Химия, информатика және молекулалық ғылымдардың интеграциясы
Cheminformatics
Хемоинформатика: химия, информатика және биологияны біріктіретін ғылым. Дәрі-дәрмек ашу, құрылымдық дизайн және зерттеулерде қолданылады. Жаңа технологиялар!
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Пәнаралық ғылым
Interdisciplinary science
Химиялық-информатика (кейде химоинформатика деп те аталады) химия саласындағы сипаттамалық және нормативтік мәселелерді шешу үшін, соның ішінде биология және байланысты молекулалық салаларда қолдануда, физикалық химия теориясын компьютерлік және ақпараттық ғылым әдістерімен – «силикодағы» әдістер деп аталатын – пайдалануды білдіреді. Мұндай in silico әдістерін, мысалы, фармацевтикалық компаниялар мен академиялық орталарда жаңа дәрілерді табу процесін жеңілдету және ақпараттандыру үшін қолданады, мысалы, синтетикалық қосылыстардың нақты анықталған комбинаторлық жиынтықтарын жобалауда немесе құрылымға негізделген дәрілік препараттарды әзірлеуге көмектесу үшін. Бұл әдістер химия және оған қатысты өнеркәсіптерде, сондай-ақ химиялық процестерге қатысатын немесе зерттелетін экологиялық ғылымдар мен фармакология сияқты салаларда да қолданылуы мүмкін.
Cheminformatics (also known as chemoinformatics) refers to the use of physical chemistry theory with computer and information science techniques—so called "in silico" techniques—in application to a range of descriptive and prescriptive problems in the field of chemistry, including in its applications to biology and related molecular fields. Such in silico techniques are used, for example, by pharmaceutical companies and in academic settings to aid and inform the process of drug discovery, for instance in the design of well defined combinatorial libraries of synthetic compounds, or to assist in structure based drug design. The methods can also be used in chemical and allied industries, and such fields as environmental science and pharmacology, where chemical processes are involved or studied.
Тарих
Химиоинформатика 1970 жылдардан бері әртүрлі нысандарда белсенді сала болып келді, академиялық кафедраларда және коммерциялық фармацевтикалық зерттеу және әзірлеу бөлімдерінде жұмыс істеді. Химиоинформатика терминін Ф.К. Браун 1998 жылы дәрі-дәрмектерді табу саласында қолданылуында былай анықтады: Химиоинформатика – бұл деректерді ақпаратқа, ал ақпаратты білімге айналдыру үшін осы ақпараттық ресурстарды үйлестіру, дәрі-дәрмектерді іздеу және оңтайландыру саласында жылдам және жақсы шешімдер қабылдау мақсатында. Одан бері химиялық ақпарат және химиоинформатика екі термині де қолданылып келеді, бірақ лексикографиялық тұрғыдан химиялық ақпарат жиірек қолданылатын сияқты, 2006 жылы Еуропадағы ғалымдар химиоинформатика нұсқасын қолдағанмен. 2009 жылы трансатлантикалық бас редакторлар "Химиоинформатика журналы" деп аталған белгілі Springer журналын құрды.
Cheminformatics has been an active field in various guises since the 1970s and earlier, with activity in academic departments and commercial pharmaceutical research and development departments. The term chemoinformatics was defined in its application to drug discovery by F. K. Brown in 1998:Chemoinformatics is the mixing of those information resources to transform data into information and information into knowledge for the intended purpose of making better decisions faster in the area of drug lead identification and optimization. Since then, both terms, cheminformatics and chemoinformatics, have been used, although, lexicographically, cheminformatics appears to be more frequently used, despite academics in Europe declaring for the variant chemoinformatics in 2006. In 2009, a prominent Springer journal in the field was founded by transatlantic executive editors named the Journal of Cheminformatics.
Өмірбаян
Химиялық информатика химия, компьютерлік ғылым және ақпараттық ғылым салаларының ғылыми еңбектерін біріктіреді, мысалы, топология, химиялық графтар теориясы, ақпаратты іздеу және химиялық кеңістікте деректерді талдау сияқты салаларда. Химиялық информатиканы қағаз және целлюлоза, бояу және осымен байланысты өнеркәсіптер сияқты түрлі салаларда деректерді талдау үшін де қолдануға болады.
Cheminformatics combines the scientific working fields of chemistry, computer science, and information science—for example in the areas of topology, chemical graph theory, information retrieval and data mining in the chemical space. Cheminformatics can also be applied to data analysis for various industries like paper and pulp, dyes and such allied industries.
Файл пішімдері
Химиялық құрылымдарды in silico бейнелеу үшін, оңайлатылған молекулалық енгізу сызығы (SMILES) немесе XML негізіндегі Химиялық таңбалау тілі сияқты арнайы форматтар қолданылады. Бұл бейнелеулер көбінесе үлкен химиялық дерекқорларда сақтауға пайдаланылады. Кейбір форматтар екі немесе үш өлшемді визуализация үшін қолайлы болса, ал басқалары физикалық өзара әрекеттесулерді зерттеуге, модельдеуге және доктеу зерттеулеріне арналған.
The in silico representation of chemical structures uses specialized formats such as the Simplified molecular input line entry specifications (SMILES) or the XML based Chemical Markup Language. These representations are often used for storage in large chemical databases. While some formats are suited for visual representations in two or three dimensions, others are more suited for studying physical interactions, modeling and docking studies.
Виртуалды кітапханалар
Химиялық деректер нақты немесе виртуалды молекулаларға қатысты болуы мүмкін. Қосылыстардың виртуалды кітапханалары химиялық кеңістікті зерттеу және қажетті қасиеттері бар жаңа қосылыстарды болжау үшін әртүрлі тәсілдермен жасалуы мүмкін. Жақында қосылыстар кластарының (дәрілер, табиғи өнімдер, әртүрлілікке бағытталған синтетикалық өнімдер) виртуалды кітапханалары FOG (фрагменттік оңтайландырылған өсу) алгоритмін қолдану арқылы құрылды. Бұл химиялық-ақпараттық құралдарды пайдаланып, нақты қосылыстар кластары бойынша Марков тізбегінің ауысу ықтималдықтарын оқыту арқылы, содан кейін оқыту деректер базасына ұқсас жаңа қосылыстарды жасау үшін Марков тізбегін қолдану арқылы жасалды.
Chemical data can pertain to real or virtual molecules. Virtual libraries of compounds may be generated in various ways to explore chemical space and hypothesize novel compounds with desired properties. Virtual libraries of classes of compounds (drugs, natural products, diversity oriented synthetic products) were recently generated using the FOG (fragment optimized growth) algorithm. This was done by using cheminformatic tools to train transition probabilities of a Markov chain on authentic classes of compounds, and then using the Markov chain to generate novel compounds that were similar to the training database.
Көлiктiк құрылым-әрекет қатынасы (QSAR)
Бұл – қосылыстардың құрылымынан олардың белсенділігін болжау үшін қолданылатын, сандық құрылым-белсенділік қатынасы және сандық құрылым-қасиет қатынасы шамаларының есептелуі. Осы контексте химияметриямен де тығыз байланыс бар. Химиялық сарапшы жүйелері де маңызды, себебі олар химиялық білімнің бөліктерін in silico түрде бейнелейді. Белсенділік тіктеуін (activity cliff) анықтау үшін QSAR моделімен жұптастырылған, сәйкес молекулалық жұптарды талдау немесе болжамға бағытталған MMPA салыстырмалы түрде жаңа ұғым болып табылады.
This is the calculation of quantitative structure–activity relationship and quantitative structure property relationship values, used to predict the activity of compounds from their structures. In this context there is also a strong relationship to chemometrics. Chemical expert systems are also relevant, since they represent parts of chemical knowledge as an in silico representation. There is a relatively new concept of matched molecular pair analysis or prediction driven MMPA which is coupled with QSAR model in order to identify activity cliff.