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| 內容簡介： |
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《化学信息学》（第二版）是十二五普通高等教育本科*规划教材、普通高等教育十一五*规划教材。本书在*版的基础上，着重针对中、外文期刊网络数据库的检索过程进行了介绍，并扩充了专利文献与技术标准数据库的相关内容。全书主要分为四大部分，共12章，其中第1章概述了化学信息学的产生及特点；第2～8章讲述了化学信息的来源，包括纸质版的手册，书籍，搜索引擎，目前广为使用的中、外文期刊文献数据库以及专利文献与技术标准数据库；第9～11章介绍了化学信息的处理工具（即化学软件）、处理方法（相关化学计量学算法）以及定量构效关系（QSAR）的原理及应用，并新增了部分例子；在第12章中，对生物信息学领域的研究进行了概述。《化学信息学》（第二版）可作为高等院校化学、化工及相关专业本科化学信息学课程的入门教材，另外，书中提供了大量与化学信息学相关的网址，亦可作为研究生的参考书籍。
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| 關於作者： |
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李梦龙，四川大学化学学院，副院长，教授，1978-1990 年于湖南大学分析化学专业获理学学士、硕士、博士学位， 1990 年进入四川大学化学学院任教，现为四川大学教授，博士生指导教师，九三学社社员， 教育部高校理科化学教学指导委员会委员、中国化学会化学教育学科委员会委员、中国化学会计算机化学专委会委员、 中国仪器仪表学会分析仪器学会理事、 四川省化学化工学会分析化学专委会副主任，《应用基础与工程科学学报》编委、《环境化学》编委 。四川大学教学名师，四川省精品课程《分析化学》负责人。主要工作业绩：主持完成国家自然科学基金项目、 973 子项目等 5 项，获部省级成果 2 项，发表论文 90 余篇，出版专著 4 部，培养硕 博士研究生近40余名。教学方面：担任教育部高校理科化学指导委员会委员、中国化学会化学教育委员会成员、计算机化学专业委员会委员，参与了由教指委承担的《本科化学专业规范》和《本科化学教学质量评估》等项目，负责教育部、四川省教改项目4项。主编计算机辅助化学教材《Internet与化学信息导论》、《化学软件及其应用》、《分析化学数据速查手册》、《元素化学反应速查手册》，及十一五、十二五国家规划教材《化学信息学》；负责四川省精品课程《分析化学》的建设，获省级教学成果奖2项，并获得四川大学教学名师称号。科研方面：课题组通过多年研究和不断创新，在化学计量学，化学和生物信息相关的算法和体系研究上取得了较好的成果。如生物分子的结构功能研究，生物组学分析领域积累了丰富的经验；在临床数据的诊断模型构建以及软件平台建设方面积累了丰富的经验。负责了多项国家自然科学基金项目（目前在研2项），在Nucleic Acids Research, SCI Rep, PROTEINS, 以及Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems，PLoS系列，BMC 系列, 杂志发表SCI论文200余篇。
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| 目錄：
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第1章 概述1
1.1什么是化学信息学1
1.2化学信息学的诞生背景1
1.3信息科学在化学领域的应用2
1.4化学信息采集接口2
1.5化学信息的结构和特点3
1.6化学信息的工作方式4
1.7化学信息学的应用4
1.7.1化合物结构绘制4
1.7.2化学数据库设计与开发4
1.7.3化学反应体系模拟5
1.7.4计算机辅助波谱解析5
1.7.5化合物结构与活性关系预测5
1.7.6实验室信息管理系统5
1.8展望5
第2章 化学信息来源7
2.1辞典7
2.2手册7
2.3化学期刊9
2.3.1综合类期刊10
2.3.2有机化学期刊10
2.3.3分析化学期刊11
2.3.4无机化学期刊12
2.3.5物理化学期刊12
2.4图书馆资源13
2.4.1生命科学图书馆13
2.4.2中国科学院大连化学物理研究所图书馆13
2.4.3中国科学院国家科学图书馆14
2.4.4国家科技图书文献中心16
2.4.5清华大学图书馆17
2.4.6中国国家图书馆18
2.4.7哈佛大学图书馆19
2.4.8斯坦福大学图书馆19
2.5化学化工资源信息平台20
2.5.1化学信息网20
2.5.2Computer Aided Chemistry Tutorial21
2.5.3Wilton High School Chemistry22
扩展阅读：信息22
第3章 信息搜索引擎23
3.1概述23
3.1.1搜索引擎的原理23
3.1.2搜索引擎的历史及发展趋势24
3.2搜索引擎的定义及分类27
3.2.1全文搜索引擎27
3.2.2目录索引类搜索引擎27
3.2.3元搜索引擎27
3.2.4垂直搜索引擎28
3.3搜索引擎查询方法28
3.3.1模糊查询28
3.3.2精确查询29
3.3.3逻辑查询29
3.3.4查询范围限制29
3.4常用的全文搜索引擎30
3.4.1百度30
3.4.2Google中国31
3.4.3维基百科31
3.5常用的学术搜索引擎33
3.5.1BASE33
3.5.2SciTech Connect34
3.5.3CiteSeerX35
3.6常用的元搜索引擎35
3.6.1Dogpile35
3.6.2Excite36
3.6.3Ixquick36
3.6.4Mamma37
3.6.5Metacrawler38
3.6.6ProFusion38
3.6.7Savvysearch39
3.7专业搜索引擎39
3.7.1专业搜索引擎的优势39
3.7.2著名的专业搜索引擎39
扩展阅读：百度搜索技巧41
第4章 文献检索概述42
4.1文献检索的意义42
4.1.1文献的定义42
4.1.2信息检索的含义42
4.1.3文献检索的意义42
4.2文献检索的基础知识42
4.2.1逻辑运算符42
4.2.2通配符43
4.2.3位置算符43
4.2.4主要检索字段44
4.2.5文献资源分类45
4.2.6主要文献类型45
4.3文献检索基本流程46
4.4文献检索途径及案例47
4.4.1研究类文献检索47
4.4.2数据事实检索50
第5章 中文学术论文资源数据库65
5.1中国知网65
5.1.1中国知网概况65
5.1.2中国学术期刊网络版65
5.1.3中国学术辑刊全文数据库65
5.1.4中国博士学位论文全文数据库67
5.1.5中国优秀硕士学位论文全文数据库71
5.1.6中国重要会议论文全文数据库71
5.1.7CNKI国家科技成果数据库72
5.2万方数据知识服务平台73
5.2.1万方数据知识服务平台概况73
5.2.2中国学术期刊数据库74
5.2.3中国学位论文全文数据库74
5.2.4中国学术会议文献数据库75
5.2.5中文科技报告数据库76
5.3维普网77
5.3.1维普期刊资源整合服务平台概况77
5.3.2中文科技期刊数据库77
5.3.3中国科学指标数据库79
第6章 外文学术论文资源数据库81
6.1Web of Science81
6.1.1Web of Science概况81
6.1.2Web of Science Core Collection83
6.1.3Derwent Innovations Index91
6.1.4INSPEC93
6.1.5Chinese Science Citation Database93
6.1.6Journal Citation Reports94
6.2美国《化学文摘》94
6.2.1美国化学文摘概况94
6.2.2美国《化学文摘》网络版95
6.2.3SciFinder检索方式及检索结果95
6.3《工程索引》104
6.3.1Engineering Village概况104
6.3.2Ei Compendex检索方式及检索结果105
6.4ScienceDirect109
6.4.1ScienceDirect数据库简介109
6.4.2ScienceDirect检索方式及结果109
6.5Wiley Online Library113
6.5.1Wiley Online Library 数据库简介113
6.5.2Wiley Online Library检索方式及检索结果114
6.6SpringerLink118
6.6.1SpringerLink数据库简介118
6.6.2SpringerLink检索方式及检索结果118
6.7其他外文文献数据库120
6.7.1Online Computer Library Center120
6.7.2ProQuest 平台121
第7章 专利文献与技术标准123
7.1专利文献123
7.1.1专利概述123
7.1.2美国专利文献概述125
7.1.3中国专利文献概述128
7.1.4中国专利全文数据库129
7.1.5万方中外专利数据库129
7.1.6SIPO中国及多国专利查询系统130
7.2技术标准132
7.2.1技术标准概述132
7.2.2国际标准化组织ISO简介132
7.2.3ISO9000族标准及ISO14000族标准简介132
7.2.4中国标准的分类133
7.2.5国家标准全文数据库134
7.2.6中国行业标准全文数据库134
7.2.7中外标准数据库135
第8章 化学信息数据库资源136
8.1数据库简介136
8.1.1数据136
8.1.2数据库136
8.1.3数据库管理系统136
8.1.4数据库系统database system137
8.2数据库历史及分类137
8.2.1数据库历史137
8.2.2数据库的模型分类139
8.3三类化学信息数据库139
8.3.1文献数据库139
8.3.2事实数据库140
8.3.3结构数据库140
8.4Internet上的化学化工数据库140
8.4.1Spectral Database for Organic Compounds140
8.4.2NIST Chemistry WebBook141
8.4.3NIST Atomic Spectra Database142
8.4.4Reaxys数据库143
8.4.5剑桥晶体数据库144
第9章 化学软件147
9.1概述147
9.2化学软件的分类148
9.3语言软件和依托算法的化学计算软件149
9.3.1MATLAB149
9.3.2R语言161
9.4绘图软件170
9.4.1ChemBioOffice170
9.4.2ACDChemSketch5.0171
9.4.3Symyx Draw173
9.5化学分析仪器数据处理软件174
9.5.1GRAMS174
9.5.2MestReNova177
9.5.3Origin178
9.6分子模拟软件179
9.6.1分子对接软件AutoDock179
9.6.2量子化学计算软件Gaussian程序180
9.6.3分子动力学模拟软件182
第10章 信息处理与数据挖掘185
10.1概述185
10.2数据的标准化186
10.3特征提取与优化186
10.3.1主成分分析186
10.3.2偏最小二乘法189
10.3.3逐步回归分析189
10.3.4遗传算法191
10.4信号处理方法192
10.4.1协方差与相关系数193
10.4.2自、互相关分析193
10.4.3功率谱密度194
10.4.4傅里叶变换194
10.4.5小波变换195
10.5机器学习方法198
10.5.1K最近邻法198
10.5.2概率神经网络198
10.5.3分类回归树199
10.5.4助推法200
10.5.5人工神经网络201
10.5.6支持向量机204
10.6数据库挖掘技术206
10.6.1聚类算法206
10.6.2决策树算法207
10.7Web数据挖掘技术207
10.7.1Web内容挖掘207
10.7.2Web结构挖掘207
10.7.3Web日志挖掘208
扩展阅读：化学计量学208
第11章 QSAR及药物设计209
11.1概述209
11.2QSAR模型的分类210
11.2.1二维定量构效关系2D-QSAR210
11.2.2三维定量构效关系3D-QSAR212
11.2.3多维定量构效关系214
11.2.4方法评价215
11.3定量构效关系研究中常用的回归分析法216
11.3.1多元线性回归216
11.3.2主成分回归217
11.3.3偏最小二乘回归217
11.3.4投影寻踪回归218
11.3.5非线性方法219
11.4药物设计219
11.4.1类药性220
11.4.2脂水分布系数lgP220
11.4.3脑血分配系数220
11.4.4肠穿透性221
11.4.5水溶性221
11.4.6毒性221
11.5精准医疗221
11.6高通量筛选222
11.7QSAR方法的应用示例222
扩展阅读：定量构效关系226
第12章 生物信息学227
12.1什么是生物信息学227
12.2生物信息学的发展历程228
12.3生物信息学的研究内容230
12.3.1生物信息挖掘230
12.3.2药物设计231
12.3.3基因组学231
12.3.4蛋白质组学232
12.3.5代谢组学234
12.4生物信息学的研究方法235
12.4.1数学统计方法235
12.4.2动态规划方法235
12.4.3模式识别技术235
12.4.4数据库技术235
12.4.5分子模型化技术235
12.4.6分子力学和量子力学计算236
12.4.7分子动力学模拟236
12.5生物信息学的应用236
12.6生物信息学的研究趋势及未来挑战237
12.7蛋白质功能研究238
12.8蛋白质数据库简介239
12.8.1综合性蛋白质数据库240
12.8.2专用性蛋白质数据库241
12.9蛋白质序列的特征提取方法242
12.9.1基于氨基酸组成和位置的特征提取方法243
12.9.2基于氨基酸物理化学特性的特征提取方法244
12.9.3基于数据库信息挖掘的特征提取方法245
12.10蛋白质相互作用247
12.11蛋白质网络252
12.11.1蛋白质-蛋白质相互作用网络252
12.11.2氨基酸残基网络254
扩展阅读：高通量基因表达检测技术255
参考文献256
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| 內容試閱：
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化学是一门以实验为基础的古老学科，科学家们致力于探索新物质的各类化学属性。随着实验技术的进步，人们获取数据的能力已有了很大的提高。时至今日，面对呈指数级增长的化学数据，化学家们发现在本学科的探索中，最大的瓶颈已不再是如何获取未知物质的性质，而是如何从已有的实验数据中提取更多的化学信息，以总结规律。1995年，美国著名化学家Brown指出，化学家习惯于将99%的精力和资源用于数据的收集上，其余1%用于数据的分析和处理，将数据转化为信息。
庆幸的是，现在越来越多的化学工作者们开始注意到这个问题并投身于化学数据的分析中，化学信息学（cheminformatics）在这种情况下应运而生，它是汇集化学、数学、信息科学等交叉学科知识的研究领域，主要是通过对化学信息的检索、整理、分析以及可视化，最终完成将数据转化为信息的过程。德国Johann Gasteiger出版的《化学信息学教程》一书亦指出，化学信息学的任务就是运用信息学的方法来解决化学的问题。
目前，化学信息学主要涵盖了化学信息的获取、化学信息的表达以及化学信息的处理三个方面的内容。作为一门新的基础课程，如何尽快让化学专业的本科生了解并掌握其中涉及的概念、方法以及网络资源是该学科建设亟待解决的主要问题。
本书第一版是十二五普通高等教育本科国家级规划教材、普通高等教育十一五国家级规划教材。本次修订，着重对如下内容进行了更新：（1）着重针对中文及外文期刊网络数据库检索过程的介绍进行了扩充，单独在第4章、第5章对目前常用的数据库进行了详细的介绍；（2）在第6章中，对第一版未曾提到的专利文献与技术标准进行了介绍；（3）在生物信息学相关章节中，对目前热门的领域，如精准医疗等进行了介绍；（4）对第一版各章节中的网络资源进行了更新，并新增了一些例子，便于学生们在学习过程中对内容进行理解。
本书由李梦龙、文志宁任主编，李益洲、郭延芝、战玉华任副主编。感谢清华大学图书馆的战玉华老师撰写了本书第4章以及在后期修改过程中提出的宝贵意见。在本书编写过程中，笔者实验室的博士研究生柳媛以及硕士研究生梁羽、谢凡凡、覃柳、吉越、胡文、郝颖异、黄雨瑶、郭佳丽等同学亦参与了资料的收集与整理工作，另外，化学工业出版社在此过程中提供了大力的支持，在此一并表示诚挚的感谢。
由于化学信息学涉及面广，编者的水平和时间有限，书中不足之处在所难免，恳请广大读者批评指正。
编者
2018年3月
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