A chemical database is a database specifically designed to store chemical information.
Pangkalan data kimia adalah suatu pangkalan data yang secara khusus dirancang untuk menyimpan informasi kimia.
This information is about chemical and crystal structures, spectra, reactions and syntheses, and thermophysical data.
Informasi ini mencakup struktur kimia dan kristal, spektrum, reaksi dan sintesis, serta data termofisika.
Chemical structures are traditionally represented using lines indicating chemical bonds between atoms and drawn on paper (2D structural formulae).
Struktur kimia secara tradisional diwakili dengan menggunakan garis yang menunjukkan ikatan kimia antara atom dan digambar di atas kertas (rumus struktur 2D).
While these are ideal visual representations for the chemist, they are unsuitable for computational use and especially for search and storage.
Meskipun ini merupakan penyajian visual ideal untuk kimiawan, metode ini tidak sesuai untuk penggunaan komputasi dan terutama untuk pencarian dan penyimpanan.
Small molecules (also called ligands in drug design applications), are usually represented using lists of atoms and their connections.
Molekul kecil (juga disebut ligan dalam aplikasi perancangan obat), biasanya diwakili dengan menggunakan daftar atom dan hubungannya.
Large molecules such as proteins are however more compactly represented using the sequences of their amino acid building blocks.
Molekul besar seperti protein diwakili lebih kompak dengan menggunakan rangkaian blok pembangun asam amino.
Large chemical databases for structures are expected to handle the storage and searching of information on millions of molecules taking terabytes of physical memory.
Pangkalan data kimia besar untuk struktur diharapkan menangani penyimpanan dan pencarian informasi tentang jutaan molekul yang mengambil terabyte memori fisik.
Chemical literature databases correlate structures or other chemical information to relevant references such as academic papers or patents.
Pangkalan data sastra kimia menyangkut pautkan struktur atau informasi kimia lainnya ke referensi yang relevan seperti makalah akademis atau paten.
This type of database includes STN, Scifinder, and Reaxys.
Jenis pangkalan data ini termasuk STN, Scifinder, dan Reaxys.
Links to literature are also included in many databases that focus on chemical characterization.
Tautan ke literatur juga termasuk dalam banyak pangkalan data yang berfokus pada karakterisasi zat kimia.
NMR spectra databases correlate chemical structure with NMR data.
Pangkalan data spektrum NMR menghubungkan struktur kimia dengan data NMR.
These databases often include other characterization data such as FTIR and mass spectrometry.
Pangkalan data ini sering menyertakan data karakterisasi lainnya seperti FTIR dan spektrometri massa.
Most chemical databases store information on stable molecules but in databases for reactions also intermediates and temporarily created unstable molecules are stored.
Sebagian besar pangkalan data kimia menyimpan informasi pada molekul yang stabil namun dalam pangkalan data untuk reaksi juga zat antara dan molekul yang dibuat sementara tidak disimpan.
Reaction databases contain information about products, educts, and reaction mechanisms.
Pangkalan data reaksi berisi informasi tentang produk, eduk, dan mekanisme reaksi.
caloric data like heat capacity, heat of formation and combustion, transport properties like viscosity and thermal conductivity There are two principal techniques for representing chemical structures in digital databases As connection tables / adjacency matrices / lists with additional information on bond (edges) and atom attributes (nodes), such as: MDL Molfile, PDB, CML
Data kalor seperti kapasitas panas, panas pembentukan dan panas pembakaran, Sifat transportasi seperti viskositas dan konduktivitas termal Terdapat dua teknik utama untuk menyajikan struktur kimia dalam pangkalan data digital Sebagai tabel koneksi/adjacency matrices/daftar dengan informasi tambahan mengenai ikatan (tepi) dan atribut atom (node), seperti: MDL Molfile, PDB, CML Sebagai notasi string linear berdasarkan kedalaman pertama atau keluasan pencarian pertama, seperti: SMILES/SMARTS, SLN, WLN, InChI Pendekatan ini telah disempurnakan untuk memungkinkan penyajian perbedaan stereokimia dan muatan serta jenis ikatan khusus seperti yang terlihat pada senyawa organologam.
The principal advantage of a computer representation is the possibility for increased storage and fast, flexible search.
Keuntungan utama dari penyajian komputer adalah kemungkinan untuk meningkatkan penyimpanan dan pencarian cepat serta fleksibel.
Chemists can search databases using parts of structures, parts of their IUPAC names as well as based on constraints on properties.
Kimiawan dapat mencari pangkalan data dengan menggunakan bagian-bagian struktur, bagian dari nama IUPAC mereka dan juga berdasarkan pada batasan pada sifatnya.
This kind of search is achieved by looking for subgraph isomorphism (sometimes also called a monomorphism) and is a widely studied application of graph theory.
Jenis pencarian ini dicapai dengan mencari subgrafik isomorfisme (terkadang juga disebut monomorfisme) dan merupakan aplikasi teori graf yang banyak dipelajari.
Search by matching 3D conformation of molecules or by specifying spatial constraints is another feature that is particularly of use in drug design.
Pencarian dengan mencocokkan konformasi 3D dari molekul atau dengan menentukan batasan spasial adalah fitur lain yang terutama digunakan dalam desain obat.
Many approximate methods have been proposed, for instance BCUTS, special function representations, moments of inertia, ray-tracing histograms, maximum distance histograms, shape multipoles to name a few.
Banyak metode perkiraan yang telah diajukan, misalnya BCUTS, penyajian fungsi khusus, momen inersia, histogram penelusuran sinar, histogram jarak jauh, bentuk multipola untuk beberapa nama.
All properties of molecules beyond their structure can be split up into either physico-chemical or pharmacological attributes also called descriptors.
Semua sifat molekul di luar strukturnya dapat dibagi menjadi atribut fisikokimia atau farmakologi yang juga disebut deskriptor.
On top of that, there exist various artificial and more or less standardized naming systems for molecules that supply more or less ambiguous names and synonyms.
Selain itu, ada berbagai sistem penamaan buatan dan yang kurang lebih standar untuk molekul yang memasok lebih banyak atau lebih banyak nama dan sinonim yang tidak jelas.
The IUPAC name is usually a good choice for representing a molecule's structure in a both human-readable and unique string although it becomes unwieldy for larger molecules.
Nama IUPAC biasanya merupakan pilihan yang baik untuk mewakili struktur molekul dalam string yang mudah dibaca dan unik meskipun menjadi berat bagi molekul yang lebih besar.
Trivial names on the other hand abound with homonyms and synonyms and are therefore a bad choice as a defining database key.
Nama trivial di sisi lain semakin banyak dengan homonim dan sinonim dan oleh karena itu merupakan pilihan yang buruk untuk mendefinisikan kunci pangkalan data.
While physico-chemical descriptors like molecular weight, (partial) charge, solubility, etc. can mostly be computed directly based on the molecule's structure, pharmacological descriptors can be derived only indirectly using involved multivariate statistics or experimental (screening, bioassay) results.
Sementara deskriptor fisiko-kimia seperti berat molekul, muatan (parsial), kelarutan, dan lain-lain dapat dihitung secara langsung berdasarkan struktur molekul, deskriptor farmakologis hanya dapat diturunkan.
All of those descriptors can for reasons of computational effort be stored along with the molecule's representation and usually are.
Semua deskriptor tersebut dapat karena alasan usaha komputasi disimpan bersamaan dengan penyajian molekul dan biasanya seperti itu.
There is no single definition of molecular similarity, however the concept may be defined according to the application and is often described as an inverse of a measure of distance in descriptor space.
Tidak ada definisi tunggal dari kesamaan molekuler, namun konsepnya dapat didefinisikan sesuai dengan aplikasi dan sering digambarkan sebagai invers dari ukuran jarak dalam ruang deskriptor.
Two molecules might be considered more similar for instance if their difference in molecular weights is lower than when compared with others.
Dua molekul mungkin dianggap lebih mirip misalnya jika perbedaannya berat molekul lebih rendah daripada bila dibandingkan dengan yang lain.
Distance measures are often classified into Euclidean measures and non-Euclidean measures depending on whether the triangle inequality holds.
Tindakan jarak sering dikelompokkan ke dalam ukuran Euclidean dan non-Euclidean tergantung pada apakah pertidaksamaan segitiga berlaku.
Maximum Common Subgraph (MCS) based substructure search (similarity or distance measure) is also very common.
Maximum Common Subgraph (MCS) berdasarkan pencarian substruktur(kesamaan atau ukuran jarak) juga sangat umum.
MCS is also used for screening drug like compounds by hitting molecules, which share common subgraph (substructure).
MCS juga digunakan untuk penyaringan obat seperti senyawa dengan cara "memukul" molekul, yang memiliki subgraf umum (substruktur).
Chemicals in the databases may be clustered into groups of 'similar' molecules based on similarities.
Bahan kimia dala pangkalan data mungkin dikelompokkan ke dalam kelompok molekul yang 'serupa' berdasarkan kesamaan.
Both hierarchical and non-hierarchical clustering approaches can be applied to chemical entities with multiple attributes.
Pendekatan clustering hierarkis dan non-hirarkis dapat diterapkan pada entitas kimia dengan beberapa atribut.
These attributes or molecular properties may either be determined empirically or computationally derived descriptors.
Atribut atau sifat molekuler ini dapat ditentukan secara empiris atau komputasi berbasis deskriptor.
One of the most popular clustering approaches is the Jarvis-Patrick algorithm.
Salah satu pendekatan clustering yang paling populer adalah algoritme Jarvis-Patrick.
In pharmacologically oriented chemical repositories, similarity is usually defined in terms of the biological effects of compounds (ADME/tox) that can in turn be semiautomatically inferred from similar combinations of physico-chemical descriptors using QSAR methods.
Dalam farmakologi penyimpanan kimia yang berorientasi, kesamaan biasanya didefinisikan dalam kaitannya dengan efek biologis senyawa (ADME/tox) yang pada gilirannya dapat disimpulkan secara semi-otomatis dari kombinasi deskriptor fisiko-kimia yang serupa dengan menggunakan metode QSAR.
Databases systems for maintaining unique records on chemical compounds are termed as Registration systems.
Sistem pangkalan data untuk memelihara catatan unik pada senyawa kimia disebut sebagai sistem pencatatan.
These are often used for chemical indexing, patent systems and industrial databases.
Sistem ini sering digunakan untuk pengindeksan kimia, sistem paten dan pangkalan data industri.
Some registration systems such as the CAS system make use of algorithms to generate unique hash codes to achieve the same objective.
Beberapa sistem pencatatan seperti sistem CAS menggunakan algoritma untuk menghasilkan kode hash unik untuk mencapai tujuan yang sama.
A key difference between a registration system and a simple chemical database is the ability to accurately represent that which is known, unknown, and partially known.
Perbedaan utama antara sistem pencatatan dan pangkalan data kimia sederhana adalah kemampuan untuk secara tepat mewakili apa yang diketahui, tidak diketahui, dan sebagian diketahui.
For example, a chemical database might store a molecule with stereochemistry unspecified, whereas a chemical registry system requires the registrar to specify whether the stereo configuration is unknown, a specific (known) mixture, or racemic.
Misalnya, pangakalan data kimia mungkin menyimpan molekul dengan stereokimia tidak ditentukan, sedangkan sistem pencatatan kimia mengharuskan petugas pendaftaran untuk menentukan apakah konfigurasi stereo tidak diketahui, campuran tertentu (yang dikenal), atau rasemat.
Each of these would be considered a different record in a chemical registry system.
Masing-masing akan dianggap sebagai catatan yang berbeda dalam sistem pencatatan kimia.
An example is the Chemical Abstracts Service (CAS) registration system.
Contohnya adalah sistem pencatatan Chemical Abstracts Service (CAS).
Data entry is also simplified through the use of chemical structure editors.
Entri data juga disederhanakan melalui penggunaan editor struktur kimia.
An open-source utility for conversion is OpenBabel.
Utilitas sumber terbuka untuk konversi adalah OpenBabel.
These search and conversion algorithms are implemented either within the database system itself or as is now the trend is implemented as external components that fit into standard relational database systems.
Algoritma pencarian dan konversi ini diterapkan baik dalam sistem pangkalan data itu sendiri atau seperti sekarang tren diterapkan sebagai komponen eksternal yang sesuai dengan sistem pangkalan data relasional standar.
However, there are difficulties due to the existence of multiple dialects of IUPAC.
Namun, terdapat kesulitan karena adanya beberapa dialek IUPAC.
Work is on to establish a unique IUPAC standard (See InChI).
Pekerjaan tengah dilakukan untuk menetapkan standar IUPAC yang unik (lihat InChI).