1、化學(xué)信息學(xué)的研究范圍極為廣泛，內(nèi)容非常豐富?；瘜W(xué)試驗(yàn)設(shè)計(jì)與優(yōu)化、定量校正理論、分析信號(hào)處理、化學(xué)模式識(shí)別、模型與參數(shù)估計(jì)、數(shù)據(jù)解析、過(guò)程模擬、人工智能、情報(bào)檢索、實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化等等都是化學(xué)計(jì)量學(xué)的研究范圍?；瘜W(xué)信息學(xué)的發(fā)展為化學(xué)各分支學(xué)科、其中特別是分析化學(xué)、環(huán)境化學(xué)、藥物化學(xué)、有機(jī)化學(xué)、化學(xué)工程等，提供了不少解決問(wèn)題的新思路、新途徑和新方法。本文將其應(yīng)用于環(huán)境、生物的數(shù)據(jù)處理中。 以地下水各聚類指標(biāo)水質(zhì)級(jí)別國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)值為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

2、，建立投影尋蹤聚類模型，將評(píng)價(jià)模型運(yùn)用于韓城礦區(qū)桑樹(shù)坪煤礦水環(huán)境質(zhì)量現(xiàn)狀評(píng)價(jià)中，并與其它方法的結(jié)果進(jìn)行比較。實(shí)例應(yīng)用表明：投影尋蹤技術(shù)用于水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)具有較好的客觀性和實(shí)用性，亦可用于其它環(huán)境質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)。 同時(shí)，建立基于免疫算法的投影尋蹤回歸(PPR)模型對(duì)東莞市2003年全年降水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行PH值預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示了方法的穩(wěn)健性和較好的預(yù)測(cè)能力。 基于全序列尺度信息的離散小波變換被用來(lái)建模進(jìn)行線粒體蛋白質(zhì)的預(yù)測(cè)。

3、全序列相似度比較，比傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法揭示了更多的信息，并且不依賴亞細(xì)胞位點(diǎn)信息，同時(shí)能夠直接預(yù)測(cè)不同長(zhǎng)度的線粒體序列。在我們的試驗(yàn)中，499條線粒體蛋白質(zhì)構(gòu)成的數(shù)據(jù)庫(kù)被用作訓(xùn)練集，681條非線粒體蛋白質(zhì)被測(cè)試。該預(yù)測(cè)系統(tǒng)sensitiVity，specificity，accuracy和MCC分別為50.30[％]，95.74[％]，76.53[％]和0.54。 基于傅立葉的支持向量機(jī)被發(fā)展來(lái)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的亞細(xì)胞位點(diǎn)。通過(guò)序列的物理

4、化學(xué)和結(jié)構(gòu)信息，使用c-p-v潛代模型(c：成分；p：極性；v：分子體積)，將序列轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，利用傅立葉變換將其轉(zhuǎn)換為512個(gè)頻率點(diǎn)，作為支持向量機(jī)的輸入數(shù)據(jù)，通過(guò)模型處理，原核生物體的預(yù)測(cè)精度達(dá)到83％，真核生物體的預(yù)測(cè)精度達(dá)到84％。預(yù)測(cè)效果使用留一法進(jìn)行檢驗(yàn)。 同時(shí)，該支持向量機(jī)模型被使用來(lái)預(yù)測(cè)G—蛋白偶聯(lián)受體B，C，D和F子家族的預(yù)測(cè)，其馬氏相關(guān)系數(shù)和精度分別為O.95和93.3％。基于該模型的web服務(wù)器網(wǎng)址為：