Chemoinformatica
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EAN
9788847024090
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Chemoinformatica”, o informatica chimica, si riferisce all’uso di “metodi informatici per risolvere problemi chimici”: ha come oggetto ”strutture molecolari” e descrizioni, proprietà e dati ad esse collegate. Grazie a questo volume, pensato e scritto per docenti, studenti e professionisti che desiderino arricchire le proprie conoscenze in una o più aree di applicazione della “Chemoinformatica”, termini, sigle e acronimi come DOE, virtual docking and screening, QSAR, structure-based design, ADMET predictions e molti altri, non saranno più velati da un’ombra di mistero e diventeranno accessibili. Senza bisogno di prerequisiti né di competenze o esperienze specifiche, al lettore è offerta, da una parte, una panoramica adeguatamente ampia del settore “Chemoinformatico” e, dall’altra, sufficienti informazioni utili nella eventualità che desideri approfondire specifici argomenti di interesse incontrati nel volume. Agli inizi degli anni ’80 del secolo scorso la grafica molecolare iniziava a diffondersi; il “computer-aided drug design” veniva utilizzato dalle prime aziende farmaceutiche negli USA ed era ancora perlopiù sconosciuto in Italia; la “Chemoinformatica” non esisteva nemmeno come termine; internet era di là a venire: esisteva in germe come rete di comunicazione gestita dal Dipartimento della Difesa statunitense. Dai calcolatori di seconda generazione che non utilizzavano i transistor ma ancora le schede perforate, a quelli di terza generazione caratterizzati dall’avvento del terminale, ai “portatili” di oggi, dai primi centri di calcolo a quelli di super-calcolo, al “grid computing” e “cloud computing” di oggi, la gamma delle soluzioni software e la complessità dei calcoli, delle simulazioni e delle ricerche in database ora possibili, sono aumentate in modo entusiasmante nel settore della “Chemoinformatica”. Sempre più dati – sperimentali, virtuali, testuali, numerici, chimico-strutturali,chimico-fisici, analitici, spettrali, biologici, farmacologici, biomedici, etc. – vengono generati, e aumenta così la necessità di archiviarli, ricercarli, renderli facilmente fruibili, per trasformare i dati in informazione e l’informazione in conoscenza.