计算机在药物化学中的应用
计算机在化学中的应用 (原创)
计算机在化学中的应用计算机化学是将计算机科学、数学应用于化学的一门新兴的交叉学科,是化学领域的一个重要分支。
计算机化学的英文叫法有多种,如Computers&Chemistry、Computers in Chemistry及Computers on Chemistry。
有时文献中亦会出现Computer Chemistry,但应用较少。
计算化学(Computational Chemistry)通常指分子力学及量子化学计算等,与计算机化学有较大区别。
计算机与化学的联姻始于60年代。
其首先应用领域是分析化学。
因为分析化学的最本征特征是借助于诸种手段收集数据及其数据处理。
到了70年代,计算机化学得以突飞猛进的发展,几乎在化学的每一分支领域都结满了丰硕的成果。
当今的化学几乎无处不用计算机。
计算机(包括数学)已是化学的重要工具,同时计算机化学作为一个学科分支也在迅速发展。
本文拟就如下几个方面作一简单介绍。
一、数据库技术数据库是计算机科学领域中70年代出现的新技术。
化学中的许多数据库正是在70年代历经了由起步、发展,直至成熟的过程。
其中,最具代表性的是用于化合物结构解析的谱图数据库。
目前,几乎所有的大型分析测试仪器均带有数据库及其检索系统。
各种谱学手段的广泛应用对当代有机化学的发展起到了很大促进作用,因为这些物理方法和手段使人们能较精确地了解化合物的结构。
但是,谱图的解释是一较为繁琐,极为费时的工作。
然而,随着计算机技术的发展极大地推进了这一领域的革新。
计算机辅助谱图解析方法可粗略地分为两大类:直接谱图库手段,即谱图检索，间接谱图库手段,包括波谱模拟、模式识别和人工智能。
目前,应用最广泛的是谱图库检索。
此处顺便提及:数据库,英文一般用database或databank表示,而数据库检索却常用librarysearching一词。
所谓谱图库,目前用于结构解析的主要是指质谱、核磁谱和红外光谱。
二、有机化合物结构自动解析该类研究属于人工智能的范畴。
药物化学与分子设计的研究与应用
药物化学与分子设计的研究与应用药物化学是药物科学中的一个重要分支，它研究的是药物的制备、性质、结构与活性之间的关系。
分子设计则是药物化学的一个重要方法，它以分子为基本单位，通过计算机辅助设计，寻找药物分子与特定生物分子的相互作用，从而提高药物的活性和选择性。
在现代药物研发过程中，药物化学和分子设计已经成为必不可少的手段，为人类健康事业做出了重要的贡献。
一、药物化学的发展与应用随着现代科学技术的不断发展，人类对于药物的认识也在不断的进步。
药物化学作为药物科学中的一个重要分支，自20世纪30年代以来逐渐走向了成熟。
药物化学主要研究药物分子的结构、性质和活性之间的关系，通过对药物的研究和改良，发掘和挖掘现有的或新的药物，在疾病的治疗上发挥重要作用。
药物化学在药物研发、新药探索、生物代谢和新药市场等方面都有广泛应用。
在药物研发方面，药物化学可以通过设计和合成各种新的化合物，通过安全性、效能和其他的评价来筛选出治疗特定疾病的候选药物。
在新药探索和开发中，药物化学可以对候选药物进行化学修饰，从而改变它们的属性，同时探索和开发新的药物靶点。
在生物代谢方面，药物化学可以研究药物与体内分子的相互作用，阐明药物在体内转化和分解的机制。
在新药市场方面，药物化学可以帮助药企研发出更有效的药物，拥有更多更好的竞争优势。
二、分子设计的原理与方法分子设计是指利用计算机模拟和预测技术，在分子水平上设计和改善药物分子的结构，以达到提高药物活性和选择性的目的。
分子设计需要通过药物与生物分子相互作用的计算机模拟，设计出新的药物分子并预测其在人体内的效果。
分子设计在现代药物研究中扮演着重要的角色，经常被用于从海量药物库中快速筛选出具有高活性和选择性的药物候选物。
分子设计的原理主要基于药物分子的配体作用。
药物分子在人体内与配体相互作用，从而促进或抑制一系列生化反应。
通过设计特定的药物分子，可以精准地调控体内的各种生化反应，达到治疗疾病的目的。
什么是药物化学
什么是药物化学
药物化学是一门研究药物的化学性质、结构和生物活性的学科。
它涉及新药研发、药物作用机制、药物代谢、药物毒性以及药物化学性质等方面的研究。
药物化学在现代医药领域中起着至关重要的作用，因为它有助于科学家了解药物如何与生物体相互作用，从而为药物设计和优化提供基础。
药物化学的研究领域包括：
1.药物设计：通过计算机辅助药物设计等技术，研究人员可以预测药物的结构和活性，从而优化现有药物或开发新药。
2.药物合成：研究和发展新的合成方法，以制备具有特定生物活性的药物。
3.药物代谢：研究药物在生物体内的转化过程，包括生物利用度、药物动力学和代谢产物的研究。
4.药物毒性：研究药物在过量或长期使用时对人体的有害作用，以便为药物安全性和合理用药提供依据。
5.药物化学性质：研究药物的化学结构与生物活性之间的关系，以改进药物的性能和疗效。
6.药物作用机制：探讨药物如何与生物靶点相互作用，从而影响生物体的生理功能。
药物化学在我国的发展具有重要意义，因为它有助于我国医药产业的创新和发展。
通过药物化学研究，可以推动我国新药研发水平的
提高，为临床治疗提供更多高效、安全和经济的药物。
此外，药物化学在药物生产和质量控制方面也发挥着关键作用，确保药物的安全生产和有效使用。
总之，药物化学是一门具有重要意义的学科，它为药物研发、生产和临床应用提供了理论基础。
通过药物化学研究，我们可以更好地了解药物的生物活性和作用机制，为人类健康事业作出贡献。
药物化学领域的发展与布局
药物化学领域的发展与布局引言药物化学是一门研究药物的合成、结构活性关系以及药物发现与开发的学科。
随着科技的发展和人们对健康的日益关注，药物化学领域的发展和布局变得越来越重要。
发展趋势1. 绿色合成：随着环境保护意识的增强，药物化学领域的发展趋向于绿色合成。
绿色合成是指使用环境友好的反应条件和可再生材料来合成药物，以减少对环境的负面影响。
绿色合成：随着环境保护意识的增强，药物化学领域的发展趋向于绿色合成。
绿色合成是指使用环境友好的反应条件和可再生材料来合成药物，以减少对环境的负面影响。
2. 计算机辅助药物设计：计算机辅助药物设计利用计算机模拟技术，预测和优化药物的分子结构，加速药物发现和开发的过程。
这种方法可以减少实验的时间和成本，提高研发效率。
计算机辅助药物设计：计算机辅助药物设计利用计算机模拟技术，预测和优化药物的分子结构，加速药物发现和开发的过程。
这种方法可以大大减少实验的时间和成本，提高研发效率。
3. 多靶点药物：传统的药物设计注重单一靶点的选择，而多靶点药物设计可以同时作用于多个疾病靶点，提高治疗效果和疗效。
这种策略在药物化学领域的发展中越来越受关注。
多靶点药物：传统的药物设计注重单一靶点的选择，而多靶点药物设计可以同时作用于多个疾病靶点，提高治疗效果和疗效。
这种策略在药物化学领域的发展中越来越受关注。
4. 个性化药物：随着基因组学和生物技术的发展，个性化药物成为药物化学领域的一个重要发展方向。
个性化药物可以根据个体的基因信息和疾病特征进行定制，提高治疗效果和减少副作用。
个性化药物：随着基因组学和生物技术的发展，个性化药物成为药物化学领域的一个重要发展方向。
个性化药物可以根据个体的基因信息和疾病特征进行定制，提高治疗效果和减少副作用。
5. 仿生药物：仿生药物是通过模仿生物体内自然产生的活性分子来设计和合成的药物。
这种药物具有较高的生物活性和选择性，可以作为新药物的候选物。
仿生药物：仿生药物是通过模仿生物体内自然产生的活性分子来设计和合成的药物。
深度学习在药物化学中的应用
深度学习在药物化学中的应用药物化学是研究药物分子结构与性能及其相互作用的学科。
随着计算机科学领域的迅速发展，深度学习成为药物化学领域中研究的热点。
深度学习在药物化学中的应用不仅可以加速药物开发的进程，还可以挖掘更多的药物候选化合物，提高药物筛选的准确性和可靠性。
一、药物发现中的深度学习药物开发的核心任务是找到一种能够与疾病相关的靶点，并设计一个具有高效性和选择性的小分子化合物以调节这个靶点的活性。
深度学习在药物发现方面的应用，则是通过机器学习技术，从巨大的化合物数据库中寻找具有生物活性的小分子化合物，并确定这些化合物与特定靶点的相互作用机制。
在药物发现中，深度学习模型可以通过学习已知的生物活性小分子化合物与特定靶点的结合模式，预测未知化合物与靶点的相互作用强度和机制，进而预测化合物的潜在生物活性。
这种方法不仅可以加速药物研发进程，还可以降低药物研发的成本。
二、深度学习在药物优化中的应用药物优化是指在药物发现过程中发现的化合物基础上进行结构修改以达到更好的药效、药代动力学和药物安全性的过程。
深度学习应用于药物优化可以自动分析海量的化合物结构，并根据药物理化性质、生物活性、副作用等因素的考虑进行合理的结构修改，以提高新化合物的药效。
此外，深度学习还可以模拟药物代谢过程，在决策时考虑药物代谢产物和代谢产生的毒性，优化药物分子设计。
不仅如此，深度学习在药物优化方面还可以促进复杂的多药物相互作用研究。
这种网络结构的多样性旨在提高预测的精度和准确性。
三、深度学习在药物毒性预测和安全性评估中的应用在药物开发过程中，药物的毒性是极其重要的考虑因素。
药物的毒性有些时候显现得很明显，如因服用某一药物导致的头晕、难受等，但在许多情况下，药物副作用是在临床试验后才会发现。
因此，药物毒性评估对药物的研发至关重要。
深度学习的应用还包括药物毒性预测和安全性评估。
深度学习可以通过分析大量的生物信息、代谢动力学和临床药物数据，为药物的毒性评估提供精确、可靠的预测。
药物化学与其他学科的关系
药物化学与其他学科的关系药物化学可真是一门神奇的学科，简直就像是一场疯狂的科学派对。
你有没有想过，药物化学和其他学科之间的关系，简直就像是那种不可分割的好朋友，密不可分。
比如说，药物化学和生物学的结合，就像是拍档一样，生物学提供了我们体内的“战场”，而药物化学则是拿着各种“武器”来应对各种“敌人”。
想象一下，如果没有生物学的支持，我们又怎么能知道那些小小的分子在身体里是如何“打仗”的呢？就像没有好莱坞的特效，超级英雄的电影也失去了一半的乐趣。
再说说化学与药物化学的关系，真是让人乐开花。
化学就像是药物的“后盾”，药物化学可以在其中游刃有余，创造出各种各样的新药。
你想想，药物化学家就像是现代的炼金术士，试图把简单的化学物质变成能够拯救生命的药物。
有没有觉得这画面特别酷炫？他们调配各种分子，就像是在调制鸡尾酒，每一滴都可能决定成败。
结果出来时，能不能解决病痛，就看这化学反应的“手艺”了。
再来看看药物化学和药理学之间的关系。
药理学简直就是药物化学的“家长”，一方面负责评估药物的效果，另一方面又要确保药物的安全性。
试想一下，药物化学家研究出一款新药，药理学家立马就像是侦探，仔细调查这个药物的“背景”，看它会不会给身体带来意想不到的“麻烦”。
没有药理学的帮忙，药物化学的成果就可能变得不堪一击，像是没有经过筛选的试卷，结果一塌糊涂。
药物化学和医学的关系也不可忽视。
药物化学就像是医学的“魔法师”，医生们得依赖这些“魔法”，来帮助患者恢复健康。
想象一下，医生面对一个病人，急需找到有效的治疗方案。
药物化学家辛辛苦苦研究出的药物，就像是他们手中的“法宝”，一旦用上，病人就有机会摆脱病痛的折磨。
医生和药物化学家的合作，简直就是一场“团结就是力量”的完美合作。
再说计算机科学，嘿，这可是一个现代化的“大帮手”。
如今的药物研发越来越依赖计算机模拟，药物化学家可以通过计算机来预测分子的活性，就像是提前看到了“剧本”。
这种高科技的运用，简直为药物化学插上了翅膀。
药物化学与药物研发案例
药物化学与药物研发案例药物化学是研究药物的结构、化学性质、合成方法和药效等方面的科学，对药物的研发有着十分重要的作用。
本文将介绍几个药物化学与药物研发的案例。
第一部分：利用药物化学手段优化药物性质案例一：让药物更安全——利用化学手段改善药物的毒副作用曾经有这样一种抗肿瘤药物，剂量稍有误差就可能出现较严重的心脏损伤，严重者甚至需手术治疗。
然而，科学家们意识到了它的结构上的一个小缺陷——一群杂质分子很容易与它发生化学反应，使其转化为有害的代谢产物，导致心脏中毒。
于是，一支药物化学小组着手研究这个问题，他们设计和合成了几种可靠的抗氧化剂，可捕捉这些有害的代谢产物，使药物的毒性降低。
这种新配方成功地通过了动物和人体试验，并取得了成功的市场应用。
案例二：延长药物作用时间——合成药物的长效剂型某疾病的治疗药物需要频繁注射，给患者带来了很大的不便。
药物化学家通过引入高分子材料，将药物制成微球形状，实现了药物间歇性释放，从而让药效更加持久，减少患者的药物负担。
这种长效剂型药物通过了一系列的测试，并在市场上推广。
第二部分：药物化学在药物研发中的应用案例三：人类基因组计划推进药物研发人类基因组计划的成果为药物研发提供了极大的便利条件。
一种以人脉冲蛋白基因（HPP）编码的蛋白分子被发现与乳腺癌的发展有关，科学家们利用计算机模拟和化学合成手段设计和制备了多个HPP对接点的类似物，筛选得到了具有较高亲和力和选择性的化合物，利用这些化合物可以抑制乳腺癌的发生和发展，成为治疗乳腺癌的重要药物。
案例四：利用药物结构异构构建新型药物钱某是某家制药公司的首席技术官，他发现了一种新型抗肿瘤药物结构，但这个药物的局限性是副作用很严重。
经过一些科学家的研究，他们发现了药物结构的一个异构体，这个异构体对肿瘤的治疗效果和副作用明显优于原药物结构，从而成功地走向了市场。
结论药物化学是药物研发过程中不可缺少的一环，从化学结构的合成、性质的优化，以及药物研发等方面对药物的研究有着重要的作用。
药物化学中的分子设计
药物化学中的分子设计药物化学是研究药物分子结构和性质的学科，它是药学、化学和生物学的交叉学科。
药物化学中的分子设计是在药物分子结构的基础上，通过计算机辅助设计和实验验证的方法，设计合成具有生物活性和药理学作用的分子。
一、药物化学分子设计的发展历程药物化学分子设计可以追溯到20世纪初，当时人们主要依靠实验方法来寻找具有生物活性和药理学作用的分子。
随着现代计算机的出现，科学家开始在计算机上模拟药物分子的结构，探索它们的物理性质和生物活性，这种方法被称为计算机辅助药物设计（CADD）。
20世纪50年代，药物化学家开展了对生物大分子（如蛋白质）结构的研究，他们发现药物分子能够与生物大分子相互作用，从而产生生物活性和药理学作用。
这一发现为药物化学分子设计提供了新的思路，即以生物大分子为靶点，设计药物分子。
21世纪初，人们已经发展出了许多种药物化学分子设计方法，如基于分子对接的虚拟筛选方法、基于分子模拟的分子设计方法、基于结构拟合的药物设计方法等。
二、药物化学分子设计的方法和技术1.计算机辅助药物设计（CADD）。
CADD是药物化学分子设计的核心技术之一，它可以通过计算机模拟分子的三维结构、预测分子的物理性质和生物活性，并提供优化药物分子的设计方案。
CADD一般分为四个步骤：分子建模、分子对接、分子模拟和分子优化。
2.药物靶点发现。
药物靶点是指对药物分子具有生物活性和药理学作用的生物大分子，包括酶、蛋白质、核酸等。
药物化学分子设计的目标是发现药物靶点，并设计出具有良好生物活性的药物分子。
药物靶点的发现主要依靠结构生物学方法，如晶体学、NMR等。
3.药物分子的构建。
药物分子的构建是药物化学分子设计的一个重要步骤，可以通过有机合成方法，将不同化合物进行化学反应，合成具有不同结构的分子。
药物分子的构建需要考虑化学反应的效率、产率和废弃物的生成等。
4.药物筛选和评价。
药物筛选和评价是药物化学分子设计的最后一步，旨在评价药物分子的生物活性和药理学作用。
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计算机在药物化学中的应用应化0304于宏斌匡锡文陈德昌蒋敏当今世界处于各学科相互渗透、边缘学科不断出现的时代。
各种学科的发展和计算机软件的实现，为人们提供了将原始数据转化为信息，信息转化为知识和最终转化为智能的手段，使人们能够以计算机为工具进行理论研究，应用数学方法抽象出合理的数学模型，实现用计算机模拟化学过程。
电子计算机的广泛应用，极大地改变了社会生产和生活各个方面的面貌。
引言计算机在化学中的应用●化学文献浩瀚如海，计算机在几秒到几分钟内就可以查找和调阅全国乃至全世界协约国家保存的文献资料，实现科技情报资料共享。
●在分析化学中，如今计算机广泛用于数值计算，化学数据处理，实验条件的预测和最优化，谱图检索和结构解析，分析仪器自动化，最佳合成路线的选择。
●在化工生产中，自1959年美国德克萨斯炼油厂采用计算机控制以来，在炼油厂和化工厂连续流程中广泛采用计算机控制系统。
●处理一个蛋白质晶体结构的图像，用人工计算需花上几年的时间，采用计算机处理只需十几分钟就可以完成。
过去人工合成B12，工作量是1000人年，而现在用计算机1分钟就可提供10多种合成方法。
计算机在化学中的应用“分子设计”是运用量子力学方法处理分子结构与性能的关系，按照预定的性能要求设计新型分子，应用数学方法和计算机确定新型分子的合成路线。
“分子设计”突破了传统的合成方法，使化学家摆脱了纯经验的摸索，为材料科学开辟了新的方向。
药物分子设计是药物化学新的组成部分，在当前制药工业中发挥着重要的作用。
药物分子设计药物分子设计是指通过科学的构思和方法,提示出具有特定药物活性的新化学实体(NCE)，它是应用基础生物化学知识和物理技术和理论方法,也就是计算化学,有目的的设计新药分子结构。
新药开发的低效率和高投入,无法满足临床用药和市场竞争的要求。
新药发现传统方法是由有机化学家合成一系列化合物,并对这些分子逐个进行生物活性试验,以找出候选化合物。
据统计,平均在20000多个化合物中,只有1个新产品上市。
因此,为了提高新药开发成功的概率,采用推理分子设计是非常必要的。
药物分子设计计算机辅助分子设计(CAMD)着眼于分子之间相互作用的基础物理学,为制药公司提供了一种鉴别起始先导化合物的快速!可靠方法,从而大大提高了新药创新的效率。
CAMD所需要的硬件包括化学家工作台上电脑,高效工作站和超大规模计算机等。
对于这个新兴领域起着支持作用的则是一系列专门的软件库。
英国的Oxford分子和美国的Tripos软件公司是2个有代表性的CAMD公司,提供了各种领先于时代的计算机辅助分子设计与预测的研究工具。
如Tripos提供的分子结构与性质信息表,集成了来自数据库及通过化学分析和计算化学方法产生的数据，为分子设计所涉及的各个研究领域,提供了源泉和成功的可能。
一、药物分子设计二、计算机图解在药物分子设计中具有重要作用,已成为合成化学一种有力的辅助方法。
计算机图解的形象化特别重要，现在已经开发出一系列非常高级的软件包,可以使分子以一种化学家可以理解的方式展现出来,或者是由球和表现。
这些图象的颜色、姿态、三维效应和各种性质的显示都是栩栩如生的。
药物分子设计三、在药物分子设计中最有希望的一种方法,似乎就是分子的同系性或相似性。
例如应用一种蛋白质的已知的,氨基酸序列和三维结构,来推断某种相关的或同系的未知蛋白质的形状或三维结构。
蝎神经毒素与一种被称为大内皮素的多肽具有同系性，据此利用计算机设计一种药物来阻断大内皮素断裂。
例：药物分子设计药物分子设计中另一重要的环节是采用模拟计算方法来获取化学形态分布的信息。
用模拟计算方法来获得化学形态的信息，一是要想方设法得到表征各种化学形态平衡的特征常数；二是要选择一种合适的算法（如反向传播算法、模拟退火算法、遗传算法等）。
计算机在药物构象关系上的运用血管紧张素转化酶二肽抑制剂的构象关系以及二磺酰胺类内皮素受体拮抗剂的构象关系研究血管紧张素转化酶而肽抑制剂的构效关系的研究1.材料与方法选用了文献报道的从不同天然物质中提取得36种对血管紧张素转化酶有抑制作用的二肽为样本,如表;运用电边矢量计算方法对36种二肽的活性数据进行整体的线性回归分析.得到标准回归系数, 如图二本研究从肽链的一级结构出发,以分子电边矢量为参数,36种血管紧张素转化剂为样本,构建了血管紧张素转化酶二肽的构效关系模型.此研究有望对血管紧张素肽类药物的合成及药物活性预测提供帮助.血管紧张素转化酶而肽抑制剂的构效关系的研究通过对系统进行优化分析,显示分子电边矢量中的第二,五七项元素对活性的贡献较大,可得到优化后的QSAR模型.回归高度显著，并经SAS系统分析表明其中第二项元素影响最大，其次为第七元素，第五元素影响最次，右图为观测值与计算值相关值图血管紧张素转化酶而肽抑制剂的构效关系的研究相关图如图:以下为Cliazapril和Enalaprilatl分别与ACE酶活性部位结合示意图:二磺酰胺类内皮素受体拮抗剂的构效关系研究近年来,内皮素系统的异常在心脑血管疾病的发病过程中起着十分重拮抗剂的定量构效关系,从电子水平阐明了二磺酰类药物的作用机理.下图为二磺酰胺类化合物的基本结构式:下图分别为１号和３、４号二磺酰胺类化合物的HOMO等值线图：运用神经网络的计算通过预测,可得到以下结果：应用改进的BP神经网络建立的QSAR模型,具有良好的预测准确性,能够有效评价和确定二磺酰胺类化合物的生物活性,可以作为对二磺酰胺类化合物进行定量构效关系研究和分子设计,活性预测的有效计算机辅助手段.MOE在药物发现中的应用I MOE（Molecular Operation Environment）在Windows、Linux和Unix等系统下进行运行，有图形界面和命令行方式，还可以配置在服务器上供网络用户使用。
I它还提供了脚本语言Scientific Vector language (SVL), 可以由用户编程实现各种自定义功能。
I MOE 有四类主要窗口：主窗口、分子管理窗口、序列编辑窗口和数据库窗口。
MOE 是按照多任务方式运行的，例如可以一面优化分子构像一面计算其结构描述符；随着构象变化，可以同时观察到能量变化以及原子因力场变化而逐步改变的颜色。
图1是MOE主要窗口的示例。
MOE 在药物发现中的应用I 药物发现是MOE 主要的应用领域之一。
它既能满足一般分子计算需求，又提供了实用大分子处理功能，因此对涉及生物大分子与药物小分子相互关系的药物发现来说，MOE 是一个理想的平台。
MOE 在药物发现中的应用癌症和人工神经网络●癌症是威胁人类生命的大敌。
●据报道，某些痕量元素与癌症的发生、发展、抑制防治有密切的关系，但这种关系并非一定是简单的线性关系，深入探讨这种关系，有可能找到早期诊断癌症的有效方法。
●采用人工神经网络方法进行癌症早期诊断是当前一种较有效果的方法。
癌症和人工神经网络●人发、血清是理想的活体材料，人发、血清中痕量元素水平的变化反映了人体的生理状况的变化，癌变病人和正常人头发和血清中痕量元素含量将会出现差别，根据这种差别利用计算机可以进行癌症的早期诊断。
●采样：用电感耦合等离子体原子发射光谱与石墨炉原子吸收光谱测定了43例癌变病人和33例正常人血清中锌、钡、镁、钙、铜和硒6种元素的含量，对各元素含量数据进行标准化，转换为以均值为0、方差为1的样本值。
癌症和人工神经网络●建立起识别模型：从76个样本中随机抽取48个样本训练人工神经网络，这48个样本中既包括了癌变病人样本，也包括了正常人样本。
通过训练，人工神经网络“记住了”癌变病人和正常人血清中锌、钡、镁、钙、铜、硒6种元素的含量特征，将这种“记忆”存储在计算机内。
根据输出结果进行识别：正常人（类别1）的期望输出是0.01；癌变病人（类别2）的期望输出是0.99。
中药指纹图谱一致性分析准则的建立、程序实现及其应用目的：建立评价中药指纹图谱一致性的准则并开发相应程序。
方法：采用相关系数及向量模差考核中药指纹图谱的一致性，在ＶisualＢasic平台上开发进行中药指纹图谱评价的通用程序。
结果：对若干中药材和提取物的不同类型指纹图谱的分析结果证实了所提出的准则的合理性及可行性。
结论：所研发的评价程序可实现对红外、紫外、近红外及色谱指纹图谱的定量评价分析，分析结果及程序可进一步用于中药样品、提取物的质量评价、控制和模式识别。
１．方法与原理如下图所示的两个图谱，分别用函数x(t),y(t)表征．将x(t),y(t)离散化为n个数据点x(t i),y(t i)，（i=1,2,3,…,n),x(t i)与放大倍的之间的差异的平方和记为若以图谱x(t)为参照标准,当时当对数据点进行标准化处理,使其化为均值为零,方差为1的变量后,式(2)可化为:则2.程序实现以ＶisualＢasic编制相关算法,可实现对色谱、红外、近红外，紫外等化学指纹图谱的一致性分析，程序界面如下：其中1为两个样本的输入端，2为相关系数技术结果，3为RES计算结果图谱数据文件可以采用txt和csv两种格式导入。
该程序具有如下功能：（1）对各类图谱可实现区间分析：即对重要或感兴趣的某段图谱进行一致性分析；（2）在对光谱谱图分析时，可选择采用原始谱图还是一次、二次导数谱图进行分析；（3）对色谱图，可选择采用原始图谱或是积分图谱分析；（4）对多张图谱进行统计分析，给出平均谱、方差谱等统计谱图；（5）多张图谱间的同时一致性分析。
该指纹图谱分析准则和开发的程序可用于各类光谱和色谱的评价分析，不仅可提供图谱间相关系数、向量模差，而且可提供多张同类图谱的统计谱（平均谱、方差谱），只要根据产品的实际情况确定相应指标的阀值后，就可采用程序提供的指标对中药产品质量进行评价管理。
因此，根据产品和工艺实际情况几图谱分析结果确定合适的阀值（即合格区域）是采用指纹图谱进行中药质控的重要步骤。
总结以上仅从化学领域的几个侧面就可以看到，电子计算机在化学中的应用前景广阔，无疑将对化学的发展产生极大而深远的影响。
至于电子计算机在工业、农业、国防、医药卫生、环境保护等其他各方面的应用，人们可以列出一张很长很长的清单，新的应用领域还在不断地开发，将使这张清单越来越长。
在当代的信息社会，电子计算机所起的作用会越来越大，各学科间相互渗透，相互交叉这是毫无疑义的。
相信随着科技的不断进步，人们的生活将得到越来越好的改善！。