2025年大學(xué)《化學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——化學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的互補(bǔ)發(fā)展考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述分子連接性描述符（如拓?fù)渲笖?shù)）在化學(xué)信息學(xué)中的作用及其局限性。二、解釋密度泛函理論（DFT）的基本思想，并列舉其在化學(xué)研究中的一個(gè)具體應(yīng)用實(shí)例。三、描述利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建定量構(gòu)效關(guān)系（QSAR）模型的基本步驟，并說(shuō)明在模型驗(yàn)證過(guò)程中需要關(guān)注的關(guān)鍵問(wèn)題。四、化學(xué)大數(shù)據(jù)在藥物發(fā)現(xiàn)中有哪些潛在的應(yīng)用價(jià)值？請(qǐng)結(jié)合具體場(chǎng)景進(jìn)行闡述。五、比較分子對(duì)接與分子動(dòng)力學(xué)模擬在研究分子間相互作用時(shí)的主要區(qū)別和適用場(chǎng)景。六、試述計(jì)算化學(xué)計(jì)算結(jié)果的不確定性來(lái)源，并說(shuō)明化學(xué)家如何評(píng)估和解釋這些結(jié)果。七、化學(xué)信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)是如何組織和管理化學(xué)信息的？請(qǐng)簡(jiǎn)述其構(gòu)建過(guò)程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。八、以一個(gè)具體的化學(xué)問(wèn)題（如催化劑活性預(yù)測(cè)、新材料結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等）為例，設(shè)計(jì)一個(gè)結(jié)合計(jì)算模擬與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的初步研究方案。九、討論人工智能（AI）技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)，在化學(xué)合成路徑預(yù)測(cè)或復(fù)雜化學(xué)系統(tǒng)建模方面可能帶來(lái)的突破及其挑戰(zhàn)。十、闡述化學(xué)知識(shí)與計(jì)算機(jī)科學(xué)技能相結(jié)合對(duì)現(xiàn)代化學(xué)研究帶來(lái)的革命性影響。試卷答案一、分子連接性描述符通過(guò)量化分子的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來(lái)表征其化學(xué)性質(zhì)或生物活性，便于計(jì)算機(jī)處理和模式識(shí)別。它們可以快速計(jì)算，適用于大量分子的篩選和分類。局限性在于忽略了分子的三維結(jié)構(gòu)、電子分布和具體化學(xué)環(huán)境，導(dǎo)致描述符與實(shí)際性質(zhì)之間可能存在不完全的對(duì)應(yīng)關(guān)系，且不同類型的描述符適用范圍有限。二、密度泛函理論（DFT）基于量子力學(xué)，通過(guò)引入泛函將電子密度直接與總能量聯(lián)系起來(lái)，從而簡(jiǎn)化了計(jì)算。其基本思想是用電子密度函數(shù)代替波函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，避免了處理復(fù)雜的動(dòng)能算符。具體應(yīng)用實(shí)例：利用DFT計(jì)算分子的幾何構(gòu)型、振動(dòng)頻率（用于預(yù)測(cè)紅外光譜）、電子結(jié)構(gòu)（分析反應(yīng)機(jī)理、預(yù)測(cè)酸堿性、親電/親核性）、預(yù)測(cè)催化劑表面吸附能等。三、構(gòu)建QSAR模型的基本步驟通常包括：1)數(shù)據(jù)集的收集與預(yù)處理（包括活性數(shù)據(jù)、分子結(jié)構(gòu)描述符）；2)特征選擇或描述符生成；3)選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如線性回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）；4)模型訓(xùn)練；5)模型驗(yàn)證（使用內(nèi)部交叉驗(yàn)證、外部獨(dú)立數(shù)據(jù)集、統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)如R2,RMSE,LOOCV等評(píng)估模型預(yù)測(cè)能力和穩(wěn)健性）；6)模型解釋（分析哪些描述符對(duì)模型貢獻(xiàn)最大）。模型驗(yàn)證需關(guān)注的關(guān)鍵問(wèn)題包括過(guò)擬合（模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合太好但泛化能力差）、內(nèi)部與外部預(yù)測(cè)能力的一致性、描述符的合理性和生物學(xué)意義等。四、化學(xué)大數(shù)據(jù)在藥物發(fā)現(xiàn)中的潛在應(yīng)用價(jià)值包括：1)高通量虛擬篩選：利用海量的化合物數(shù)據(jù)庫(kù)和QSAR模型，快速篩選出具有潛在活性的先導(dǎo)化合物，大幅降低實(shí)驗(yàn)成本和時(shí)間；2)化學(xué)空間探索：分析現(xiàn)有藥物的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新的化學(xué)結(jié)構(gòu)空間，指導(dǎo)新藥設(shè)計(jì)；3)生物學(xué)通路與疾病關(guān)聯(lián)分析：整合基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等數(shù)據(jù)，挖掘藥物作用機(jī)制和靶點(diǎn)，理解疾病發(fā)生發(fā)展；4)優(yōu)化藥物設(shè)計(jì)和性質(zhì)：利用數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測(cè)，優(yōu)化化合物的活性、選擇性、成藥性（ADMET）等性質(zhì)；5)預(yù)測(cè)藥物反應(yīng)：分析藥物-靶點(diǎn)-疾病關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)藥物的療效和副作用。五、分子對(duì)接主要是在已知或合理推測(cè)的分子三維結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，模擬分子或離子如何結(jié)合到靶點(diǎn)（如酶或受體）活性位點(diǎn)上，預(yù)測(cè)結(jié)合模式、結(jié)合親和力（通常使用評(píng)分函數(shù)估算）和相互作用類型。它計(jì)算速度快，適用于大量化合物與靶點(diǎn)的初步篩選和定性分析。分子動(dòng)力學(xué)模擬則是在給定的力場(chǎng)和初始條件下，通過(guò)數(shù)值積分求解牛頓運(yùn)動(dòng)方程，模擬分子體系隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)行為，包括原子/分子的位置、速度和能量變化。它可以提供詳細(xì)的原子級(jí)結(jié)構(gòu)、構(gòu)象變化、分子間相互作用強(qiáng)度和性質(zhì)（如解離常數(shù)、擴(kuò)散系數(shù)）的動(dòng)態(tài)信息，但計(jì)算量巨大，通常用于研究相對(duì)較短的時(shí)段（納秒到微秒級(jí)）。分子對(duì)接適用于定性預(yù)測(cè)和篩選，分子動(dòng)力學(xué)適用于研究動(dòng)態(tài)過(guò)程和詳細(xì)結(jié)構(gòu)-性質(zhì)關(guān)系。六、計(jì)算化學(xué)計(jì)算結(jié)果的不確定性來(lái)源主要包括：1)模型近似：所有計(jì)算方法都基于簡(jiǎn)化假設(shè)（如DFT泛函的近似性、分子力學(xué)力場(chǎng)的參數(shù)化）；2)輸入?yún)?shù)：結(jié)構(gòu)優(yōu)化所用的初始構(gòu)型、波函數(shù)計(jì)算所用的收斂標(biāo)準(zhǔn)、分子力學(xué)模擬所用的力場(chǎng)參數(shù)等；3)有限精度：計(jì)算機(jī)表示的有限位數(shù)導(dǎo)致的舍入誤差；4)測(cè)量誤差（如果與實(shí)驗(yàn)對(duì)比）：實(shí)驗(yàn)測(cè)量本身也存在不確定性?；瘜W(xué)家通過(guò)使用更精確的泛函或方法、優(yōu)化計(jì)算參數(shù)、進(jìn)行敏感性分析（改變輸入?yún)?shù)觀察結(jié)果變化）、與其他計(jì)算或?qū)嶒?yàn)結(jié)果進(jìn)行交叉驗(yàn)證、理解模型和方法的適用范圍和局限性等方式來(lái)評(píng)估和解釋這些不確定性。七、化學(xué)信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)組織和管理化學(xué)信息的關(guān)鍵環(huán)節(jié)包括：1)數(shù)據(jù)采集：從文獻(xiàn)、專利、實(shí)驗(yàn)、商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)等來(lái)源獲取原始化學(xué)數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)、性質(zhì)、反應(yīng)等）；2)數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化：去除錯(cuò)誤或重復(fù)數(shù)據(jù)，統(tǒng)一格式（如結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化為SMILES/InChI），轉(zhuǎn)換單位，處理缺失值；3)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)庫(kù)模式（關(guān)系型或非關(guān)系型），選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）進(jìn)行存儲(chǔ)；4)數(shù)據(jù)索引與檢索：建立高效的索引（如結(jié)構(gòu)索引、關(guān)鍵詞索引）以支持快速查詢；5)數(shù)據(jù)更新與維護(hù)：定期更新數(shù)據(jù)，修復(fù)錯(cuò)誤，優(yōu)化性能；6)數(shù)據(jù)接口與可視化：提供API或用戶界面供用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)，并支持?jǐn)?shù)據(jù)的可視化展示。八、設(shè)計(jì)結(jié)合計(jì)算模擬與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的研究方案示例（以設(shè)計(jì)新型路易斯酸催化劑為例）：1)計(jì)算模擬階段：*利用密度泛函理論（DFT）計(jì)算大量候選分子（如有機(jī)堿、金屬有機(jī)框架MOF孔道材料）作為路易斯酸位點(diǎn)的結(jié)合能、電子性質(zhì)（如孤對(duì)電子富集程度）和穩(wěn)定性。*使用分子對(duì)接或分子動(dòng)力學(xué)模擬研究候選分子與目標(biāo)小分子底物的相互作用模式、吸附強(qiáng)度和可能的催化反應(yīng)路徑。*排選出一批計(jì)算上表現(xiàn)優(yōu)異、具有高催化活性和穩(wěn)定性的候選分子。2)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證階段：*合成選出的候選催化劑。*通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)定其催化性能（如催化反應(yīng)速率、選擇性、產(chǎn)率），與理論計(jì)算預(yù)測(cè)進(jìn)行比較。*利用光譜學(xué)（如紅外、核磁）、熱分析、X射線衍射等技術(shù)表征催化劑的結(jié)構(gòu)和性質(zhì)。*根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)估計(jì)算預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，優(yōu)化催化劑設(shè)計(jì)，或深入理解反應(yīng)機(jī)理。九、十、化學(xué)知識(shí)與計(jì)算機(jī)科學(xué)技能相結(jié)合對(duì)現(xiàn)代化學(xué)研究帶來(lái)了革命性影響：1)加速發(fā)現(xiàn)：計(jì)算模擬和虛擬篩選使化學(xué)家能夠快速探索廣闊的化學(xué)空間，大大縮短了從概念到發(fā)現(xiàn)的時(shí)間；2)深化理解：計(jì)算方法能夠提供實(shí)驗(yàn)難以獲取的原子/分子層面的細(xì)節(jié)信息，幫助化學(xué)家更深入地理解反應(yīng)機(jī)理、結(jié)構(gòu)-性質(zhì)關(guān)系和物質(zhì)功能；3)拓展能力：使化學(xué)家能夠研究以