chemdraw20的全称为ChemDraw Professional 20是ChemBiooffice核心工具之一，是一套完整易用的专业的化学结构绘制工具。它提供常见的通路元素（膜、DNA、酶、受体等）以及导入其他实体生物途径绘图功能，能够绘制生物通路图、绘制化学结构、反应式等生物化学构造。同时它还可以编辑和建立分子式、立体图形、实验装置、结构式、方程式等生物化学构造，辅助专业学科工作者及相关科技人员的交流活动和研究开发工作。chemdraw20是绘制化学结构最快速、最精确的工具，是款非常受欢迎的化学绘图软件！
化学共振理论的一大用处就是确定有机化合物最合理的结构式，这对于共轭分子尤为重要，因为可能存在不止一种满足电子八隅律的结构式画法。例如，萘分子可以画出三种可能的Kekulé结构式（即只由C—C单键和C=C双键构成、满足八隅律的Lewis结构），如图1所示：
AMG510和MRTX849相继获FDA批准上市终结了KRAS靶点不可成药的历史。事实上，从上个世纪80年代发现KRAS基因以来，全球各大药企对KRAS基因靶向药物的研究就一直如火如荼，截止到目前在研药物多达80多个。
通过分析研究专利或者文献中的数据、挖掘出数据背后隐藏的信息，可以极大缩短研究时间，节省研发费用。但由于近年来专利申请/文献发表数量剧增，如何从海量数据中快速、精准挖掘出高价值化学及生物学信息变得越发重要。
在ubuntu自带的软件中心里，内置了非常丰富的教育应用，可以用于物理，化学等科学课教学，只选取我用过用于教学的软件，优秀的软件不止这些，可以慢慢发掘。
产品检测方法一般有核磁共振氢谱 (HNMR)，液质联用 (LCMS)，高效液相色谱 (HPLC)。我们一般通过核磁共振确定结构式 (产品是否正确) 和大概纯度 (是否含杂质及杂质大概比例)，通过 LCMS 或 HPLC 测定确定产品具体纯度 (产品需要有紫外吸收)。
内容概要：从哈工大、哈工程被禁用数学基础软件 Matlab，到近日 ChemOffice 在中国境内严查盗版，国内的学者的科研路愈发艰难。
kegg compound 数据库存储了在生命活动中发挥作用的各种小分子，生物大分子和其他类型的化学物质，采用C number 进行标识，比如C00047, 代表L-赖氨酸。除了名称等信息外，还存储了该物质的化学结构和其他相关信息；
MSDS的英文全称为Material Safety Data Sheet——直译为“材料安全数据表”，由于化学品运输基本都需要提供MSDS报告，MSDS报告基本都是针对化学品的，因此也叫做“化学品安全技术说明书”或“化学品安全说明书”或“化学品安全数据说明书”叫法不同，实质一样。MSDS不是一个认证的概念，不需要官方授权编制，可以由工厂自行编制。但为了确保MSDS的质量，建议向专业机构申请编制。 那么什么产品海运出口需要MSDS证书呢？
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基于对药物研发的深刻理解和强大的工程化能力，在推出Collector后StoneMIND平台现已服务用户10万个+，一键识别化学结构式1百万次+，批量提取专利或文献5万篇+，备受业内认可。
智化科技（Chemical.AI）是一家AI赋能化学的研发科技型公司，利用人工智能技术和化学大数据，研发出能大幅度提高化学科研效率的工具，致力于打造化合物智能规划平台，塑造化学的未来。其核心产品ChemAIRS通多样化的合成策略来提升合成路线设计和预测其成功率。2021年，智化科技（Chemical.AI）还在上海建立了智化实验室（ChemAI LAB），能够基于AI技术和大数据赋能的化学合成算法，结合机器人技术，将突破现有合成化学服务效率的瓶颈为行业提供更专业，更高效的化学合成服务。目前，智化科技(Chemical.AI)已成功为多家国内外知名药企及CRO公司提供技术服务，在合成路线设计，工艺路线设计，合成服务等方向展开深度合作。
今天给大家推荐一个免费开源的化学分子式工具箱———MolView[1]，不管是用来做ppt汇报还是用于学习了解化学分子式的三维结构，都非常好用。
可以将一个分子视为一个以原子为节点，结合为边的图。图形可以表示一个原子如何连接到另一个原子。如果已知原子之间的键数，则可以在以后添加氢原子，因此在计算机上表示分子时通常会省略氢原子。
想必不少读者都用过ChemDraw和Chem3D来建模，先用ChemDraw画出体系的结构式，保存为cdx格式文件，再用Chem3D打开，用自带的MM2或MMFF94力场粗略优化结构，最后保存成一些量子化学程序支持的格式，例如Gaussian的gjf文件。这个过程对小分子来说经常屡试不爽，有时候比直接在GaussView的构建结构要方便得多。但是有时候对于大一些的体系，Chem3D在打开cdx文件将结构转化为立体结构时，得到的结构会与我们期望的结果大相庭径。这时我们可以借助Chem3D中的Edit → Paste Special → Preserve Coordinates来获得稍微理想一些的结构，以下举两个实例。
导语｜用户访谈是一项常用的用户研究方法，最近刚好有相关调研用到了用户访谈，本文主要是对访谈进行中所获取的相关知识，以及方法实施的一次复盘沉淀。文章主要包含什么是用户访谈、为什么要用用户访谈（用户访谈的价值）、如何实施用户访谈以及访谈的综合运用四个部分，既是自己对相关知识和方法执行的反思沉淀，也希望能帮助到需要的同学，不足之处请多多指教～ 本文作者：joelywang，腾讯CSIG交互设计 文章概览 什么是用户访谈 1.1 用户访谈基本介绍 在设计师日常工作中会接触到非常多的用户研究方法，如：
Java语言是面向对象的。本节扼要介绍面向对象(OOP)的的概念与原则，与结构式编程形成鲜明的对比。
【编者按】深度学习在近几年实现了巨大的突破，而这一方法也被应用到越来越多的领域，用于解决过去在这些领域难以解决的问题。可以预见，在未来的科研中“深度学习+学科应用”将得到更广阔的应用，人工智能和深度学习方法也会变成我们生活和科研中水和电一样随处可见的东西。本文就是深度学习在生物科学领域应用的一个例子，原文刊载于20n.com，雷锋网特此编译全文，供读者参考。 生物学现在面临着调试的困难。生化系统（细胞）很复杂，深入研究它是十分有意义的。观察你所了解的化合物是很有难度的，想要看到未知的化学变化就更难了。调试问
KEGG Reaction 是收录酶促反应相关信息的数据库，包含了所有代谢通路中的酶促反应和一些只在enzyme 数据库中有记录的酶促反应，每条记录用R Number 唯一标识。
分子轨道理论是本科化学课程中不多的基础理论之一，其重要性不言而喻，然而私以为本科阶段对分子轨道理论的定位尚有些模糊。笔者近些时候偶然间在知乎上看到有人询问分子轨道理论是否已十分完美，心痒之下略表达些自己的看法，尚有不尽详实之处还请见谅。知乎原文可点击文末“阅读原文”直达。
2023年11月25日，印度国家药学教育与研究学院的Ayan Acharya等人在Drug Discovery Today发表文章，Molecular Medicinal Insights into Scaffold Hopping-Based Drug Discovery Success，介绍了如何通过骨架跃迁策略探索成药空间、发现潜在药物分子，并通过一系列具体案例进行了详细阐述。
今天为大家介绍的是来自Guotong Xie和 Zhiyuan Liu团队的一篇关于分子探索论文。在大型语言模型时代，自然语言被期望成为各种人机交互的关键媒介。在生物化学领域，围绕分子的一系列任务具有重要意义，同时也具有较高的技术门槛。将自然语言中的分子表达与化学语言相结合，不仅可以极大提高这些任务的可解释性和操作难度，还可以整合散落在各种辅助材料中的化学知识，以深入理解分子。基于这些好处，作者提出了对话式分子设计，这是一项采用自然语言描述和编辑目标分子的新任务。为了更好地完成这项任务，作者设计了ChatMol，一个生成式预训练模型，通过注入实验性质信息、分子空间知识以及自然语言与化学语言之间的关联来增强模型。
Lewis结构是简单而且经典的概念，但有些结构不能仅被一个Lewis结构有效描述。此时可以画出多个Lewis结构式，表明实际分子是这些Lewis结构的杂合体。描述同一个实际分子的Lewis结构称为共振结构，这种用多个共振结构描述同一个分子的行为称为共振。在我们学习有机化学的过程中，曾经遇到的一个例子就是吡咯的共振结构。
用户体验思维是研究人在特定场景下的思维模式和行为模式，在提供产品或服务的完整流程中，全名得用户能够以最小的成本（包括时间 、金钱或情感的投入）来满足自己的需求。总之要让用户——爽
纽约大学、纽约大学上海分校、AWS上海研究院以及AWS MXNet Science Team共同开源了一个面向图神经网络及图机器学习的全新框架，命名为Deep Graph Library（DGL）。
这里有7个腾讯常用的用户研究方法 每天都有互联网产品上市，人们电脑上、手机上的应用在短期之内就可能增增减减换了很多波，最终留下的、那些最经典的产品，都是以好的体验设计取胜。 这些产品或许看似很“简单
今天给大家介绍湖南大学刘元盛老师团队发表在Briefings in Bioinformatics 2021上的一篇文章“Molecular design in drug discovery: a comprehensive review of deep generative models”。文章回顾了深度生成模型，并根据计算机中的分子表征将这些模型分为两类，详细分析这两种经典类型的模型并讨论其优缺点，同时还指出了de novo分子设计的深度生成模型当前面临的挑战。
3.2.2.3 多层预算结构的维护 1)FMHIE_HIEID- 编辑层次结构标识 功能为多层预算结构备用树定义一相标识ID，并定义相关属性，为之后生成备用树做准备。操作如下 ① 在第一次进入
代谢重编程是目前疾病研究比较火热的一个话题，代谢常常影响着多种疾病，以癌症为例，通过代谢通路研究，可以靶向寻找肿瘤细胞能量供应途径，从而抑制肿瘤细胞增殖，其中脂代谢可以称为疾病代谢机制研究中十分重要的一员。随着对脂质在细胞生物学，生理学和病理学中的多种生物学作用的更好的理解，脂质的研究已经发展成为越来越重要的研究领域。
今天给大家介绍一篇关于分子表征学习的文章。分子表征学习（MRL）旨在将分子嵌入到实向量空间中。然而，现有的基于SMILES（简化分子线性输入系统）或GNN（图神经网络）的MRL方法要么以SMILES字符串作为输入，难以编码分子的结构信息，要么过度强调GNN结构的重要性，而忽视了其泛化能力。因此，作者提出使用化学反应来协助学习分子表征，其核心思想在于保持分子在嵌入空间中的化学反应的等价性，即强制让每个化学方程式的反应物嵌入和生成物嵌入的总和相等，该限制在保持嵌入空间的有序性和提高分子嵌入的泛化能力中被证明是有效的。此外，该模型可以使用任何GNN作为分子编码器，与GNN结构无关。实验结果表明，这种方法在各种下游任务中都达到了最佳性能，超过了最佳基线方法。
天然蛋白质具有特定的三维空间立体结构。一生二，二生三，三生空间结构，构成蛋白质肽链的氨基酸线性序列 (一级结构) 包含了形成复杂三维结构所需要的全部信息。理论来说，已知蛋白质氨基酸序列组成，就能轻松获得蛋白质三维结构，但现实远没有那么简单。目前已知氨基酸序列的蛋白质分子约有 2.1 亿个，但截至今天 RCSB PDB (www.rcsb.org) 上收录的被实验解析的蛋白质三维结构仅有 18,1295 个，不到蛋白质总数的 0.1%。究其根本，通过 X 射线衍射、核磁共振或冷冻电镜等方法获得蛋白质三维结构，哪个不耗时费力、需要大量资金投入？另，计算机预测蛋白质结构有诸多限制，SWISS-MODEL 要求序列同源性 > 30%，I-TASSER 要求序列能穿到现有结构，ROBETTA 要求氨基酸序列 < 200。天下苦“蛋白质三维结构”久矣！直到 AlphaFold2 横空出世。
在自然共振理论（natural resonance theory, NRT）分析中，可以得到体系各种可能的共振Lewis结构，并给出它们出现的比例（称为共振权重）。体系的总密度矩阵可表达为各共振结构的密度矩阵的权重平均：
经济学家通过为人类受试者提供选择来套取他们的偏好。该技术广泛应用于产品设计、营销和交互式电子商务系统中。
Deep Graph Library (DGL) 是一个在图上做深度学习的框架。在0.3.1版本中，DGL支持了基于PyTorch的化学模型库。如何生成分子图是我感兴趣的。
ONIOM（our Own N-layer Integrated molecular Orbital molecular Mechanics）方法是由已故量子化学家Keiji Morokuma等人提出的一种用于大体系计算的杂化方法，它可以对体系的不同部分用不同的计算级别处理，例如对化学上比较关心的成键、断键区域用较高水平的计算方法，对周围环境用较低水平的方法。如果两者分别为量子力学QM和分子力学MM方法，这时候就是一种QM/MM方法。当然，在ONIOM方法中，可以是任意的方法的组合，两层可以都是QM方法。原理上来说，ONIOM方法可以将体系分成n层，而实际计算中一般将体系分成2层或3层。以下我们以两层ONIOM（记为ONIOM2）方法为例，简单说明ONIOM方法的原理，关于三层ONIOM以及更详细的方法原理可参看相关文献，如DOI: 10.1002/wcms.85
SAP PLM 进阶 2 – 主要核心功能 SAP PLM 核心业务逻辑 📷 功能1：产品创意的组合管理 📷 SAP产品组合管理概要 📷 产品组合管理的主要对象 📷 产品组合管理结构示例 📷 新产品立项审批过程 📷 功能2：项目管理 – 研发协同 📷 结构式项目组织 📷 项目版本控制 📷 项目任务审批 📷 与研发数据的集成 📷 📷 功能3：数据管理 – CAD集成对象 📷 📷 📷 📷 📷 功能4：文档管理 📷 📷 📷 功能5：流程管理 📷 功能6：变更管理 📷 全价值链工程变更标准化流程实例 📷
今天给大家介绍的是上海科技大学免疫化学研究所蒋华良院士团队在Journal of Medicinal Chemistry上发表了一篇名为“Pushing the Boundaries of Molecular Representation for Drug Discovery with the Graph Attention Mechanism”的文章。寻找具有良好药理、毒理学和药代动力学特性的化学物质对药物发现来说仍然是一个巨大的挑战。深度学习为药物发现领域提供了强大的工具来建立适合不断增长的数据量的预测模型，但这些神经网络学习的内容与人类能够理解的内容之间的差距正在扩大。此外，这种差距可能会引发不信任，限制深度学习在实践中的应用。在此，作者在文章中介绍了一种新的使用图注意力机制来学习药物发现相关数据集的图神经网络结构——Attentive FP来进行分子表示。通过实验证明，Attentive FP模型不仅在各种数据集上达到了最高水准的预测性能，而且它学习到的是可解释的。通过特征可视化表明，Attentive FP通过从特定任务中学习非局部分子内的交互帮助研究人员发现超出人们预期的潜在的化学信息。
当通过深度学习输入有机物质中结构式的二维图像时，需要解决寻找分子式的问题。这是一个回归问题，需要计算结构式图像中包含的碳、氢、氧和氮等原子数。
C语言的开展前史： 📷 20世纪70年代初，贝尔实验室的Dennis Richie 等人在B语言基础上开发C语言，最初是作为UNIX的开发语言； 20世纪70年代末，跟着微型计算机的开展，C言语开端移植到非UNIX环境中，并逐渐成为独立的程序规划语言； 在1978年，Kernighan和里奇的《C程序规划言语》第一版出书，在这本书中，C语言一般被表述成“K&R C”； 1988年ANSI（美国国家规范协会）对C言语进行了规范化，产生了“ANSI C”； 在ANSI规范化自己的过程中，一些新的特征被加了进去。
开始学习Filter这个知识点，单词是过滤器和拦截器的作用。Filter是Javaweb中的过滤器，可以拦截所有访问web资源的请求或响应操作。Filter这个知识点很重要，在javaweb开发中，这个是我们需要重点掌握的一个知识点。
3.1.6 账户分配要素主数据权限检查 在FM模块当中部份主数据的权限检查，SAP支持不是很好，比如对基金计划程序的权限支持不是很好。针对集团式管控的企业，对FM主数据有着细分权限管理需求，除了使用权限组外，可以增强对账户分配要素主数据的权限检查，例如，自建一个基金计划程序的权限对象，然后用于基金计划程序的权限检查。 因此可以激活BADI：FM_AUTHORITY_CHECK 来增强用户自定义的权限检查。 该BADI提供了以下几种方法，来扩展增强权限检查： FM_AUTHORITY_CHECK~COMMIT
C语言的发展历史： 📷 20世纪70年代初，贝尔实验室的Dennis Richie 等人在B语言基础上开发出C语言，最初是作为UNIX的开发语言； 20世纪70年代末，随着微型计算机的发展，C语言开始移植到非UNIX环境中，并逐步成为独立的程序设计语言； 在1978年，Kernighan和里奇的《C程序设计语言》第一版出版，在这本书中，C语言通常被表述成“K&R C”； 1988年ANSI（美国国家标准协会）对C语言进行了标准化，产生了“ANSI C”； 在ANSI标准化自己的过程中，一些新的特征被加了进去
使用具有专用软件的物理设备（如终端、传感器和扫描仪等）也可用于管理物理设备和系统之间的接口。随后，这些数据可以通过典型的编程语言（如Java、Visual Basic、C++、MatLab和Lisp）来进行部分管理。也可使用开源和专用的数据采集软件，如MIDAS（最大集成数据采集系统）。
导读：在数据科学活动的不同阶段，有很多可用的支持工具和技术。本文介绍各种活动阶段使用的工具和技术，如数据获取、数据清洗、数据管理、建模、模拟和数据可视化。
作者：拉金德拉·阿卡拉卡（Rajendra Akerkar）、普里蒂·斯里尼瓦斯·萨加（Priti Srinivas Sajja）
由于LaTeX是通过语法来排版的，可以生成需要的图形，乐谱、棋谱、数学公式、化学结构式、电路图等，本文中主要介绍其数学公式中的应用。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近大火的「几何深度学习」到底是怎么出现的？创始人Michael Bronstein发布系列长文，带你从头开始回忆。 2016年，牛津大学教授、Twitter的图机器学习研究负责人Michael Bronstein发布了一篇论文，首次引入几何深度学习（Geometric Deep Learning, GDL）一词，试图从对称性和不变性的视角出发，从几何上统一CNNs、GNNs、LSTMs、Transformers等典型架构的方法。 论文链接：ht
YAML（/ˈjæməl/，尾音类似 camel 骆驼）是一个可读性高，用来表达数据序列化的格式。YAML 参考了其他多种语言，包括： C 语言、 Python、Perl，并从 XML、电子邮件的数据格式（RFC 2822）中获得灵感。Clark Evans 在 2001 年首次发表了这种语言 ，另外 Ingy döt Net 与 Oren Ben-Kiki 也是这语言的共同设计者 。当前已经有数种编程语言或脚本语言支持（或者说解析）这种语言。
知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建 、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域 以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。知识图谱，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。
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