化学信息学 第2版PDF电子书下载

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

2.5.2 Computer Aided Chemistry Tutorial 21

2.5.3 Wilton High School Chemistry 22

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 30

3.4.1 百度 30

3.4.2 Google中国 31

3.4.3 维基百科 31

3.5 常用的学术搜索引 33

3.5.1 BASE 33

3.5.2 SciTech Connect 34

3.5.3 CiteSeerX 35

3.6 常用的元搜索引擎 35

3.6.1 Dogpile 35

3.6.2 Excite 36

3.6.3 Ixquick 36

3.6.4 Mamma 37

3.6.5 Metacrawler 38

3.6.6 ProFusion 38

3.6.7 Savvysearch 39

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

5.1.7 CNKI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

6.1 Web of Science 81

6.1.1 Web of Science概况 81

6.1.2 Web of Science Core Collection 83

6.1.3 Derwent Innovations Index 91

6.1.4 INSPEC 93

6.1.5 Chinese Science Citation Database 93

6.1.6 Journal Citation Reports 94

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

6.2.3 SciFinder检索方式及检索结果 95

6.3 《工程索引》 104

6.3.1 Engineering Village概况 104

6.3.2 Ei Compendex检索方式及检索结果 105

6.4 ScienceDirect 109

6.4.1 ScienceDirect数据库简介 109

6.4.2 ScienceDirect检索方式及结果 109

6.5 Wiley Online Library 113

6.5.1 Wiley Online Library数据库简介 113

6.5.2 Wiley Online Library检索方式及检索结果 114

6.6 SpringerLink 118

6.6.1 SpringerLink数据库简介 118

6.6.2 SpringerLink检索方式及检索结果 118

6.7 其他外文文献数据库 120

6.7.1 Online Computer Library Center 120

6.7.2 ProQuest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

7.1.6 SIPO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

7.2.3 ISO9000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 system） 137

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

8.4 Internet上的化学化工数据库 140

8.4.1 Spectral Database for Organic Compounds 140

8.4.2 NIST Chemistry WebBook 141

8.4.3 NIST Atomic Spectra Database 142

8.4.4 Reaxys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

9.3.1 MATLAB 149

9.3.2 R语言 161

9.4 绘图软件 170

9.4.1 ChemBioOffice 170

9.4.2 ACD/ChemSketch5.0 171

9.4.3 Symyx Draw 173

9.5 化学分析仪器数据处理软件 174

9.5.1 GRAMS 174

9.5.2 MestReNova 177

9.5.3 Origin 178

9.6 分子模拟软件 179

9.6.1 分子对接软件AutoDock 179

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

10.5.1 K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

10.7 Web数据挖掘技术 207

10.7.1 Web内容挖掘 207

10.7.2 Web结构挖掘 207

10.7.3 Web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

11.2 QSAR模型的分类 210

11.2.1 二维定量构效关系（2D-QSAR） 210

11.2.2 三维定量构效关系（3D-QSAR） 212

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lgP 220

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

11.7 QSAR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