화학정보학
도메인 이름이 나타난 후 적절한 이름이 없습니다. 이 분야에서 활동하는 화학자들은 항상 자신이' 화학정보' 분야에서 일한다고 말한다. 하지만 이 이름 때문에 화학 문헌 처리 작업과 컴퓨터 방법 개발을 통해 화학 정보를 처리하는 연구를 분리하기는 어렵다. 따라서 일부 화학자들은 컴퓨터 기술을 이용하여 화학 정보를 처리하는 것의 중요성을 강조하기 위해' 컴퓨터 화학' 이라고 부른다. 그러나이 이름은 이론 화학 계산, 즉 "전산 화학" 과 혼동하기 쉽습니다.
1973 년 네덜란드 노르드웨이크하우트 북대서양 조약기구 고등연구소 여름 학교에서 열린 세미나에서 처음으로 다른 화학 분야 연구에 종사하는 과학자들을 모았지만, 그들은 모두 컴퓨터 방법을 사용하여 화학 정보를 처리하거나 컴퓨터 기술을 사용하여 화학 데이터로부터 지식을 얻었다. 이 세미나의 명칭은' 화학정보학의 컴퓨터 표상과 처리' 이다. 이번 회의에 참석한 과학자들은 주로 화학 구조 데이터베이스, 컴퓨터 지원 유기 합성 설계, 스펙트럼 정보 분석 및 화학 계량학 연구 또는 분자 시뮬레이션 소프트웨어 개발에 종사하고 있다. 세미나 기간 동안, 이 화학자들은 새로운 연구 분야가 이미 형성되어 화학의 각 가지에 함축되어 있다는 것을 깨달았다. (윌리엄 셰익스피어, 화학자, 화학자, 화학자, 화학자, 화학자, 화학자, 화학자)
이때부터 화학문제를 해결하는 컴퓨터 과학과 정보학 방법이 조용히 화학의 각 분야에 들어갔다.
"화학 정보학" 이라는 용어의 출현은 최근의 일이다. "정보 기술 및 정보 처리 방법의 응용은 이미 약물 발견 과정에서 매우 중요한 부분이 되었다. 화학 정보학은 실제로 정보원의 혼합체이다. 데이터를 정보로 변환한 다음 정보를 지식으로 변환하여 약물 선도 화합물의 식별 및 조직에 대한 의사 결정을 더욱 효과적으로 할 수 있습니다. " -갈색 약용, 화학,1998,33,375-384. "화학 정보학-오래된 문제에 대한 새로운 용어" -M. Hane, R. Green. 화학생물학,1999,33,375-384. 화학 정보학은 화학 정보의 설계, 제조, 조직, 처리, 검색, 분석, 전파 및 사용을 포함하는 광범위한 용어입니다. -g. Paris (미국 화학회 회의 1999 년 8 월).
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1, 복합 등록. 여기에는 데이터베이스에서 각 화합물의 입체 화학 매개변수, 관련 스펙트럼 데이터 (예: NMR), 순도 데이터 (예: HPLC), 다양한 생체 활성 측정 데이터 및 기타 관련 데이터를 동적으로 결합하는 작업이 포함됩니다.
구조-활성 관계 연구 도구 및 기술. 여기에는 다양한 소프트웨어를 적용하여 다양한 화학 계량학 방법 (예: 다변량 통계 회귀 분석) 을 사용하는 다양한 구조 관계 모델을 구축하는 작업이 포함됩니다. 구조-활성 관계 모델은 숫자로 표현된 분자 구조와 생물학적 활성 사이의 상관관계입니다. 기존의 QSAR 연구는 각 인수를 자유롭게 연결, 즉 간단한 숫자로 유사성을 측정하는 것입니다. 화학 구조 간의 유사성 측정은 비교적 복잡하며, 화학 구조는 특정 설명 공간에서만 측정하고 비교할 수 있습니다. 화학분자를 어떻게 묘사할 것인가는 매우 활발한 연구 분야이다. 정확하고 효과적인 설명 공간에서만 분자 간의 유사점과 차이점을 객관적으로 측정하여 목적 선별을 수행하고 이상적인 목표 분자 라이브러리를 얻을 수 있습니다. 현재 많은 사람들이 2 차원, 3 차원 혹은 그 이상의 약효단 지문에 의한 분자의 표상을 연구하고 있다. 그것은 전통적인 자유에너지 표현식과 완전히 다르며, 효과는 더욱 직관적이다. 피쳐 트리와 같은 새로운 설명 방법도 널리 사용됩니다.
가상 데이터베이스 어셈블리 기술. 전산 화학 방법을 통해 다양한 원소 화학 분자 구조와 조각을 결합하여 대량의 후보 화합물을 가상으로 합성한 다음 이러한 가상 화합물 라이브러리에서 표적을 필터링합니다.
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약물 분자. 이러한 작업에는 적절한 설명 계수와 해당 알고리즘을 사용하여 계산 라이브러리를 설계하는 작업이 포함됩니다. 효과적인 컴퓨팅 라이브러리는 종종 분자 설계에 중요한 역할을 한다는 점을 유의해야 합니다. 유전 알고리즘은 가상 라이브러리의 각 전산 화학 특성의 특성을 최적화하여 목표에 가장 잘 접근할 수 있는 계산 라이브러리를 설계하는 중요한 도구가 되었습니다. 클렘 등은 도서관 설계의 배경과 외연을 설명하고, 드류리와 양은 도서관 설계의 다양한 방법을 전면적으로 요약했다. 알려진 활성 조각 (표적 수용체에 대한) 을 기반으로 하는 방법을 단체 선택에 적용합니다. 경험에 따르면 라이브러리 설계는 단량체 공간이 아닌 제품 공간의 전산 화학적 특성을 기반으로 해야 합니다. 이를 위해서는 1 을 포함한 효과적인 화합물 가상 합성 기술이 필요합니다. 파편 표시, 2. 합성 반응 시뮬레이션 기술. 합성 화학자들은 일반적으로 후자를 선호하지만 분자의 모든 조각이 확인되면 전자를 사용하는 것이 더 빠르다. 하이브리드 시스템은 도서관 디자인에도 사용됩니다. 이 방법들은 모두 모형을 통해 화합물의 물리 화학적 성질을 계산해야 한다. James F Blake [18] 흡착, 침투, 수용성 등 약물의 다양한 성능 값에 대한 예측 모델에 대해 논평했다.
데이터베이스 마이닝 기술. 이는 주로 대량의 후보 약물 분자에서 필요한 약물 분자를 찾는 것으로, 일반적으로 하부 구조, 2D 또는 3D 유사성 측정, 분자 모양, 틀, 약효단 등을 통해 발견된다. 수용체와 리간드 사이의 3 차원 구조에 따라 3 차원 공간에서 약물을 선별합니다. 굴착 기술의 효과는 분자의 3 차원 구조 및 화학적 특성과 같은 대상 분자에 대한 이해에 달려 있습니다. 또한 계산 속도와 같은 마이닝 도구를 살펴보십시오. 다차원 피쳐 설명 공간에서 하위 집합을 대표 세트로 선택하면 분자 가상 필터링이라고 합니다. 데이터 세트에 대한 연구를 통해 Bayada 등은 워드의 2 차원 지문이 무작위 선택에 가장 큰 개선을 했다는 결론을 내렸습니다. 그러나 또 다른 연구에서, 분할된 화학 설명자 공간이 서로 다른 하위 세트 필터에 적용된다는 사실이 밝혀져 과 (와) 를 해결했다.
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클러스터링 기술. Deborah K. 등은 재귀분할법으로 약물을 선별하여 14g- 단백질 이중 수용체 실험에 적용한다.
통계 방법 및 기술. 주성분 분석, 계수 분석 등의 통계 방법은 분자 설명자의 차원 감소에 광범위하게 적용되어 분자 정보 표현이 더 간단하고 효과적이며 계산의 복잡성을 줄여줍니다.
도.
대규모 데이터의 시각화. 화학 정보학 연구에서, 수천 개의 분자의 구조 관계 모델을 표현해야 한다. 데이터가 필터링되어 컴퓨터 프로그램에 의해 차트로 자동 표현될 경우 분석에 도움이 됩니다.
이 징계 신청서를 편집하다.
현대 과학의 최신 발전으로 각 학과가 직면한 화학 물질 체계가 점점 더 복잡해지고, 감정 연구의 임무도 점점 더 어려워지고 있다. 복잡한 조의 질적 정량 분석과 불확실한 화학 패턴 인식도 포함된다. 대규모 데이터베이스 관리 문제뿐만 아니라 데이터 규칙 발견 문제 등도 있다. 화학 정보학은 다른 관련 학과와 결합하여 화학 분야의 대량의 데이터 처리 및 정보 추출 임무를 해결하여 형성된 새로운 학과이다. 이 새로운 학과는 화학계량학과 계산화학을 바탕으로 진화한 [3] 으로 많은 학과의 정수를 흡수하고 융합하였다.
화학계량학의 발전과 컴퓨터 기술의 도입으로 화학자들은 대량의 화학 데이터를 쉽게 얻을 수 있다. 예를 들어, 사람들은 샘플에 대해 아무것도 모르는 상태에서 분석 기기의 컴퓨터 데이터 수집 시스템에서 최고점, 최고점, 최고점 등 일련의 데이터를 얻을 수 있습니다. 그러나 데이터는 정보, 특히 중요한 정보와 같지 않습니다. 따라서 현대 컴퓨팅 도구 및 정보 처리 방법을 사용하여 화학 측정 데이터를 신속하게 처리하고 분석하는 방법은 매우 시급한 요구 사항이 되었습니다. 이런 상황에서 수학, 통계, 컴퓨터 기술을 화학에 적용하는 화학계량학이 생겨났다. 1980 년대에 활발하게 발전한 신기술로서, 그것은 수학을 사용했다.
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, 통계, 컴퓨터 기술 등의 도구를 사용하여 최적의 화학 측정 방법을 설계하거나 선택하고, 화학 측정 데이터를 처리하고 분석하며, 테스트중인 물질 시스템에 대한 화학 관련 정보를 최대한 추출합니다.
분석 화학 연구에서 고홍은 분석 화학과 통계, 수학을 결합한 시대가 올 것이라고 예언했다. 화학계량학 과학으로서 분석화학은 화학계량학이 연구한 샘플링, 실험 설계에서 분석 신호에 이르는 데이터 처리와 분석, 화학정보 추출 및 활용을 위한 통계 및 수학 방법을 포함한다. 화학계량학은 현대분석화학기초이론의 발전에 중요한 공헌을 하였으며, 기본적으로 분석정보론, 분석샘플이론, 분석실험설계와 최적화이론, 분석검사이론, 분석교정이론, 분석기구신호처리기술, 화학데이터베이스, 전문가시스템기술을 형성하여 현대분석화학의 이론과 기술도구를 크게 풍부하게 했다.
게다가, 화학계량학은 이미 공업 생산에 광범위하게 적용되었다. 예를 들어, 다중 보정법은 맥주 생산과 의약품 제조의 일반적인 모니터링 방법이 되었습니다. 프로세스 모니터링에도 사용됩니다.) 제지, 화공, 식품, 음료, 화장품 등의 업종에서. 최근에는 생화학 발효나 반도체 칩과 같은 간헐적인 생산 과정을 감시하는 데도 사용되고 있다. 지금까지 화학계량학의 가장 성공적인 응용은 다원보정, 정량구조 관계 모델링, 화학패턴 인식, 다원과정 시뮬레이션 및 모니터링이었다. 그러나 적용 범위가 확대됨에 따라 연구 대상은 점점 더 복잡해지고 처리해야 할 데이터의 양도 높아지고 데이터의 양도 커지고 있다. 예를 들어, 약물 설계 분야의 선도 화합물 가상 필터링에서 보류 중인 화합물의 수는 1040 에 달합니다. 분명히, 전통적인 화학계량학은 약리학, 생명과학, 환경과학, 재료과학 등 분야의 복잡한 화학문제에 대한 계산과 분석을 더 이상 감당할 수 없으며, 화학계량학 자체를 포함하는 새로운 학과를 파생하고 발전시켜야 할 필요성이 절실하다. 이것은 화학 정보학이 급속히 부상하는 중요한 원인이다.
전산 화학의 발전 전산 화학은 화학 데이터의 정량 분석의 요구로 인해 발생하며, 화학 정보학을 위한 데이터 계산 및 정보 분석 도구를 제공합니다. 인식 수준이 깊어짐에 따라 화학 분야의 대부분의 대상은 일정한 수학적 모델로 추상화되고 표상될 수 있다. 모델의 해법은 다양한 수학적 수단을 이용해야 한다. 그래서 화학학과의 과학 계산에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 예를 들어, 다양한 화학 반응은 특정 미분 방정식으로 모델링할 수 있으며, 그들의 반응, 전달 등의 과정은 수학적 모델로 시뮬레이션할 수 있습니다. 그러나 미분 방정식을 풀면 더 높은 계산 요구 사항이 발생합니다. 일반적으로 대량의 미분방정식은 이론으로 해석할 수 없으며, 수치 계산을 통해 근사치를 찾아야 한다. 마찬가지로, 미시 세계에서는 분자 구조에 대한 인식이 깊어짐에 따라 슈뢰딩거 방정식과 같은 다양한 수학적 모델을 통해 전자 구름의 움직임을 시뮬레이션할 수 있습니다. 분자 시뮬레이션은 양자역학, 분자역학, 통계역학 등 다양한 방법으로 정확하게 수행할 수 있다. 이것은 현대 화학 연구가 더 많은 모델을 만들어야 하고 더 많은 과학 컴퓨팅 문제를 해결해야 한다는 것을 의미한다.
과학기술이 발달하면서 객관적인 세계에 대한 인식이 깊어지면서 각 연구 분야의 규칙성 지식을 끊임없이 총결하여 각종 모형을 만들 수 있게 되었다. 과학이 오늘날까지 발전함에 따라 사람들은 점점 더 수학적인 관점에서 문제를 보고, 문제를 이해하고, 문제를 해결하는 경향이 있다. 따라서 전산 화학의 출현은 화학 및 관련 학과의 현대 발전을 크게 촉진하여 화학 분야의 복잡한 문제를 해결하는 기술 지지와 강력한 도구가 되었다. 일반적으로 전산 화학은 1 이라는 두 가지 기본 요구 사항을 충족해야 합니다. 문제를 정확하게 해결하다. 2. 문제를 신속하게 해결합니다. 그래서 전산 화학은 이 두 방향으로 발전해 왔다. 한편으로는 PLS, PCA, 판별 분석, 클러스터 분석, 계수 분석, 회귀 분석 등의 다변량 통계 분석 방법을 포함합니다. ) 및 인공 지능 방법 (예: 패턴 인식, ANN, 유전 알고리즘, 전문가 시스템 등. ) 화학 객체의 정확한 모델링 작업을 완료하십시오. 한편 데이터베이스 기술, 빠른 검색 알고리즘, 병렬 컴퓨팅 기술 등 컴퓨팅 속도를 높이는 방법도 포함됩니다.
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들어와서 빠른 데이터베이스 검색 임무를 완수하고 가상 약물 선별의 응용 목표를 달성하다. 확장된 분자체계는 표면과학, 약학, 재료과학에서 정량적인 묘사를 필요로 하지만, 이런 화학체계에 대한 실험 정보는 매우 적기 때문에, 계산화학의 수단을 이용하여 해결해야 한다. 일반적으로 이런 과학 컴퓨팅은 계산량이 많기 때문에 기존 컴퓨터의 컴퓨팅 능력으로는 일반 알고리즘에 따라 계산 결과를 빠르게 제시하거나 인간-컴퓨터 상호 작용을 실현할 수 없다. 병렬 컴퓨터와 병렬 알고리즘의 도입으로 계산 속도가 크게 향상되어 많은 문제를 해결할 수 있습니다. 전산 화학의 주요 임무는 고성능 과학 컴퓨팅 도구를 이용하여 화학 분야 문제를 해결할 수 있는 방법을 제공하는 것임을 알 수 있다.
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약물 발견과 제조 기술이 발달하면서 화학정보학은 Frank Brown 이 정보 자원을 통합하고, 데이터를 정보로 변환하고, 정보를 지식으로 변환하고, 특정 약물 선도화합물의 식별 및 최적화 분야에 사용하는 간결한 언어로 처음 정의되었다. 모두 알다시피, 조합화학의 출현은 약리학에 혁명을 가져왔다. 현대 약물 설계는 전산 화학을 사용하여 분자 모델링과 시뮬레이션을 통해 다양한 화합물을 가상으로 합성할 수 있다. 그러나 이 방법으로 얻은 화합물 창고는 매우 커서 이론적으로 1040 여 개의 약분자를 합성할 수 있다. 분명히, 실제 합성 없이 모든 약을 선별하는 것은 불가능하다. 따라서 실제로 합성해야 하는 화합물의 수를 줄이고 대상 화합물에 최대한 근접할 수 있도록 많은 양의 데이터에서 규칙을 요약하고 이러한 규칙을 가상 고통 필터링 (HTS) 에 사용해야 합니다. 이렇게 많은 양의 데이터에 직면하여 화학, 수학, 컴퓨터 등 기존의 독립 학과를 통합하고 일련의 컴퓨팅 기술 도구를 구축하여 데이터에서 정보, 정보에서 지식에 이르는 전체 화학 정보 처리 과정을 완료해야 합니다. 이러한 기술 도구에는 실험 데이터의 분석 및 처리뿐만 아니라 분자의 다양한 성질의 계산, 화합물 데이터베이스 구축, 분자의 가상 합성, QSAR 의 연구, 화학 구조 및 성질 데이터베이스 구축, 3 차원 구조에 기반한 분자 설계, 통계 방법 연구 등이 포함됩니다. 화학정보학은 상술한 수요에 기초하여 발전한 교차 학과이다. 수학, 화학, 생물학, 정보학, 컴퓨터 응용, 약리학 등의 분야에 대한 지식을 융합하고, 주로 화합물 라이브러리의 다양성을 적절히 선택하는 방법, 약물의 분자 특징을 표상하는 방법, 분자간 차이를 측정하는 방법, 약 분자, 분자 구조, 생물학적 활성 사이의 관계를 식별하는 방법, 적절한 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하는 방법을 연구한다.
기존의 화학계량학 방법보다 화학정보학 방법은 유용한 정보의 추출 및 계산 속도 향상에 더 많은 관심을 기울이고 있다. 정보 추출의 요구를 충족시키기 위해 대량의 인공지능과 정보과학 분야의 선진적인 방법과 도구를 채택하고 있다. 예를 들어, 데이터 마이닝 기술을 사용하여 대량의 원시 데이터에서 무언의 규칙을 발견할 수 있습니다. 피쳐 추출 기술 및 코딩 기술을 사용하여 패턴을 표현합니다. 데이터베이스 기술을 사용하여 대용량 데이터의 저장 및 검색을 완료합니다. 컴퓨터 시뮬레이션 기술은 분자의 합성과 수용체와 리간드의 일치를 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 컴퓨팅 속도의 요구 사항을 충족하기 위해 병렬 컴퓨터와 같은 고성능 컴퓨터 하드웨어를 사용합니다. 한편, 보다 효율적인 알고리즘을 연구하고 설계하여 컴퓨터 하드웨어가 제공하는 컴퓨팅 기능을 최대한 활용합니다. 분명히, 화학 정보학의 연구는 전통적인 화학 계량학의 범위를 넘어섰으며, 기존의 화학 계량학 방법은 분자 설계 연구 분야의 수많은 새로운 문제를 해결하기 어렵다. 이런 의미에서 화학 정보학의 건립과 발전은 화학 발전의 역사적 필연이다. 화학 정보학은 이미 화학, 화공, 약물 설계, 재료과학 등 많은 분야에 광범위하게 적용되었다. 예를 들어, 화학 분야에서는 화학 정보학을 이용하여 반응 조건을 최적화하고, 촉매제를 선별하며, 주로 실험 데이터를 모델링한 다음, 예측 모델을 이용하여 실험 작업을 지도한다. 약물 설계 분야에서는 주로 분자 시뮬레이션, 가상 합성, 구조 관계 분석, 가상 필터링 등에 사용됩니다. 재료 과학 분야에서 화학 정보학은 분자 시뮬레이션과 분자 설계에 사용되며, 분자 성능 예측을 바탕으로 설계된 분자에서 실제 합성된 분자를 선별하여 성능 최적화된 재질을 얻습니다.
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현재 커리큘럼 구축의 새로운 과제
최근 몇 년 동안 외국의 일부 대학들은 화학교육에서 화학정보학 과정을 체계적으로 늘리려고 시도하고 있다. 화학 정보학의 발전은 전통 화학 교육 모델의 개혁을 추진할 것이다. 2003 년 Johann Gasteiger 는 화학정보학 교과서라는 책을 출간해 화학정보학의 각 연구 분야와 연구 현황 및 향후 추세를 체계적이고 포괄적이며 간단명료하게 소개했다. 우리나라에서는 우리 교육부 이과 화학교육지도위원회가 이미 화학정보학을 고교 화학학과 응용화학학과 화학교육의 기본 내용으로 꼽았다. 현재 화학정보학은 과정 요구 사항, 내용, 교육 방법 및 교재가 과정 건설의 새로운 과제가 된 새로운 교육과정이다. 외국 화학정보학의 교육은 전문 교학 위주로 교차성이 강하여 범위가 넓다. 그러나 수업 시간 제한으로 인해 우리나라 화학정보학의 교육 내용은 대부분 화학문헌학을 위주로 한다. 이런 전통적인 정보 접근 방식은 학생들의 발전 시야를 심각하게 방해하고, 학생들이 새로운 정보를 얻는 손발을 묶고, 학생의 개성발전과 장기적인 발전에 불리하다. 이것은 본말이 전도된 근시안적인 행동이다. 고등 전문 학교의 화학과에서도 화학정보학은 선택 가능한 과정으로 여겨진다. 그들은 학생들에게 기본적인 기술을 가르치기만 하면 단기간에 공사를 찾을 수 있도록 하는 것이 가장 중요하다고 생각하는데, 그들의 장기 개인 발전은 심각하게 간과되고 있다. 이런 교육 이념은 고등교육의 초심과 양립 할 수 없으니 제때에 바꾸고 바로잡아야 한다.
고등 전문 학교 학생들은 문제에 대한 해결책을 제공합니다.
화학 연구에는 구조 결정, 분자 설계 및 합성 설계의 세 가지 주요 연구 대상이 있습니다. 화학 정보학 연구는 문화에 집중될 것이다. 과학의 3 대 연구 대상은 관련 컴퓨터 시뮬레이션 방법 및 응용 연구, 즉 컴퓨터 지원 구조 결정, 컴퓨터 보조 분자 설계 및 컴퓨터 지원 합성 설계를 수행합니다. 화학적 문제를 해결할 수 있는 고유한 방법이 있으며, 데이터 기반, 논리 기반, 원리 기반 등 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 범주는 주로 다양한 데이터베이스 관리 시스템과 데이터베이스를 구축하고 그 안의 데이터를 활용하는 것을 말합니다. 두 번째는 기존 데이터베이스의 데이터를 활용하는 것입니다. 이를 바탕으로 요약, 추론, 분류 등의 방법을 사용하여 데이터를 지식으로 변환하고 지식을 효과적으로 관리하여 지식을 광범위하게 적용할 수 있습니다. 마지막으로 실제 화학 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 세 번째 범주는 주로 기존의 양자 화학 이론을 이용하여 관련 화학 문제를 연구하는 것이다. 이 중 처음 두 가지 방법은 대량의 화학 정보 (전체) 에 대한 분석 처리에 초점을 맞추고 있으며, 그 핵심은 화학 구조의 분석 비교, 관련 물리 화학적 성질의 분석 처리 방법 및 응용 연구에 있다. 세 번째 방법은 주로 단일 화합물의 관련 특성에 대한 정확한 분석과 응용 연구에 초점을 맞추고 있습니다. 이 세 가지 방법의 합리적인 결합은 화학 중 연구 방법과 공업 중 생산 방법의 끊임없는 혁신을 촉진할 것이다. 동시에, 그것은 녹색화학과 녹색화공의 기초이며, 화학과 화공을 연결하여 국민 경제의 지속가능한 발전을 위한 다리이며, 화학 혁신을 실현하는 효과적인 방법 중 하나이다. 세 가지 방법으로 볼 수 있듯이, 고등 전문 학교 학생의 처음 두 방면의 응용은 매우 중요할 것이다.
학생들의 정보 콘텐츠 통합 향상
오늘날의 정보에는 정보량, 외연, 전파 속도, 교차 성능 등 네 가지 특징이 있습니다. 이 정보의 기록, 조직 및 교류는 화학 발전에 점점 더 중요한 역할을 하며 화학의 중요한 부분이 되고 있습니다. 화학정보는 화학물질의 화학정보와 매체 형태의 화학정보라는 두 부분으로 나눌 수 있다. 전자는 과학적 원리와 방법을 이용하여 측정한 화학성분에 관한 정보 (예: 물질의 이화성, 물질 중 각 성분의 정성과 정량 정보, 구조 정보 등) 를 가리킨다. 후자는 도서, 정기 간행물, 특허 등과 같은 화학 정보의 기록 형식이다. 화학 정보의 전파로 화학자들은 측량의 원리, 방법, 결과를 누릴 수 있게 되었다. 학생들은 유용한 측정 데이터와 결과를 최대한 활용하려면 먼저 정보 내용을 통합하고 통합 정보의 종합 능력을 향상시키는 법을 배워야 한다. 너는 유용한 정보를 버릴 수도 없고, 거짓 정보도 사용할 수 없다. 둘째, 화학정보를 표현, 관리, 변환 및 이용하는 법을 배워야 한다. 현재 가장 진보된 수단은 컴퓨터로 화학정보를 표현하고 관리하는 것이다. 왜냐하면 컴퓨터는 데이터 정보의 디지털 기호를 쉽게 저장, 읽기, 계산 및 출력할 수 있기 때문이다. 또한 컴퓨터는 선형 인코딩을 통해 화학 정보의 구조 정보를 표현할 수 있습니다. 그리고 구조 정보의 유일성과 다의성을 보장할 수 있다. 화학 정보학은 컴퓨터와 인터넷의 기초, 온라인 문헌 검색, 데이터베이스 자원 및 사용, 정보 표현 및 소파 분석에 이르기까지 상세한 소개와 서술을 하였으며, 더 이상 원래의 좁은 정보 검색이 아니다. 이 교차 학과는 반드시 학생들에게 완벽한 분석, 처리, 변환 및 정보 활용 능력을 갖추게 할 것이다. 정보를 종합적으로 통합할 수 있는 능력입니다.
학생들의 정보 소양을 배양하다
정보 소양은 정보 내용, 전파, 분석, 정보 검색 및 평가와 관련된 종합적인 능력입니다. 1999 년 6 월 중공중앙과 국무부는' 교육개혁을 심화시키고 자질교육을 전면적으로 추진하기로 한 결정' 을 발행해 "학생들이 지식의 생성과 발전을 느끼고 이해하도록 하는 과정, 그들의 과학정신과 혁신적 사고방식을 키우고, 정보를 수집하고 처리하고, 새로운 지식을 얻고, 분석하고, 문제를 해결할 수 있는 능력을 키우는 데 주력해야 한다" 고 분명히 지적했다. 이것은 중국 정부가 이미 정보 자질교육의 중요성을 인식하고 있음을 보여준다. 국민, 특히 대학생의 기본 정보 소양을 높여야 과학정신을 핵심으로 하는 정보의식과 혁신적 사고를 핵심으로 하는 정보능력과 같은 국가 잠재력을 국가지능으로 전환해 국가경쟁력을 전면적으로 높일 수 있다. 고등 전문 학교 학생들에게 화학 정보학은 의식적으로 정보를 선별하고 흡수하는 능력을 향상시키고, 혁신적인 사고 습관을 개발하고, 새로운 의식을 갖고, 지식에 대한 욕구를 갖고, 필요한 정보 처리 능력을 습득하고, 미래 일자리의 경쟁력을 높이고, 미래의 지속적인 심학 및 사회 평생 학습의 객관적인 요구에 적응할 수 있다.
혁신적인 인격을 기르다
화학정보학은 우선 학생들의 좋은 정보 소양을 양성할 수 있다. 좋은 정보 소양은 학생들이 사회에 진출한 후 더 나은 독립성, 끈기, 협력성, 자신감, 책임감을 갖게 하는데, 이 다섯 가지 요소는 바로 학생들의 혁신적인 인격을 구체적으로 표현한 것이다. 학생의 독립성이 좋아 지능 활동과 실천 활동에서 독립적으로 문제를 발견하고 해결할 수 있다. 좋은 견지로 학생들은 자신이 혁신 활동에서 직면한 모든 어려움에 냉정하게 직면하고 현명하게 생각할 수 있다. 나는 여러 가지 어려움 속에서 서광을 찾아 자신을 위해 혁신 목표를 달성할 수 있는 방법과 방법을 찾을 것이다. 화학정보학은 컴퓨터와 인터넷 기술을 바탕으로 광범위한 분야의 협력을 강조한다. 정보 소양이 좋은 학생은 독립인격을 위해 협력을 포기하지 않는다. 오히려 더 많은 사람을 알고 싶고, 파트너와 자신의 생각과 실천을 나눌 것이다. 좋은 정보 소양은 물론 학생들의 책임감과 자신감을 강화시킨다. 자신감은 성공의 반이다. 한편, 학생들은 더 많은 지식과 정보를 습득한 후 광역협력이나 유용한 정보에 대한 광범위한 접근을 바탕으로 문제 해결을 위한 효과적인 방법을 찾을 수 있을 것이다. 이것은 어려움을 극복하려는 의지를 죽일 뿐만 아니라 자신감과 책임감을 강화시켜 직장에서 더욱 완벽하고 창조적으로 혁신적인 임무를 완수할 수 있게 해 준다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 자신감명언)
이 단락에서 같은 이름을 가진 책을 편집하다
너는 스스로 복제하기로 선택했다.