1986年提出的简化的 分子线性输入系统
Simplified molecular input line entry system
IUPAC
主要用于Beilstein 系统
不十分适合计算机的处理
SMILES（简化分子线性输入系统） 编码的基本原则
➢ 原子通常以大写元素符号表示（省略氢原子），芳香结构原子则以小写表示。 ➢ 相邻原子依次排放在一起，单键通常省略，双键和三键分别以“=”和“#”表
苯丙氨酸分子结构表征层次
一维
三
结构
NC(Cc1ccccc1)C(O)=O
维
(SMILES编码)
结
构
二维 结构
O
分
OH
子
H2N
表
面
（一）一维结构表示
线性符号表示法
SLN
是SMILES的改进，除有机 小分子，还表示大分子，
聚合物和组合库。
Sybyl linear notation
ROSDAL
SMILES
讲述内容
第一节 概述 第二节 化学信息处理 第三节 生物信息处理 第四节 虚拟筛选
第一的结合构成了后基因组 时代新药研究的新策略。从已有的化合物，包括合成化合 物和天然产物中寻找药物或先导化合物，是药物发现的一 个重要途径。到目前为止，人们只是针对大约500 种疾病的 治疗靶点，筛选了现已发现的2 000 多万种有机化合物中大 约10%的化合物，但仍然有大量的潜在活性化合物未被发现。
研究内容 化合物信息在计算机中的表示 化合物数据库的建立、使用和管理 化合物相似性、多样性及分子类药性分析 化合物定量构效关系
化学信息学
Chemoinformatics，chemical informatics， Cheminformatics，chemi-informatics
利用计算机信息处理技术对化学分子结构和相关信息进行管 理的一种综合性技术和学科
二、数据库空间
化学空间
生物空间
化学信息学
生物信息学
化合物数据库
合成化合物库
天然化合物库
组合化合物库
药物分子库
类药化合物库
生物大分子 数据库
核酸分子库
蛋白质 分子库
化学信息学和生物信息学的共同点
研究对象
化学信息学：小分子 生物信息学：小分子结构单元构成的基因和蛋白质等大分子，本质上都是
化学物质。
C CCO C#N
C6H12
C1CCCCC1
C5H5N
n1ccccc1
(CH3)2CHCO2H CC(C)C(=O)O Br/C=C/Br 或Br\C=C\Br
Br\C=C/Br 或Br/C=C\Br
N[C@@H](C)C(=O)O
N[C@H](C)C(=O)O
计算方法
基于回归的聚类分析；支持向量机；神经网络；遗传算法等。
发挥作用方面
核酸和蛋白质功能和结构；小分子配体和蛋白质受体的相互作用；酶催化 等方面 。
是相互依存，相互影响，需结合在一起， 才能解决大多数的实际问题！
虚拟筛选
先导化合物 候选药物
靶点大分子 基因
化学信息学 VS 生物信息学
（虚拟筛选）
随着科学技术的发展，各种先进技术应运而生（X 射线晶 体衍射法、多维核磁共振法、扫描隧道显微技术等），使 得越来越多生物靶标（蛋白质、核酸、多糖等）的空间结 构被解析。
同时计算机科学的发展又极大地提高了计算和分析的速度 和精度。
因此，自上世纪90 年代起，合理药物设计就逐渐成为
一种实用技术接融入到药物研发的各个环节。
应用化学信息学可促进化学信息的获取、转化与共享
一、化学信息的表示方法
化学 分子
一维结构：化合物名称（俗名）；线性符号表示法。
二维结构：原子用元素符号，键用短线，即化合物结构式。为平面结构。
三维结构：原子的空间位置、相互间距离、键角和二面角等。
分子表面：建立在三维结构基础上，能与分子的三维结构一一对应。
虽然早在20 世纪70 年代虚拟筛选技术已经得到应用，但由于技术本身的不成熟，使得 在新药开发上仍然主要依靠传统的实验筛选。近年来，随着虚拟药物筛选成功地发现 了一些有开发价值的先导化合物，这项技术又重新引起大家的重视。
化学信息学
产生的背景 组合化学和高通量筛选，出现了巨大的信息，需要快速收集、存储、分析和 处理，随着信息技术向化学领域的渗透，形成了新的交叉学科——化学信 息学。
虚拟筛选技术是药物设计方法的延伸和推广，广义地讲只要是基于某种提问形式，从 现有的小分子数据库中，搜寻符合条件的化合物都可以称之为虚拟筛选。这其中包括 基于某些分子特性的数据库搜索、基于分子对接的数据库搜索、基于药效团的数据库 搜索等，其目的是从几十乃至上百万个分子中筛选出新的先导化合物。由于实体的药 物筛选需要构建大规模的化合物库，提取或培养大量实验必须的靶酶或者靶细胞，并 且需要复杂的设备支持，因而进行实体的药物筛选要投入巨额资金。而虚拟药物筛选 是将药物筛选的过程在计算机上模拟，对化合物可能的活性作出预测，这样就能够集 中目标，大大降低实验筛选化合物的数量，从而缩短研发周期、节约经费开支。
一、合理药物设计
结构生物学兴起 （20世纪80年代中后期）
生物大分子的三维结构测定
结构确定的生物大分子数目大增
基于生物大分子三维结构的 药物分子设计方法
药物的化学特性
生物学特性
合理药物设计
成功例子
➢ 奈非那韦（nelfinavir） 抗艾滋病药物 HIV-1蛋白酶抑制剂
➢ 依马替尼（imatinib） 治疗慢性骨髓型白血病药物
图 药物设计中的化学信息学和生物信息学
虚拟筛选（virtual screening, VS）
虚拟筛选的时间： 在化合物组合库合成和/或筛选之前。
虚拟筛选的空间： 在计算机上进行模拟设计和筛选。
虚拟筛选的方法： 直接方法：基于分子对接（molecular docking）的虚拟筛选 间接方法：基于药效基团（pharmacophore）的虚拟筛选
示，芳香键以“：”表示，也可省略。
➢ 分支部分放在括号内，环则打开，并赋予断开键两端的原子以相同的数值。 ➢ 双键“/”表示顺式，“\”表示反式。 ➢ 原子顺时针排列用@表示，逆时针排列用@@表示。
甲烷 乙醇 氰化氢 环已烷 吡啶 异丁酸 反式二溴甲烷 顺式二溴甲烷 L-丙氨酸 D-丙氨酸
CH4 C2H5OH HCN