2008-2009化学信息学(计算机化学)的研究进展

理论与计算化学是化学信息学的传统研究内容，近两年量子化学得到了广泛研究，在理论方法、程序以及应用等方面都取得很大进展。碎片分子轨道(FMO)方法被用于处理大体系[1]，极化连续模型(PCM)、普通液体优化边界模型(GLOB)等一系列新方法被应用于计算溶液中的光谱[2]。理论化学计算与实验相结合用于合成化学和材料设计[3,4]也得到了很好的效果。基于分子力学的分子模拟技术得到发展，并在物理化学性质的预测方面发挥了重要作用。分子动力学是分子模拟的重要手段，分子动力学新方法的引入加快了计算速度[5,6]，经典的全原子动力学模拟与粗化晶粒模拟的共同发展使模拟的对象扩展到微米尺度以及毫秒时间级别，从而使模拟成为预测体系性质及解释实验现象的有效工具[7]。新的优化算法不断涌现，粒子群优化算法用于团簇的结构优化[8]，无偏优化算法实现大尺寸团簇的结构优化[9]，合金团簇的结构优化方法得到了进一步的完善[10]。
复杂体系信号解析一直是化学计量学的主要研究内容之一，近年来信号解析的复杂程度不断提高，在指纹图谱研究的基础上已经逐渐向“组学(omics)”方向发展[11]，同时，信号解析已成为反应机理等研究的有效手段[12,13]。另一方面，独立成分分析以及免疫算法的改进与发展，不仅发展了新的方法，而且使复杂体系的高通量分析成为可能[14]。高维数据的解析方法研究继续得到了高度重视，从一维到三维数据的发展使数据分析具有明显优势[15]，同时四维数据的解析方法也得到了发展[16]。高维数据的解析方法在复杂体系分析中的应用明显增多，在组学数据分析、环境样品分析等实际复杂体系分析中的作用逐步得到体现。化学计量学还促进了光谱分析技术的发展[17]，使生理样本中葡萄糖浓度及无创血糖检测技术得以建立[18]，近红外光谱用于过程分析[19]和药理代谢组学研究[20]也得以提出并得到应用。
基于网络的信息获取与共享一直是化学信息学的研究内容之一[21]。通过网络技术实现计算资源的共享及提供大规模计算的用户接口[22,23]在近两年得到了快速发展。
——选自《2008-2009化学学科发展报告》