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7 关系: 化学数据库，生物信息学，物理科學，監督式學習，DrugBank，计算科学，藥物設計。
化学数据库
化学数据库是为记录化学信息而专门设计的数据库。这些信息包括了物质的分子结构、晶体结构、谱学信息、相关反应与合成方法，以及化学热力学性质数据等。.
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生物信息学
生物信息學（bioinformatics）利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。目前主要的研究方向有：序列比对、序列組裝、基因识别、基因重组、蛋白质结构预测、基因表达、蛋白质反应的预测，以及建立进化模型。 生物学技术往往生成大量的嘈杂数据。与数据挖掘类似，生物信息学利用数学工具从大量数据中提取有用的生物学信息。生物信息学所要处理的典型问题包括：重新組裝在霰弹枪定序法测序过程中被打散的DNA序列，从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构，利用mRNA微阵列或质谱仪的数据检验基因调控的假说。 某些人将计算生物学作为生物信息学的同义词处理；但是另外一些人认为计算生物学和生物信息学应当被当作不同的条目处理，因为生物信息学更侧重於生物学领域中计算方法的使用和发展，而计算生物学强调应用信息学技术对生物学领域中的假说进行检验，并尝试发展新的理论。 生物信息学可以定义为对分子生物学中两类信息流的研究：.
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物理科學
物理科學（Physical science）是自然科學的分支，研究沒有生命的系統，與生命科學相對。但是「物理」這個名詞對兩者所造成的差別，是無意的而且有點隨意，因為物理科學之下又有很多分支，當中好些分支也會研究生物的現象（例如有機化學）。.
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監督式學習
監督式學習（Supervised learning），是一個機器學習中的方法，可以由訓練資料中學到或建立一個模式（函數 / learning model），並依此模式推測新的实例。訓練資料是由輸入物件（通常是向量）和預期輸出所組成。函數的輸出可以是一個連續的值（稱為迴歸分析），或是預測一個分類標籤（稱作分類）。 一個監督式學習者的任務在觀察完一些訓練範例（輸入和預期輸出）後，去預測這個函數對任何可能出現的輸入的值的输出。要達到此目的，學習者必須以"合理"（見歸納偏向）的方式從現有的資料中一般化到非觀察到的情況。在人類和動物感知中，則通常被稱為概念學習（concept learning）。.
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DrugBank
DrugBank是阿爾伯塔大學提供的一个生物信息学和化学信息学数据库，它提供了约4800种药物的详细资料。.
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计算科学
计算科学，又称科学计算，是一个与数学模型构建、定量分析方法以及利用计算机来分析和解决科学问题相关的研究领域。在实际应用中，计算科学主要应用於：对各个科学学科中的问题，进行计算机模拟和其他形式的计算。 这一领域不同於计算机科学（对於计算、计算机以及信息处理的研究），同时也异於科学和工程学的传统形式——理论与实验。科学计算技术要想获得理解，主要需要通过在计算机上实现的数学模型进行分析。 科学家和工程师发展了计算机程序和应用软件，来为被研究的系统建立模型，並以多種輸入參數運行這些程序。一般来说，这些模型需要大量的计算（通常为浮点计算），常在超级计算机或分布式计算平台上执行。 数值分析是计算科学中使用的技法的重要基础。.
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藥物設計
藥物設計（Drug design），又稱理性藥物設計（rational drug design），根據對於（Biological target）的現有知識，去尋找與發明出新型藥物的過程。藥物設計根據有機物質（如蛋白質）的化學結構、電價與形狀等，來設計出可能達到效果的新型化學藥物。使用電腦分子建構技術，來進行藥物設計，稱為電腦輔助藥物設計（computer-aided drug design）。根據對於生物目標的化學結構來進行設計，稱為結構藥物設計（structure-based drug design）。除了小分子之外，生物治療，特別是是越來越重要的一類藥物，並且已經開發了用於改善這些基於蛋白質的治療劑的親和力，選擇性和穩定性的計算方法。.
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