прикладная дисциплина
Каковы цели и задачи хемоинформатики?
Что делают хемоинформатики?
Где применяется хемоинформатика?
Для развития и процветания таких междисциплинарных дисциплин необходимо два условия: большое количество фактических и экспериментальных данных в естественнонаучных области и алгоритмы, методы, техники и инструменты для работы с этими данными.
Смежные дисциплины носят прикладной характер и хемоинформатика не является исключением. Они соединяют две специальности: естественнонаучную такая как химическую или биологическая дисциплина и точную, такая как прикладная математика, статистика и computer science.
Следует отличать хемоинформатику от другой близкой по образу проблематики дисциплины - хемометрики и вычислительной химии
Хемометрика (chemometics) - это прикладная дисциплина, сочетающая в себе экспериментальную химию, многомерный анализ данных и математику. Основой является многомерная статистика и "дизайн эксперимента"(design of experiments). Задачей хемометрики является изучение химических данных, чтобы построить модели, описывающие механизмы и специфику химических превращений.
Вычислительная химия и хемоинформатика также являются тесно связанными прикладными дисциплинами, которые занимаются применением вычислительных инструментов для решения теоретических и прикладных задач в химии. Вычислительная химия фокусируется на использовании компьютерного моделирования для понимания и прогнозирования специфики протекания химического взаимодействия между веществами, а хемоинформатика занимается использованием методов, основанных на анализе данных, таких как машинное обучение, с целью проведения анализа и интерпретации больших массивов данных. Оба подхода позволяют ученым получить представление о структуре молекул, реакционной способности, энергетике, динамике, спектроскопии и других свойствах без проведения традиционных лабораторных экспериментов. Вместе они обеспечивают мощные инструменты для понимания сложных химических систем на атомном уровне, что может привести к новым открытиям в области разработки лекарств или материаловедения.
Между хемоинформатикой и биоинформатикой затруднительно провести границы, обусловлены проблематикой дисциплин, поскольку характеристика проблемы, основные принципы и методологии и характер проведения исследований и решения проблем во многих моментах являются схожими.
На пути к достижению этой заветной цели в ходе развития и расширении области представления хемоинформатики как дисциплины возникло множество препятствий, которые были преобразованы в определенные категории задач, для каждой из которых были разработаны и реализованы соответствующие подходы и методы и формы реализации решений. К данным категориям задач относятся:
- Представление химических структур
- Предсказание молекулярной структуры и физико-химических свойств химических соединений
- Анализ реакционной способности химических веществ
- Компьютерный синтез химических соединений
- Анализ спектральных данных химических соединений
Компьютерное представление химических структур позволяет ученым быстро моделировать протекание реакций или прогнозировать свойства молекул без необходимости сначала физически синтезировать их в лаборатории. Это делает его бесценным ресурсом для исследования новых лекарств или материалов, которые могут найти потенциальное применение в медицине или промышленности.
Компьютерное представление химических структур - это мощный инструмент, используемый химиками для представления и анализа молекул. Используя компьютерное программное обеспечение, например, программы молекулярного моделирования, химики могут точно визуализировать структуру сложных молекул в трех измерениях. Также в данную категорию категорию задач относят процедуры компьютерного представления трёхмерной структуры неизвестных макромолекул, по большей части биополимеров, выполняемым методом рентгеноструктурного анализа и прочих спектральных методов химического анализа.
Хемоинформатика использует методы и инструменты для проведения вычислительного анализа химических веществ. Она комбинирует знания в области химии и технологии создания моделей, в результате которые показывают, как вещества взаимодействуют друг с другом. Это позволяет быстро производить скрининг и оптимизацию веществ. Кроме того, она предоставляет информацию о связи между структурой молекулы и реакционной способностью, что трудно достичь с помощью традиционных методов.
Компьютерный синтез химических соединений является мощным инструментом в разработке новых лекарств и материалов. Программы компьютерного синтеза химических содеинений позволяют разработать пути синтеза химических соединений с заданной структурой и физико-химическими свойствами.
Химики могут быстро создавать тысячи новых структур с помощью автоматического проектирования, чтобы быстро находить лучших кандидатов для изучения. Это позволило уменьшить количество этапов и затрат для синтеза, чем было раньше, предоставив важный ресурс для фармацевтических компаний и других отраслей, которым нужны новые химические исследования.
Анализ спектральных данных химических соединений помогает определить состав и структуру сложных молекул. Он позволяет идентифицировать компоненты в образце, измерять их концентрацию и изучать такие свойства, как растворимость, стабильность, способность взаимодействия с другими соединениями. Результаты анализа дают важную информацию, которая помогает понять характер поведения химических веществ и разработать более совершенные продукты или процессы.
Хемоинформатики используют программное обеспечение или базы данных с тысячами или миллионами известных свойств. Например, уровень токсичности или степень растворимости. Это помогает им быстрее находить потенциальные лекарства, чем с простым подходом. Результаты хемоинформатики можно использовать для прогнозирования взаимодействий между новыми и существующими молекулами и создания виртуальных библиотек с потенциально активными соединениями. Эти соединения проверяются экспериментальным образом в научно-исследовательских лабораториях и лабораториях фармацевтических компаний перед использованием химического молекулы-кандидата в качестве лекарственного средства.
В общем, хемоинформатика позволяет анализировать и интерпретировать большие данные в области химии. Это позволяет находить важные закономерности в больших данных, и сэкономить время, по сравнению с ручными методами. Это позволяет ученым делать более осознанные выборы при исследовании лекарств, что в конечном итоге приносит лучшие результаты за меньшие затраты.
