2025年高中化學(xué)競賽專題訓(xùn)練二十五：化學(xué)信息學(xué)與文獻(xiàn)檢索化學(xué)信息學(xué)作為信息科學(xué)與化學(xué)的交叉學(xué)科，已成為現(xiàn)代化學(xué)研究的核心工具。在高中化學(xué)競賽中，該領(lǐng)域主要考察化學(xué)信息的獲取、處理與應(yīng)用能力，具體涵蓋化學(xué)數(shù)據(jù)庫檢索、分子結(jié)構(gòu)可視化、文獻(xiàn)分析與知識挖掘三個維度。以下從基礎(chǔ)理論、核心工具與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用三個層面展開訓(xùn)練內(nèi)容。一、化學(xué)信息學(xué)基礎(chǔ)理論（一）化學(xué)數(shù)據(jù)的分類與編碼系統(tǒng)化學(xué)信息按載體可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括分子結(jié)構(gòu)參數(shù)（鍵長、鍵角、構(gòu)型）、理化性質(zhì)（熔點(diǎn)、沸點(diǎn)、pKa）及光譜數(shù)據(jù)（NMR化學(xué)位移、紅外吸收峰位），這類數(shù)據(jù)通常以數(shù)據(jù)庫形式存儲。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則涵蓋期刊論文、實(shí)驗(yàn)記錄、專利說明書等文本信息，需通過自然語言處理技術(shù)提取關(guān)鍵信息。分子結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)編碼是信息處理的基礎(chǔ)。常用編碼方式包括：SMILES碼：用ASCII字符串表示分子結(jié)構(gòu)，如乙醇的SMILES式為CCO，該編碼支持化合物的快速檢索與生成；InChI碼：國際純粹與應(yīng)用化學(xué)聯(lián)合會（IUPAC）推薦的標(biāo)準(zhǔn)編碼，可唯一標(biāo)識化合物，如水的InChI碼為InChI=1S/H2O/h1H2；WLN碼（Wiswesser線性符號）：通過字母和數(shù)字描述分子骨架，適用于復(fù)雜有機(jī)化合物的系統(tǒng)檢索。（二）化學(xué)計(jì)量學(xué)核心方法化學(xué)計(jì)量學(xué)是化學(xué)信息處理的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，在競賽中需掌握以下方法：主成分分析（PCA）：將多維光譜數(shù)據(jù)降維，揭示變量間的內(nèi)在聯(lián)系。例如通過PCA分析混合溶液的紫外光譜，可實(shí)現(xiàn)組分濃度的同時測定；偏最小二乘回歸（PLSR）：建立光譜數(shù)據(jù)與物質(zhì)濃度間的定量模型，適用于復(fù)雜體系的定量分析；聚類分析：根據(jù)化合物的理化性質(zhì)或結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分類，如將有機(jī)化合物按官能團(tuán)相似性聚類。（三）定量構(gòu)效關(guān)系（QSAR）基礎(chǔ)QSAR通過數(shù)學(xué)模型關(guān)聯(lián)分子結(jié)構(gòu)與生物活性/理化性質(zhì)，其基本步驟包括：分子描述符計(jì)算：獲取拓?fù)鋮?shù)（如分子連接性指數(shù)）、幾何參數(shù)（如分子表面積）、電子參數(shù)（如最高占據(jù)軌道能量）；模型構(gòu)建：采用多元線性回歸或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立構(gòu)效關(guān)系方程；模型驗(yàn)證：通過交叉驗(yàn)證評估模型的預(yù)測能力。例如，利用Hansch方程預(yù)測有機(jī)化合物的正辛醇-水分配系數(shù)（logP）。二、文獻(xiàn)檢索工具與策略（一）核心化學(xué)數(shù)據(jù)庫SciFinder：由美國化學(xué)會（ACS）開發(fā)，整合了CA（化學(xué)文摘）的全部內(nèi)容，支持以下檢索方式：結(jié)構(gòu)檢索：繪制分子結(jié)構(gòu)或反應(yīng)式查找相關(guān)文獻(xiàn)；主題檢索：通過關(guān)鍵詞、作者、機(jī)構(gòu)等多維度組合檢索；物質(zhì)檢索：輸入CAS號、分子式獲取化合物的理化性質(zhì)與合成方法。WebofScience：提供引文檢索功能，可通過某篇核心文獻(xiàn)追溯其引用與被引用文獻(xiàn)，構(gòu)建研究脈絡(luò)。例如檢索"clickchemistry"主題的高引論文，分析該領(lǐng)域的發(fā)展歷程。Reaxys：整合了Beilstein、Gmelin和PatentChemistry數(shù)據(jù)庫，側(cè)重化合物的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，如詳細(xì)的合成步驟、光譜數(shù)據(jù)和安全信息。（二）檢索策略與技巧關(guān)鍵詞優(yōu)化：使用化學(xué)術(shù)語的規(guī)范表達(dá)，如用"densityfunctionaltheory"而非"DFT"（在初檢時）；利用截詞符（）擴(kuò)大檢索范圍，如"nanotub"可檢索包含nanotube、nanotubes的文獻(xiàn)；布爾邏輯運(yùn)算：合理組合檢索詞，例如"((goldcatalyst)AND(alkynehydration))NOTreview"可精準(zhǔn)定位金催化炔烴水合的研究論文；高級檢索功能：設(shè)置時間范圍（如2020-2025）、文獻(xiàn)類型（如Article、Review）、語言（如English）等限定條件，提高檢索效率。（三）專利文獻(xiàn)檢索要點(diǎn)化學(xué)競賽中常涉及專利文獻(xiàn)的解讀，需注意：專利號規(guī)則：中國專利號格式為ZL+年份+專利類型代碼+序號（如ZL202310012345.6），其中"1"代表發(fā)明專利；核心內(nèi)容識別：權(quán)利要求書界定專利保護(hù)范圍，實(shí)施例提供具體的實(shí)驗(yàn)方案；法律狀態(tài)查詢：通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)確認(rèn)專利的有效性。三、競賽實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用（一）光譜解析與數(shù)據(jù)庫聯(lián)用已知某有機(jī)化合物的質(zhì)譜（M+峰m/z=150）、紅外光譜（3300cm?1寬峰，1650cm?1強(qiáng)峰）和1HNMR譜（δ7.5-8.0ppm多重峰，5H；δ5.2ppm單峰，2H；δ3.8ppm單峰，3H），檢索策略如下：在SciFinder中輸入分子量150，結(jié)合元素分析數(shù)據(jù)（C:72.0%,H:6.7%,O:21.3%）確定分子式為C?H??O?；通過紅外光譜特征峰推斷官能團(tuán)：3300cm?1為-OH伸縮振動，1650cm?1為C=O伸縮振動，可能為羧酸或酯；結(jié)合NMR數(shù)據(jù)，δ7.5-8.0ppm表明存在苯環(huán)（5H），δ3.8ppm為-OCH?特征峰，最終檢索確認(rèn)該化合物為對羥基苯甲酸甲酯。（二）化學(xué)反應(yīng)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用在設(shè)計(jì)有機(jī)合成路線時，可通過以下步驟利用數(shù)據(jù)庫：目標(biāo)分子結(jié)構(gòu)輸入：在Reaxys中繪制目標(biāo)化合物結(jié)構(gòu)；逆合成分析：使用"Retrosynthesis"功能獲取可能的前體化合物；合成方法篩選：比較不同合成路線的反應(yīng)條件（溫度、催化劑、產(chǎn)率），選擇適合實(shí)驗(yàn)室操作的方案。例如合成阿司匹林（乙酰水楊酸），數(shù)據(jù)庫顯示最優(yōu)條件為：水楊酸與乙酸酐在濃硫酸催化下于80℃反應(yīng)，產(chǎn)率可達(dá)92%。（三）化學(xué)信息可視化工具ChemDraw：繪制高精度化學(xué)結(jié)構(gòu)，支持以下功能：立體化學(xué)表示：通過楔形鍵、虛線表示構(gòu)型；反應(yīng)機(jī)理繪制：添加電子轉(zhuǎn)移箭頭與過渡態(tài)結(jié)構(gòu)；光譜模擬：預(yù)測化合物的NMR譜圖。Origin：用于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可視化，可繪制以下圖表：紅外光譜疊加圖：比較不同取代基對官能團(tuán)吸收峰位的影響；動力學(xué)曲線：擬合反應(yīng)速率數(shù)據(jù)，確定反應(yīng)級數(shù)；相圖繪制：根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建二元體系的溫度-組成相圖。四、典型競賽題型解析（一）數(shù)據(jù)處理與模型構(gòu)建例題：已知一組有機(jī)化合物的logP值與分子描述符（X1：分子表面積，X2：脂水分配系數(shù)，X3：氫鍵供體數(shù)），試用多元線性回歸建立QSAR模型。解題步驟：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將各描述符轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；回歸方程構(gòu)建：采用最小二乘法擬合logP=aX1+bX2+cX3+d；模型評估：計(jì)算決定系數(shù)R2，若R2>0.9表明模型具有良好的擬合效果；結(jié)果解釋：根據(jù)回歸系數(shù)絕對值判斷影響因素的重要性（如b>|a|>|c|表明X2是影響logP的主要因素）。（二）文獻(xiàn)信息提取與應(yīng)用例題：根據(jù)以下專利摘要，回答問題："本發(fā)明公開了一種Cu催化的C-N偶聯(lián)反應(yīng)，以芳基鹵化物與脂肪胺為原料，在配體L存在下，于120℃反應(yīng)12小時，產(chǎn)率可達(dá)85%。權(quán)利要求1：一種制備芳香胺的方法，其特征在于包括以下步驟：（1）將芳基溴化物（1.0eq）、脂肪胺（1.2eq）、CuI（0.1eq）、配體L（0.2eq）和K?CO?（2.0eq）加入反應(yīng)管；（2）加入甲苯作溶劑，氮?dú)獗Ｗo(hù)下加熱至120℃攪拌12小時；（3）冷卻后經(jīng)柱層析分離得到產(chǎn)物。"問題：該反應(yīng)的催化劑是什么？（答案：CuI）反應(yīng)的堿是什么？（答案：K?CO?）如何提高產(chǎn)物的分離純度？（答案：通過柱層析分離）（三）數(shù)據(jù)庫檢索綜合題例題：檢索CAS號為64-17-5的化合物，回答：該化合物的名稱是什么？（答案：乙醇）其沸點(diǎn)（1atm）是多少？（答案：78.37℃）寫出其在水中的溶解度數(shù)據(jù)。（答案：與水混溶）檢索路徑：在SciFinder中選擇"SubstanceIdentifier"檢索，輸入CAS號64-17-5，在"PhysicalProperties"字段獲取沸點(diǎn)數(shù)據(jù)，"Solubility"字段獲取溶解度信息。五、備考建議與資源拓展（一）核心技能訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫實(shí)操：定期進(jìn)行模擬檢索訓(xùn)練，熟練掌握SciFinder的結(jié)構(gòu)檢索與高級篩選功能；編程基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)Python的RDKit庫，實(shí)現(xiàn)分子描述符的批量計(jì)算；文獻(xiàn)精讀：每周精讀1-2篇JACS、AngewandteChemie等期刊的研究論文，提取實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)思路與關(guān)鍵數(shù)據(jù)。（二）推薦學(xué)習(xí)資源教材：《化學(xué)信息學(xué)導(dǎo)論》（邵學(xué)廣等）、《化學(xué)文獻(xiàn)檢索與利用》（余向春等）；在線課程：Coursera平臺的"ChemistryInformationRetrieval"（約翰霍普金斯大學(xué)）；軟件工具：ChemDraw（結(jié)構(gòu)繪制）、Gaussian（量子化學(xué)計(jì)算）、Chem3D（分子建模）。（三）競賽注意事項(xiàng)時間管理：文獻(xiàn)檢索類題目建議控制在15分鐘內(nèi)