化學(xué)信息學(xué)(李夢龍)（第二版）
定 價(jià)：40 元
- 作者：李夢龍、文志寧 主編 李益洲、郭延芝、戰(zhàn)玉華 副主編
- 出版時(shí)間：2018/9/1
- ISBN：9787122322357
- 出 版 社：化學(xué)工業(yè)出版社
- 中圖法分類：G252.97
- 頁碼：256
- 紙張：
- 版次：02
- 開本：16開
《化學(xué)信息學(xué)》（第二版）是“十二五”普通高等教育本科國家級(jí)規(guī)劃教材、普通高等教育“十一五”國家級(jí)規(guī)劃教材。本書在第一版的基礎(chǔ)上，著重針對(duì)中、外文期刊網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的檢索過程進(jìn)行了介紹，并擴(kuò)充了專利文獻(xiàn)與技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫的相關(guān)內(nèi)容。全書主要分為四大部分，共12章，其中第1章概述了化學(xué)信息學(xué)的產(chǎn)生及特點(diǎn)；第2～8章講述了化學(xué)信息的來源，包括紙質(zhì)版的手冊(cè)，書籍，搜索引擎，目前廣為使用的中、外文期刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫以及專利文獻(xiàn)與技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫；第9～11章介紹了化學(xué)信息的處理工具（即化學(xué)軟件）、處理方法（相關(guān)化學(xué)計(jì)量學(xué)算法）以及定量構(gòu)效關(guān)系（QSAR）的原理及應(yīng)用，并新增了部分例子；在第12章中，對(duì)生物信息學(xué)領(lǐng)域的研究進(jìn)行了概述。
《化學(xué)信息學(xué)》（第二版）可作為高等院校化學(xué)、化工及相關(guān)專業(yè)本科“化學(xué)信息學(xué)”課程的入門教材，另外，書中提供了大量與化學(xué)信息學(xué)相關(guān)的網(wǎng)址，亦可作為研究生的參考書籍。
李夢龍，四川大學(xué)化學(xué)學(xué)院，副院長，教授，1978-1990 年于湖南大學(xué)分析化學(xué)專業(yè)獲理學(xué)學(xué)士、碩士、博士學(xué)位， 1990 年進(jìn)入四川大學(xué)化學(xué)學(xué)院任教，現(xiàn)為四川大學(xué)教授，博士生指導(dǎo)教師，九三學(xué)社社員， 教育部高校理科化學(xué)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)委員、中國化學(xué)會(huì)化學(xué)教育學(xué)科委員會(huì)委員、中國化學(xué)會(huì)計(jì)算機(jī)化學(xué)專委會(huì)委員、 中國儀器儀表學(xué)會(huì)分析儀器學(xué)會(huì)理事、 四川省化學(xué)化工學(xué)會(huì)分析化學(xué)專委會(huì)副主任，《應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報(bào)》編委、《環(huán)境化學(xué)》編委 。四川大學(xué)教學(xué)名師，四川省精品課程《分析化學(xué)》負(fù)責(zé)人。
主要工作業(yè)績：主持完成國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、 973 子項(xiàng)目等 5 項(xiàng)，獲部省級(jí)成果 2 項(xiàng)，發(fā)表論文 90 余篇，出版專著 4 部，培養(yǎng)碩 博士研究生近40余名。
教學(xué)方面：擔(dān)任教育部高校理科化學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)委員、中國化學(xué)會(huì)化學(xué)教育委員會(huì)成員、計(jì)算機(jī)化學(xué)專業(yè)委員會(huì)委員，參與了由教指委承擔(dān)的《本科化學(xué)專業(yè)規(guī)范》和《本科化學(xué)教學(xué)質(zhì)量評(píng)估》等項(xiàng)目，負(fù)責(zé)教育部、四川省教改項(xiàng)目4項(xiàng)。主編計(jì)算機(jī)輔助化學(xué)教材《Internet與化學(xué)信息導(dǎo)論》、《化學(xué)軟件及其應(yīng)用》、《分析化學(xué)數(shù)據(jù)速查手冊(cè)》、《元素化學(xué)反應(yīng)速查手冊(cè)》，及十一五、十二五國家規(guī)劃教材《化學(xué)信息學(xué)》；負(fù)責(zé)四川省精品課程《分析化學(xué)》的建設(shè)，獲省級(jí)教學(xué)成果獎(jiǎng)2項(xiàng)，并獲得四川大學(xué)教學(xué)名師稱號(hào)。
科研方面：課題組通過多年研究和不斷創(chuàng)新，在化學(xué)計(jì)量學(xué)，化學(xué)和生物信息相關(guān)的算法和體系研究上取得了較好的成果。如生物分子的結(jié)構(gòu)功能研究，生物組學(xué)分析領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)；在臨床數(shù)據(jù)的診斷模型構(gòu)建以及軟件平臺(tái)建設(shè)方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。負(fù)責(zé)了多項(xiàng)國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（目前在研2項(xiàng)），在Nucleic Acids Research, SCI Rep, PROTEINS, 以及Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems，PLoS系列，BMC 系列, 雜志發(fā)表SCI論文200余篇。
第1章 概述1
1.1什么是化學(xué)信息學(xué)1
1.2化學(xué)信息學(xué)的誕生背景1
1.3信息科學(xué)在化學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用2
1.4化學(xué)信息采集接口2
1.5化學(xué)信息的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)3
1.6化學(xué)信息的工作方式4
1.7化學(xué)信息學(xué)的應(yīng)用4
1.7.1化合物結(jié)構(gòu)繪制4
1.7.2化學(xué)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與開發(fā)4
1.7.3化學(xué)反應(yīng)體系模擬5
1.7.4計(jì)算機(jī)輔助波譜解析5
1.7.5化合物結(jié)構(gòu)與活性關(guān)系預(yù)測5
1.7.6實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)5
1.8展望5
第2章 化學(xué)信息來源7
2.1辭典7
2.2手冊(cè)7
2.3化學(xué)期刊9
2.3.1綜合類期刊10
2.3.2有機(jī)化學(xué)期刊10
2.3.3分析化學(xué)期刊11
2.3.4無機(jī)化學(xué)期刊12
2.3.5物理化學(xué)期刊12
2.4圖書館資源13
2.4.1生命科學(xué)圖書館13
2.4.2中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所圖書館13
2.4.3中國科學(xué)院國家科學(xué)圖書館14
2.4.4國家科技圖書文獻(xiàn)中心16
2.4.5清華大學(xué)圖書館17
2.4.6中國國家圖書館18
2.4.7哈佛大學(xué)圖書館19
2.4.8斯坦福大學(xué)圖書館19
2.5化學(xué)化工資源信息平臺(tái)20
2.5.1化學(xué)信息網(wǎng)20
2.5.2Computer Aided Chemistry Tutorial21
2.5.3Wilton High School Chemistry22
擴(kuò)展閱讀：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搜索引擎的歷史及發(fā)展趨勢24
3.2搜索引擎的定義及分類27
3.2.1全文搜索引擎27
3.2.2目錄索引類搜索引擎27
3.2.3元搜索引擎27
3.2.4垂直搜索引擎28
3.3搜索引擎查詢方法28
3.3.1模糊查詢28
3.3.2精確查詢29
3.3.3邏輯查詢29
3.3.4查詢范圍限制29
3.4常用的全文搜索引擎30
3.4.1百度30
3.4.2Google中國31
3.4.3維基百科31
3.5常用的學(xué)術(shù)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專業(yè)搜索引擎39
3.7.1專業(yè)搜索引擎的優(yōu)勢39
3.7.2著名的專業(yè)搜索引擎39
擴(kuò)展閱讀：百度搜索技巧41
第4章 文獻(xiàn)檢索概述42
4.1文獻(xiàn)檢索的意義42
4.1.1文獻(xiàn)的定義42
4.1.2信息檢索的含義42
4.1.3文獻(xiàn)檢索的意義42
4.2文獻(xiàn)檢索的基礎(chǔ)知識(shí)42
4.2.1邏輯運(yùn)算符42
4.2.2通配符43
4.2.3位置算符43
4.2.4主要檢索字段44
4.2.5文獻(xiàn)資源分類45
4.2.6主要文獻(xiàn)類型45
4.3文獻(xiàn)檢索基本流程46
4.4文獻(xiàn)檢索途徑及案例47
4.4.1研究類文獻(xiàn)檢索47
4.4.2數(shù)據(jù)事實(shí)檢索50
第5章 中文學(xué)術(shù)論文資源數(shù)據(jù)庫65
5.1中國知網(wǎng)65
5.1.1中國知網(wǎng)概況65
5.1.2中國學(xué)術(shù)期刊(網(wǎng)絡(luò)版)65
5.1.3中國學(xué)術(shù)輯刊全文數(shù)據(jù)庫65
5.1.4中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫67
5.1.5中國優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫71
5.1.6中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫71
5.1.7CNKI國家科技成果數(shù)據(jù)庫72
5.2萬方數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)73
5.2.1萬方數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)概況73
5.2.2中國學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫74
5.2.3中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫74
5.2.4中國學(xué)術(shù)會(huì)議文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫75
5.2.5中文科技報(bào)告數(shù)據(jù)庫76
5.3維普網(wǎng)77
5.3.1維普期刊資源整合服務(wù)平臺(tái)概況77
5.3.2中文科技期刊數(shù)據(jù)庫77
5.3.3中國科學(xué)指標(biāo)數(shù)據(jù)庫79
第6章 外文學(xué)術(shù)論文資源數(shù)據(jù)庫81
6.1Web of Science81
6.1.1Web of Science概況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美國《化學(xué)文摘》94
6.2.1美國化學(xué)文摘概況94
6.2.2美國《化學(xué)文摘》(網(wǎng)絡(luò)版)95
6.2.3SciFinder檢索方式及檢索結(jié)果95
6.3《工程索引》104
6.3.1Engineering Village概況104
6.3.2Ei Compendex檢索方式及檢索結(jié)果105
6.4ScienceDirect109
6.4.1ScienceDirect數(shù)據(jù)庫簡介109
6.4.2ScienceDirect檢索方式及結(jié)果109
6.5Wiley Online Library113
6.5.1Wiley Online Library 數(shù)據(jù)庫簡介113
6.5.2Wiley Online Library檢索方式及檢索結(jié)果114
6.6SpringerLink118
6.6.1SpringerLink數(shù)據(jù)庫簡介118
6.6.2SpringerLink檢索方式及檢索結(jié)果118
6.7其他外文文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫120
6.7.1Online Computer Library Center120
6.7.2ProQuest 平臺(tái)121
第7章 專利文獻(xiàn)與技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)123
7.1專利文獻(xiàn)123
7.1.1專利概述123
7.1.2美國專利文獻(xiàn)概述125
7.1.3中國專利文獻(xiàn)概述128
7.1.4中國專利全文數(shù)據(jù)庫129
7.1.5萬方中外專利數(shù)據(jù)庫129
7.1.6SIPO中國及多國專利查詢系統(tǒng)130
7.2技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)132
7.2.1技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)概述132
7.2.2國際標(biāo)準(zhǔn)化組織(ISO)簡介132
7.2.3ISO9000族標(biāo)準(zhǔn)及ISO14000族標(biāo)準(zhǔn)簡介132
7.2.4中國標(biāo)準(zhǔn)的分類133
7.2.5國家標(biāo)準(zhǔn)全文數(shù)據(jù)庫134
7.2.6中國行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)全文數(shù)據(jù)庫134
7.2.7中外標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫135
第8章 化學(xué)信息數(shù)據(jù)庫資源136
8.1數(shù)據(jù)庫簡介136
8.1.1數(shù)據(jù)136
8.1.2數(shù)據(jù)庫136
8.1.3數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)136
8.1.4數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(database system)137
8.2數(shù)據(jù)庫歷史及分類137
8.2.1數(shù)據(jù)庫歷史137
8.2.2數(shù)據(jù)庫的模型分類139
8.3三類化學(xué)信息數(shù)據(jù)庫139
8.3.1文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫139
8.3.2事實(shí)數(shù)據(jù)庫140
8.3.3結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫140
8.4Internet上的化學(xué)化工數(shù)據(jù)庫140
8.4.1Spectral Database for Organic Compounds140
8.4.2NIST Chemistry WebBook141
8.4.3NIST Atomic Spectra Database142
8.4.4Reaxys數(shù)據(jù)庫143
8.4.5劍橋晶體數(shù)據(jù)庫144
第9章 化學(xué)軟件147
9.1概述147
9.2化學(xué)軟件的分類148
9.3語言軟件和依托算法的化學(xué)計(jì)算軟件149
9.3.1MATLAB149
9.3.2R語言161
9.4繪圖軟件170
9.4.1ChemBioOffice170
9.4.2ACD/ChemSketch5.0171
9.4.3Symyx Draw173
9.5化學(xué)分析儀器數(shù)據(jù)處理軟件174
9.5.1GRAMS174
9.5.2MestReNova177
9.5.3Origin178
9.6分子模擬軟件179
9.6.1分子對(duì)接軟件AutoDock179
9.6.2量子化學(xué)計(jì)算軟件——Gaussian程序180
9.6.3分子動(dòng)力學(xué)模擬軟件182
第10章 信息處理與數(shù)據(jù)挖掘185
10.1概述185
10.2數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化186
10.3特征提取與優(yōu)化186
10.3.1主成分分析186
10.3.2偏最小二乘法189
10.3.3逐步回歸分析189
10.3.4遺傳算法191
10.4信號(hào)處理方法192
10.4.1協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)193
10.4.2自、互相關(guān)分析193
10.4.3功率譜密度194
10.4.4傅里葉變換194
10.4.5小波變換195
10.5機(jī)器學(xué)習(xí)方法198
10.5.1K最近鄰法198
10.5.2概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)198
10.5.3分類回歸樹199
10.5.4助推法200
10.5.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)201
10.5.6支持向量機(jī)204
10.6數(shù)據(jù)庫挖掘技術(shù)206
10.6.1聚類算法206
10.6.2決策樹算法207
10.7Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)207
10.7.1Web內(nèi)容挖掘207
10.7.2Web結(jié)構(gòu)挖掘207
10.7.3Web日志挖掘208
擴(kuò)展閱讀：化學(xué)計(jì)量學(xué)208
第11章 QSAR及藥物設(shè)計(jì)209
11.1概述209
11.2QSAR模型的分類210
11.2.1二維定量構(gòu)效關(guān)系(2D-QSAR)210
11.2.2三維定量構(gòu)效關(guān)系(3D-QSAR)212
11.2.3多維定量構(gòu)效關(guān)系214
11.2.4方法評(píng)價(jià)215
11.3定量構(gòu)效關(guān)系研究中常用的回歸分析法216
11.3.1多元線性回歸216
11.3.2主成分回歸217
11.3.3偏最小二乘回歸217
11.3.4投影尋蹤回歸218
11.3.5非線性方法219
11.4藥物設(shè)計(jì)219
11.4.1類藥性220
11.4.2脂水分布系數(shù)lgP220
11.4.3腦血分配系數(shù)220
11.4.4腸穿透性221
11.4.5水溶性221
11.4.6毒性221
11.5精準(zhǔn)醫(yī)療221
11.6高通量篩選222
11.7QSAR方法的應(yīng)用示例222
擴(kuò)展閱讀：定量構(gòu)效關(guān)系226
第12章 生物信息學(xué)227
12.1什么是生物信息學(xué)227
12.2生物信息學(xué)的發(fā)展歷程228
12.3生物信息學(xué)的研究內(nèi)容230
12.3.1生物信息挖掘230
12.3.2藥物設(shè)計(jì)231
12.3.3基因組學(xué)231
12.3.4蛋白質(zhì)組學(xué)232
12.3.5代謝組學(xué)234
12.4生物信息學(xué)的研究方法235
12.4.1數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法235
12.4.2動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法235
12.4.3模式識(shí)別技術(shù)235
12.4.4數(shù)據(jù)庫技術(shù)235
12.4.5分子模型化技術(shù)235
12.4.6分子力學(xué)和量子力學(xué)計(jì)算236
12.4.7分子動(dòng)力學(xué)模擬236
12.5生物信息學(xué)的應(yīng)用236
12.6生物信息學(xué)的研究趨勢及未來挑戰(zhàn)237
12.7蛋白質(zhì)功能研究238
12.8蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫簡介239
12.8.1綜合性蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫240
12.8.2專用性蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫241
12.9蛋白質(zhì)序列的特征提取方法242
12.9.1基于氨基酸組成和位置的特征提取方法243
12.9.2基于氨基酸物理化學(xué)特性的特征提取方法244
12.9.3基于數(shù)據(jù)庫信息挖掘的特征提取方法245
12.10蛋白質(zhì)相互作用247
12.11蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)252
12.11.1蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)252
12.11.2氨基酸殘基網(wǎng)絡(luò)254
擴(kuò)展閱讀：高通量基因表達(dá)檢測技術(shù)255
參考文獻(xiàn)256
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