2025年大學(xué)《化學(xué)》專業(yè)題庫——化學(xué)信息學(xué)在科研數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、填空題1.化學(xué)信息學(xué)是化學(xué)與信息科學(xué)、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)等多學(xué)科交叉的領(lǐng)域，其主要目標(biāo)之一是實現(xiàn)對化學(xué)數(shù)據(jù)的計算機化存儲、管理和分析。利用化學(xué)信息學(xué)方法研究分子結(jié)構(gòu)與性質(zhì)之間定量關(guān)系的重要技術(shù)是________和________。2.分子描述符是用于表征分子結(jié)構(gòu)、理化性質(zhì)或生物活性的數(shù)值，常見的分類包括拓撲描述符、幾何描述符和________描述符。3.在化學(xué)信息學(xué)中，用于衡量兩個分子結(jié)構(gòu)或兩個化學(xué)物種之間相似程度的常用指標(biāo)之一是________相似系數(shù)。4.常用的化學(xué)結(jié)構(gòu)文件格式有MDL/molfile、SMILES和________。5.旨在通過計算模型預(yù)測分子生物活性而建立的結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系模型通常稱為________模型。6.諸如PubChem、Reaxys、SciFinder等大型化學(xué)數(shù)據(jù)庫通常提供結(jié)構(gòu)檢索、物質(zhì)信息瀏覽、化學(xué)反應(yīng)信息以及________等多種化學(xué)信息。7.在處理實際科研數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)清洗是預(yù)處理的重要步驟，主要目的是處理數(shù)據(jù)中的________、缺失值和不一致性等問題。8.利用計算機程序自動完成化學(xué)文獻的檢索、篩選和關(guān)鍵信息提取的過程，稱為________。9.機器學(xué)習(xí)算法在化學(xué)信息學(xué)中應(yīng)用廣泛，例如，支持向量機（SVM）和K-近鄰（KNN）通常被歸類為________學(xué)習(xí)算法。10.基于量子化學(xué)計算得到的分子描述符，通常對分子性質(zhì)具有更高的預(yù)測能力，但計算成本也相對________。二、選擇題1.下列哪一項不是化學(xué)信息學(xué)的主要研究范疇？()A.分子三維構(gòu)象的構(gòu)建與分析B.基于實驗數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析C.化學(xué)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建與管理D.利用機器學(xué)習(xí)預(yù)測分子性質(zhì)2.ECFP（ExtendedConnectivityFingerprints）是一種常用的分子指紋，其主要特點是？()A.基于分子的一維線性表示B.對分子旋轉(zhuǎn)、平移和鏡像不敏感C.僅包含分子中的原子類型信息D.通過計算分子的二維圖來表示3.在化學(xué)數(shù)據(jù)庫中進行結(jié)構(gòu)相似性檢索時，如果你希望找到與目標(biāo)分子結(jié)構(gòu)和性質(zhì)都盡可能相似的化合物集合，應(yīng)優(yōu)先選擇哪種相似性度量方法？()A.Tanimoto相似系數(shù)B.Dice相似系數(shù)C.Cosine相似系數(shù)D.RootMeanSquareDeviation(RMSD)4.下列哪種工具或技術(shù)通常不直接用于處理和分析化學(xué)實驗產(chǎn)生的光譜數(shù)據(jù)（如NMR、MS）？()A.PrincipalComponentAnalysis(PCA)B.MolecularDynamics(MD)SimulationC.SpectralDeconvolutionAlgorithmsD.CheminformaticsSoftware(如RDKit,OpenBabel)5.QSAR模型的驗證過程中，使用內(nèi)部數(shù)據(jù)集進行測試，其主要目的是什么？()A.發(fā)現(xiàn)新的先導(dǎo)化合物B.評估模型在未參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)上的泛化能力C.優(yōu)化模型的數(shù)學(xué)表達式D.計算分子的預(yù)測活性值6.以下哪個選項是獲取授權(quán)化學(xué)結(jié)構(gòu)信息和專利信息的常用商業(yè)數(shù)據(jù)庫？()A.ScopusB.PDBC.SciFinderD.PubMed7.對于需要處理具有大量自變量（描述符）且樣本量相對較小的情況，建立QSAR模型時通常需要特別關(guān)注什么問題？()A.模型的預(yù)測精度(R2)B.模型的過擬合風(fēng)險C.描述符的物理化學(xué)意義D.數(shù)據(jù)的標(biāo)準化方法8.計算機輔助藥物設(shè)計（CADD）流程中，虛擬篩選通常發(fā)生在哪個階段之后？()A.分子對接B.活性預(yù)測C.化學(xué)空間過濾D.結(jié)構(gòu)優(yōu)化9.下列哪項技術(shù)主要利用計算機模擬分子的動態(tài)行為和能量變化？()A.QSARModelingB.High-ThroughputScreening(HTS)C.MolecularDynamics(MD)D.CheminformaticsDatabaseSearching10.將大量原始、無結(jié)構(gòu)的化學(xué)實驗數(shù)據(jù)（如高通量篩選結(jié)果）轉(zhuǎn)化為可用于模型構(gòu)建或分析的結(jié)構(gòu)化、數(shù)值化數(shù)據(jù)的步驟，稱為？()A.數(shù)據(jù)挖掘B.數(shù)據(jù)降維C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.模型驗證三、簡答題1.簡述使用SMILES字符串表示化學(xué)結(jié)構(gòu)的主要優(yōu)點和局限性。2.描述在進行基于結(jié)構(gòu)的虛擬篩選時，一個典型的篩選流程包含哪些主要步驟。3.解釋什么是分子相似性，并說明在化學(xué)信息學(xué)中衡量分子相似性的常用指標(biāo)有哪些。四、案例分析題假設(shè)你是一名藥物化學(xué)研究人員，正在尋找治療某特定疾病的新的化合物。你目前有一份包含數(shù)百個已知化合物及其體外活性數(shù)據(jù)的列表。請闡述你會如何利用化學(xué)信息學(xué)的方法來輔助這個藥物發(fā)現(xiàn)過程？請具體說明你會采用哪些化學(xué)信息學(xué)技術(shù)或工具，以及大致的步驟是什么。五、論述題結(jié)合化學(xué)信息學(xué)在處理光譜數(shù)據(jù)（例如，紅外光譜IR或核磁共振NMR）方面的應(yīng)用，論述其帶來的優(yōu)勢和面臨的挑戰(zhàn)。請分別說明至少兩種具體的應(yīng)用場景，并討論如何克服相關(guān)的挑戰(zhàn)。試卷答案一、填空題1.QSAR；QSPR2.量子化學(xué)計算3.Tanimoto4.InChI5.QSAR6.專利信息7.異常值8.文獻挖掘9.監(jiān)督10.高二、選擇題1.B2.B3.A4.B5.B6.C7.B8.C9.C10.C三、簡答題1.優(yōu)點：優(yōu)點包括：緊湊性（字符串相對簡短），可表示三維結(jié)構(gòu)（通過構(gòu)象編碼），計算機易于處理和存儲，標(biāo)準化（有統(tǒng)一規(guī)范）。局限性：局限性包括：對旋轉(zhuǎn)、平移和鏡像不唯一（需要規(guī)范器），不能直接表示所有化學(xué)環(huán)境（如立體化學(xué)細節(jié)有時需特殊編碼），可能存在歧義性（少數(shù)情況），對于非常復(fù)雜的分子或非標(biāo)準結(jié)構(gòu)表示能力有限。2.篩選流程：*步驟一：定義目標(biāo)疾病的生物靶點，獲取該靶點的三維結(jié)構(gòu)。*步驟二：從大型化合物庫（商業(yè)或公共數(shù)據(jù)庫）中獲取大量候選分子的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（通常為二維結(jié)構(gòu)或三維結(jié)構(gòu)）。*步驟三：對候選分子庫進行預(yù)處理，如生成三維構(gòu)象、計算分子描述符或生成分子指紋。*步驟四：將候選分子庫與生物靶點結(jié)構(gòu)進行分子對接（Docking），預(yù)測分子與靶點的結(jié)合模式和親和力（或結(jié)合自由能）。*步驟五：根據(jù)分子對接的結(jié)果，篩選出與靶點具有高結(jié)合親和力或良好結(jié)合模式的候選分子子集。*步驟六：對篩選出的候選分子進行進一步的活性預(yù)測、結(jié)構(gòu)優(yōu)化或?qū)嶒烌炞C。3.分子相似性：分子相似性是指兩個分子在結(jié)構(gòu)、性質(zhì)或行為上的接近程度或相似程度。在化學(xué)信息學(xué)中，它通常用于描述分子之間結(jié)構(gòu)特征的相似性，是許多藥物設(shè)計、化學(xué)空間探索和化合物分類方法的基礎(chǔ)。衡量指標(biāo)：常用的衡量指標(biāo)包括：Tanimoto相似系數(shù)（Jaccard相似系數(shù)）、Dice相似系數(shù)、Cosine相似系數(shù)、MaximalSubstructure（最大子結(jié)構(gòu)）相似性、分子指紋（如ECFP、FP2）的相似性（通常用Tanimoto或Cosine計算）等。四、案例分析題解題思路：本題考察學(xué)生綜合運用化學(xué)信息學(xué)知識解決實際科研問題的能力。需要明確目標(biāo)（尋找新藥），識別可用資源（已知化合物及其活性數(shù)據(jù)），并規(guī)劃化學(xué)信息學(xué)方法的應(yīng)用步驟。答案要點：1.數(shù)據(jù)整理與準備：首先需要將已有的化合物列表和活性數(shù)據(jù)整理成結(jié)構(gòu)化格式，例如，將SMILES字符串或分子文件導(dǎo)入化學(xué)信息學(xué)軟件或平臺。對活性數(shù)據(jù)進行必要的標(biāo)準化處理。2.目標(biāo)靶點信息獲取（如果缺乏）：如果缺少靶點結(jié)構(gòu)信息，可能需要利用文獻挖掘或數(shù)據(jù)庫檢索技術(shù)，從科學(xué)文獻或?qū)＠麛?shù)據(jù)庫中獲取靶點結(jié)構(gòu)。3.化學(xué)空間表示：使用化學(xué)信息學(xué)工具（如RDKit,OpenBabel）對所有化合物（包括已知活性化合物和大型化合物庫中的化合物）進行處理，生成統(tǒng)一的分子表示形式，如二維/三維結(jié)構(gòu)、分子指紋（如ECFP）或descriptor向量。4.相似性分析與先導(dǎo)化合物識別：計算已知活性化合物（尤其是高活性化合物）與其他化合物的相似性（如使用Tanimoto系數(shù)或結(jié)構(gòu)相似性搜索）。通過聚類分析或?qū)ふ遗c已知活性分子結(jié)構(gòu)相似的化合物群體，識別潛在的先導(dǎo)化合物或結(jié)構(gòu)類似物。5.虛擬篩選（可選但推薦）：如果有靶點結(jié)構(gòu)，可以執(zhí)行基于結(jié)構(gòu)的虛擬篩選。將化合物庫對接到靶點蛋白/酶結(jié)構(gòu)上，根據(jù)結(jié)合親和力得分進行排序和篩選，優(yōu)先考慮與已知活性化合物結(jié)合模式相似的分子。6.活性預(yù)測（QSAR/QSPR）：如果建立了基于已知活性化合物的QSAR/QSPR模型，可以利用該模型預(yù)測大型化合物庫中未知化合物的活性，優(yōu)先選擇預(yù)測活性接近或優(yōu)于已知最優(yōu)活性化合物的分子。7.結(jié)果評估與選擇：綜合考慮相似性分析、虛擬篩選或活性預(yù)測的結(jié)果，選擇一組最有潛力的候選化合物，進行進一步的實驗合成和活性測試。五、論述題解題思路：本題要求深入論述化學(xué)信息學(xué)在光譜數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用，需包含優(yōu)勢、挑戰(zhàn)、具體應(yīng)用場景和挑戰(zhàn)的解決方案。應(yīng)體現(xiàn)對光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)信息學(xué)方法的理解深度。答案要點：1.優(yōu)勢：*自動化與效率提升：傳統(tǒng)的光譜分析可能耗時且依賴專家經(jīng)驗。化學(xué)信息學(xué)方法（如算法、軟件）可以實現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)的自動采集、預(yù)處理（如基線校正、噪聲濾波）、峰識別與歸屬的自動化，極大提高分析效率。*模式識別與復(fù)雜譜圖解析：對于復(fù)雜混合物或?qū)捵V帶重疊的光譜，化學(xué)信息學(xué)算法（如PCA、聚類、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）能夠發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和結(jié)構(gòu)關(guān)系，輔助解析光譜，識別未知組分或特定峰。*大數(shù)據(jù)處理與管理：現(xiàn)代實驗技術(shù)產(chǎn)生海量光譜數(shù)據(jù)?；瘜W(xué)信息學(xué)數(shù)據(jù)庫和工具能夠有效存儲、管理和檢索這些數(shù)據(jù)，支持大規(guī)模比較研究。*增強信息提?。嚎梢詮脑脊庾V中提取更多維度的信息，例如，通過計算光譜特征指紋進行相似性檢索，或結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法建立光譜與樣品其他性質(zhì)（如成分、純度）的定量關(guān)系。*標(biāo)準化與可比性：化學(xué)信息學(xué)方法有助于實現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)的標(biāo)準化處理，減少儀器差異和操作誤差，提高不同來源光譜數(shù)據(jù)之間比較的可靠性和可比性。2.挑戰(zhàn)：*光譜復(fù)雜性：光譜信號可能受到儀器噪聲、背景干擾、基質(zhì)效應(yīng)等多種因素影響，峰重疊嚴重，尤其是在紅外、核磁等領(lǐng)域，給自動解析和準確歸屬帶來困難。*算法魯棒性與泛化能力：開發(fā)對各種復(fù)雜情況（不同儀器、不同樣品類型）都魯棒且具有良好泛化能力的算法仍然是一個挑戰(zhàn)。模型可能過度擬合特定數(shù)據(jù)集。*計算成本：處理大規(guī)模光譜數(shù)據(jù)集或應(yīng)用復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)模型可能需要較高的計算資源和時間。*“黑箱”問題：某些復(fù)雜的化學(xué)信息學(xué)模型（如深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)）可能難以解釋其內(nèi)部決策過程，使得結(jié)果難以被化學(xué)家直觀理解和接受。*數(shù)據(jù)質(zhì)量依賴性：化學(xué)信息學(xué)方法的效果高度依賴于原始光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量。低質(zhì)量或未經(jīng)適當(dāng)預(yù)處理的光譜會嚴重影響分析結(jié)果。3.具體應(yīng)用場景與挑戰(zhàn)克服：*應(yīng)用場景1：代謝組學(xué)分析。*化學(xué)信息學(xué)應(yīng)用：對液相色譜-質(zhì)譜（LC-MS）或氣相色譜-質(zhì)譜（GC-MS）產(chǎn)生的海量原始數(shù)據(jù)進行自動峰檢測、峰對齊、化合物識別（通過與數(shù)據(jù)庫比對分子式、精確質(zhì)量、二級碎片信息）、歸一化和多變量統(tǒng)計分析（如PCA、O-PLS）。*挑戰(zhàn)：峰提取對噪聲敏感，混合物峰重疊嚴重，化合物鑒定需要高精度的數(shù)據(jù)和質(zhì)量譜庫。*克服方法：采用先進的峰提取算法（如基線校正、平滑、自動積分），開發(fā)更強大的譜庫搜索算法和機器學(xué)習(xí)識別模型，結(jié)合多種信息來源（如一級質(zhì)譜、二級質(zhì)譜、保留時間）