cu randament ridicat, screeningul virtual implică screeningul computațional în bibliotecile silico de compuși, prin intermediul diferitelor metode, cum ar fi blocarea, pentru a identifica membrii care ar putea poseda proprietățile dorite, cum ar fi activitatea biologică împotriva unei ținte date. În unele cazuri, chimia combinatorie este utilizată în dezvoltarea bibliotecii pentru a crește eficiența în mineritul spațiului chimic. Mai frecvent, o bibliotecă diversă de molecule mici sau produse naturale este ecranată.

relația structură-activitate cantitativă (QSAR)Edit

Articol principal: relația structură–activitate cantitativă

acesta este calculul relației structură–activitate cantitativă și a valorilor relației de proprietate a structurii cantitative, utilizate pentru a prezice activitatea compușilor din structurile lor. În acest context, există, de asemenea, o relație puternică cu chemometria. Sistemele de experți chimici sunt, de asemenea, relevante, deoarece reprezintă părți ale cunoștințelor chimice ca reprezentare in silico. Există un concept relativ nou de analiză a perechilor moleculare potrivite sau mmpa bazată pe predicție, care este cuplat cu modelul QSAR pentru a identifica activitatea cliff.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.