2025年大學(xué)《化學(xué)》專業(yè)題庫——化學(xué)信息學(xué)在分子設(shè)計中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項字母填入括號內(nèi)）1.下列哪一項不屬于化學(xué)信息學(xué)的研究范疇？A.化學(xué)數(shù)據(jù)的獲取、存儲和管理B.分子結(jié)構(gòu)與性質(zhì)的關(guān)系研究C.基于計算機(jī)的分子設(shè)計與合成規(guī)劃D.實驗室化學(xué)合成裝置的設(shè)計與優(yōu)化2.在化學(xué)信息學(xué)中，用于描述分子結(jié)構(gòu)特征、便于計算機(jī)處理和比較的數(shù)字表示方法，通常被稱為？A.分子構(gòu)象B.分子指紋C.子結(jié)構(gòu)D.分子光譜3.下列數(shù)據(jù)庫中，主要收錄化學(xué)物質(zhì)的結(jié)構(gòu)、譜圖、反應(yīng)及專利信息的是？A.PubMedB.WebofScienceC.ReaxysD.Scopus4.定量構(gòu)效關(guān)系（QSAR）研究的核心目標(biāo)是？A.發(fā)現(xiàn)新的化學(xué)合成路線B.計算分子的精確三維結(jié)構(gòu)C.建立分子結(jié)構(gòu)特征與生物活性之間的定量關(guān)系D.管理化學(xué)文獻(xiàn)資料5.在藥物發(fā)現(xiàn)過程中，虛擬篩選的主要目的是？A.從海量化合物庫中快速篩選出具有潛在活性的化合物候選物B.精確預(yù)測候選藥物的最終臨床療效C.完全模擬藥物在體內(nèi)的吸收、分布、代謝和排泄過程D.設(shè)計藥物的合成路線并進(jìn)行成本核算6.分子對接技術(shù)主要應(yīng)用于哪個方面？A.搜索包含特定子結(jié)構(gòu)的化合物B.預(yù)測分子的物理化學(xué)性質(zhì)C.預(yù)測小分子與靶標(biāo)大分子（如蛋白質(zhì)）的結(jié)合模式D.構(gòu)建定量構(gòu)效關(guān)系模型7.下列哪項技術(shù)通常不直接用于高通量虛擬篩選（HTVS）？A.分子指紋相似性搜索B.基于規(guī)則的過濾C.量子化學(xué)計算D.3D結(jié)構(gòu)比對8.SAR（結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系）圖的繪制通?；冢緼.分子量隨活性變化的趨勢B.不同取代基對活性的影響規(guī)律C.分子構(gòu)象的多樣性D.分子光譜數(shù)據(jù)9.化學(xué)信息學(xué)工具在先導(dǎo)化合物優(yōu)化過程中，可以輔助進(jìn)行？A.確定最優(yōu)合成步驟B.預(yù)測化合物的市場價值C.評估不同結(jié)構(gòu)變體的相對活性D.選擇合適的劑型10.將化學(xué)信息學(xué)方法與分子模擬計算（如分子力學(xué)、量子化學(xué)）相結(jié)合，其優(yōu)勢在于？A.完全替代實驗研究B.僅用于獲取更精確的分子結(jié)構(gòu)C.擴(kuò)展計算能力，實現(xiàn)更大、更復(fù)雜分子的研究，并進(jìn)行更深入的性質(zhì)預(yù)測D.降低計算成本二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填入橫線上）1.化學(xué)信息學(xué)是化學(xué)、____________和計算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科交叉的邊緣學(xué)科。2.常用的分子結(jié)構(gòu)表示方法包括2D結(jié)構(gòu)、____________和子結(jié)構(gòu)表示等。3.基于結(jié)構(gòu)的虛擬篩選通常需要先構(gòu)建高質(zhì)量的____________。4.QSAR模型常用的統(tǒng)計方法包括多元線性回歸、偏最小二乘（____________）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。5.分子對接中，評估分子間結(jié)合親和力的常用指標(biāo)有結(jié)合能（如____________）、結(jié)合構(gòu)象的構(gòu)象熵等。6.在藥物設(shè)計中，利用ADMET性質(zhì)進(jìn)行早期篩選，目的是為了提高藥物開發(fā)的____________。7.____________是利用計算機(jī)模擬分子間相互作用，預(yù)測小分子與生物靶標(biāo)結(jié)合位點和親和力的技術(shù)。8.SAR研究通常通過比較一系列相關(guān)化合物及其生物活性數(shù)據(jù)，歸納出結(jié)構(gòu)變化對____________的影響規(guī)律。9.常用的化學(xué)結(jié)構(gòu)繪圖軟件有ChemDraw和____________。10.化學(xué)信息學(xué)在材料科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用實例包括高分子材料的性能預(yù)測、催化劑的篩選等。三、名詞解釋（每題3分，共15分）1.化學(xué)信息學(xué)指紋（ChemicalFingerprints）2.虛擬篩選（VirtualScreening）3.定量構(gòu)效關(guān)系（QSAR）4.分子對接（MolecularDocking）5.結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系（SAR）四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述化學(xué)信息學(xué)數(shù)據(jù)庫的主要類型及其特點。2.簡述基于結(jié)構(gòu)的虛擬篩選的基本流程。3.簡述QSAR模型建立的一般步驟。4.簡述化學(xué)信息學(xué)在先導(dǎo)化合物優(yōu)化過程中可以發(fā)揮的作用。五、論述/案例分析題（每題10分，共20分）1.結(jié)合具體實例（如藥物或材料設(shè)計），論述化學(xué)信息學(xué)在分子設(shè)計中的價值和應(yīng)用前景。2.討論在藥物發(fā)現(xiàn)過程中，如何綜合運(yùn)用分子相似性檢索、QSAR、ADMET預(yù)測和分子對接等多種化學(xué)信息學(xué)技術(shù)，以提高新藥研發(fā)的效率和成功率。結(jié)束試卷答案一、選擇題1.D2.B3.C4.C5.A6.C7.C8.B9.C10.C二、填空題1.信息科學(xué)2.3D構(gòu)象3.化學(xué)空間（或虛擬化合物庫）4.PLS5.熵（或ΔG）6.成功率（或效率）7.分子對接8.活性（或生物活性）9.Marvin10.化學(xué)信息學(xué)三、名詞解釋1.化學(xué)信息學(xué)指紋（ChemicalFingerprints）：指用固定長度的數(shù)字串或向量來表示分子結(jié)構(gòu)特征，捕捉分子的關(guān)鍵化學(xué)信息，便于計算機(jī)進(jìn)行相似性比較和模式識別。常用方法包括拓?fù)渲讣y、子結(jié)構(gòu)指紋、分子描述符等。2.虛擬篩選（VirtualScreening）：指利用計算機(jī)模擬和計算技術(shù)，從龐大的化合物數(shù)據(jù)庫中快速篩選出具有潛在目標(biāo)性質(zhì)（如生物活性）的化合物分子集合的過程，是藥物發(fā)現(xiàn)中的常用早期篩選手段。3.定量構(gòu)效關(guān)系（QSAR）：指通過建立數(shù)學(xué)模型，定量描述一系列化合物結(jié)構(gòu)特征與生物活性（或其他性質(zhì)）之間定量關(guān)系的學(xué)科。其目的是預(yù)測未知化合物的活性，指導(dǎo)分子設(shè)計。4.分子對接（MolecularDocking）：指利用計算機(jī)模擬分子（通常是小分子配體）與靶標(biāo)（通常是大分子，如蛋白質(zhì)或核酸）之間的相互作用過程，預(yù)測它們結(jié)合的模式（結(jié)合位點）和結(jié)合的緊密度（結(jié)合親和力）。5.結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系（SAR）：指研究系列結(jié)構(gòu)相似的化合物與其生物活性之間關(guān)系的學(xué)科。通過比較活性變化與結(jié)構(gòu)變化的關(guān)系，歸納出影響活性的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)片段和取代基效應(yīng)，指導(dǎo)先導(dǎo)化合物的優(yōu)化。四、簡答題1.簡述化學(xué)信息學(xué)數(shù)據(jù)庫的主要類型及其特點?；瘜W(xué)信息學(xué)數(shù)據(jù)庫主要類型包括：化學(xué)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫，存儲大量化合物結(jié)構(gòu)信息及相關(guān)數(shù)據(jù)（如譜圖、性質(zhì)、反應(yīng)、專利等），如Reaxys、SciFinder；化學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，如PubChem、WebofScience，收錄化學(xué)相關(guān)的期刊文章、專利、會議論文等；生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫，存儲基因組、蛋白質(zhì)組、序列等信息，常與化學(xué)信息學(xué)數(shù)據(jù)庫交叉使用；材料信息學(xué)數(shù)據(jù)庫，存儲材料結(jié)構(gòu)、性能、制備等信息。其特點通常是數(shù)據(jù)量龐大、信息類型多樣、更新迅速，并通常提供特定的檢索接口和工具。2.簡述基于結(jié)構(gòu)的虛擬篩選的基本流程?；诮Y(jié)構(gòu)的虛擬篩選基本流程通常包括：①靶標(biāo)結(jié)構(gòu)獲取與準(zhǔn)備，獲取目標(biāo)蛋白質(zhì)等靶標(biāo)的高質(zhì)量三維結(jié)構(gòu)；②虛擬化合物庫構(gòu)建，準(zhǔn)備待篩選的化合物集合，可以是商業(yè)數(shù)據(jù)庫或用戶自定義的庫；③分子準(zhǔn)備，對靶標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)處理（如去除水分子、添加氫原子等），并對化合物庫中的分子進(jìn)行預(yù)處理（如生成標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)象、添加電荷等）；④分子對接，將化合物庫中的分子逐一或批量地與靶標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行對接，預(yù)測其結(jié)合位點和親和能；⑤結(jié)果分析與排序，根據(jù)對接得分或其他指標(biāo)對篩選結(jié)果進(jìn)行排序和評估，篩選出高潛力候選物；⑥實驗驗證，對篩選出的候選物進(jìn)行實驗驗證（如體外活性測試）。3.簡述QSAR模型建立的一般步驟。QSAR模型建立的一般步驟通常包括：①化合物系列收集，收集一系列具有已知生物活性且結(jié)構(gòu)相似的化合物；②分子描述符計算，為每個化合物計算定量描述其結(jié)構(gòu)特征的數(shù)值屬性（即分子描述符），描述符類型可以是拓?fù)涿枋龇?、幾何描述符、電子描述符等；③?shù)據(jù)清洗與預(yù)處理，處理缺失值、異常值，可能需要對描述符進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或降維處理；④模型選擇與建立，選擇合適的統(tǒng)計方法（如多元線性回歸、PLS、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），利用活性數(shù)據(jù)和描述符數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型；⑤模型驗證，使用獨立的化合物數(shù)據(jù)集或通過交叉驗證等方法評估模型的預(yù)測能力、穩(wěn)定性和適用范圍；⑥模型應(yīng)用，利用建立好的模型預(yù)測未知化合物的活性或指導(dǎo)分子設(shè)計。4.簡述化學(xué)信息學(xué)在先導(dǎo)化合物優(yōu)化過程中可以發(fā)揮的作用。化學(xué)信息學(xué)在先導(dǎo)化合物優(yōu)化過程中可發(fā)揮重要作用：①活性預(yù)測與排序，利用QSAR模型或ADMET預(yù)測快速評估大量結(jié)構(gòu)變體的潛在活性及成藥性，指導(dǎo)合成方向；②結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系分析，通過SAR研究明確關(guān)鍵結(jié)構(gòu)片段和取代基效應(yīng)，指導(dǎo)結(jié)構(gòu)修飾；③先導(dǎo)化合物再優(yōu)化，基于虛擬篩選或QSAR模型指導(dǎo)的化學(xué)空間探索，發(fā)現(xiàn)更優(yōu)活性或性質(zhì)的化合物；④合成路線虛擬篩選，輔助設(shè)計或評估可能的合成路徑；⑤副產(chǎn)物或毒性預(yù)測，利用ADMET工具預(yù)測新設(shè)計的化合物的潛在毒副作用，降低后期開發(fā)風(fēng)險。五、論述/案例分析題1.結(jié)合具體實例（如藥物或材料設(shè)計），論述化學(xué)信息學(xué)在分子設(shè)計中的價值和應(yīng)用前景?；瘜W(xué)信息學(xué)通過整合化學(xué)知識與計算機(jī)技術(shù)，極大地推動了分子設(shè)計領(lǐng)域的發(fā)展。以藥物設(shè)計為例，化學(xué)信息學(xué)通過構(gòu)建虛擬化合物庫和運(yùn)用虛擬篩選技術(shù)，可以在實驗室合成之前快速評估數(shù)百萬甚至數(shù)十億化合物的潛在活性，將藥物發(fā)現(xiàn)的篩選時間從數(shù)月縮短至數(shù)周，顯著降低研發(fā)成本。結(jié)合QSAR模型，可以預(yù)測未知化合物的生物活性，指導(dǎo)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方向。分子對接技術(shù)則能預(yù)測藥物小分子與靶點大分子的結(jié)合模式和親和力，為理解藥物作用機(jī)制和優(yōu)化結(jié)合位點的理性藥物設(shè)計提供關(guān)鍵信息。此外，ADMET性質(zhì)預(yù)測在早期階段就能識別具有成藥性風(fēng)險的化合物，提高藥物研發(fā)的成功率。在材料設(shè)計領(lǐng)域，化學(xué)信息學(xué)同樣具有重要價值，例如，通過高通量計算篩選和數(shù)據(jù)庫分析，可以加速新型催化劑、功能高分子材料、能源材料等的發(fā)現(xiàn)過程?；瘜W(xué)信息學(xué)與人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的融合，預(yù)示著未來分子設(shè)計將更加高效、精準(zhǔn)和智能化，有望解決更多科學(xué)和工程領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。2.討論在藥物發(fā)現(xiàn)過程中，如何綜合運(yùn)用分子相似性檢索、QSAR、ADMET預(yù)測和分子對接等多種化學(xué)信息學(xué)技術(shù)，以提高新藥研發(fā)的效率和成功率。在現(xiàn)代藥物發(fā)現(xiàn)中，綜合運(yùn)用多種化學(xué)信息學(xué)技術(shù)可以實現(xiàn)協(xié)同效應(yīng)，顯著提高研發(fā)效率和成功率。首先，可以從已知活性化合物出發(fā)，利用分子相似性檢索技術(shù)（如基于指紋的相似性搜索）在大型化合物數(shù)據(jù)庫中快速找到結(jié)構(gòu)類似物，這些類似物可能具有改進(jìn)的活性或性質(zhì)，為后續(xù)優(yōu)化提供起點。其次，建立QSAR模型是理解結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系的關(guān)鍵。通過分析已知活性化合物的結(jié)構(gòu)描述符和活性數(shù)據(jù)，可以建立模型來預(yù)測新化合物的活性，并指導(dǎo)結(jié)構(gòu)改造方向。接著，在進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計和合成前，利用ADMET預(yù)測工具（如預(yù)測吸收、分布、代謝、排泄和毒性）