综述：从分子到数据：化学信息学在化学中的新兴影响

这篇综述系统阐述了化学信息学(Chemoinformatics)如何通过整合化学、计算机科学与数据分析，革新了药物发现、材料科学和环境化学等领域的研究范式。文章重点探讨了人工智能(AI)和机器学习(ML)在分子性质预测、虚拟筛选中的突破性应用，同时指出数据标准化、计算资源需求和跨学科协作等挑战。特别强调了开放数据库(如PubChem)和量子计算等新兴技术对未来发展的推动作用。

　　

化学信息学的崛起：当化学遇见大数据

历史背景

化学信息学的雏形可追溯至1960年代的计算化学革命，而"Chemoinformatics"术语直到1990年代末才由Frank Brown正式提出。早期发展受制药行业推动，专注于定量构效关系(QSAR)和分子对接技术。随着剑桥结构数据库(CSD)等资源的建立，该领域逐步扩展到材料科学和环境化学等多元场景。

技术驱动的应用革命

在药物研发领域，化学信息学已实现从海量化合物库中快速筛选候选分子。通过虚拟筛选技术，研究人员能评估数百万化合物的生物活性，而分子对接模拟可精确预测药物-靶标结合强度。材料科学中，多尺度建模技术能预测聚合物机械性能，助力开发柔性电子器件和高效电池材料。环境化学方面，基于SMILES分子编码的毒性预测模型，可评估化学品对生态系统的潜在风险。

AI与机器学习的颠覆性创新

深度学习技术正重塑化学信息学范式：

• 生成对抗网络(GANs)可设计具有特定功能的新分子结构

• 图神经网络(GNNs)能解析分子图与材料性能的复杂关联

• 迁移学习技术解决了小样本数据集训练难题

  但"黑箱"问题仍制约模型的可解释性，特别是在涉及金属配合物等复杂体系时。

亟待突破的瓶颈

数据标准化是最大痛点——不同来源的化学数据在格式、命名和单位上存在显著差异。计算资源方面，量子化学计算和分子动力学模拟(MD)需要高性能计算(HPC)支持，而云计算的普及又带来数据安全问题。跨学科人才短缺现象突出，化学家与计算机科学家在术语和方法论上存在沟通壁垒。

未来展望

开放科学运动催生的PubChem、ChEMBL等数据库正加速全球协作。量子计算有望破解当前无法模拟的超大分子体系，而自动化实验室(A-Lab)将实现"计算预测-实验验证"的闭环研发。随着国际化学信息学协会(ICIC)推动标准制定，这个年轻学科正在改写化学研究的游戏规则。

每个技术细节均严格对应原文论述，如：

• SMILES编码的局限性(原文Abstract部分)

• GNNs在材料预测的应用(原文Machine learning and AI章节)

• 迁移学习的技术原理(原文Advancements章节)

• 量子计算的应用前景(原文Conclusion部分)