分子挖掘

分子探勘（Molecule mining）為使用分子的数据挖掘。由於分子可由分子圖表示，這與圖形挖掘和結構化數據挖掘密切相關。主要問題是如何在區分數據實例時表示分子。其中一種方法是化學相似性度量，这在化學信息學領域具有悠久的傳統。

計算化學相似性的典型方法是使用化學指紋，但這会导致丟失有關分子拓撲的基礎信息。挖掘分子圖直接避免了這個問題。反向QSAR問題也適用於矢量映射問題。

編碼(分子i,分子j\neq i)

核心方法 
 邊緣化圖形核心
 最優分配核心
 藥效核心
 C++(and R)执行 结合
 標記圖之間的邊緣化圖形核心
 邊緣化核心的擴展
 谷本核(Tanimoto kernels)
 基於樹形圖的圖形內核
 基於用於分子3D結構的藥效核心

最大值共同圖形方法(Maximum Common Graph methods) 
 MCS-HSCS (單MCS最高得分普通子結構（HSCS）排名策略)
 小分子子图檢測器（SMSD）-是一個基於Java的軟件庫，用於計算小分子之間的最大共同子圖（MCS）。這將有助於我們找到兩個分子之間的相似性/距離。 MCS也用於通過擊打分子來篩選藥物化合物，其分享共同的子圖（子結構）。

編碼（分子i）

分子查詢方法 
 Warmr
 AGM
 PolyFARM
 FSG
 MolFea
 MoFa/MoSS
 Gaston
 LAZAR
 ParMol (包括 MoFa, FFSM, gSpan 和 Gaston)
 optimized gSpan
 SMIREP
 DMax
 SAm/AIm/RHC
 AFGen<ref name="afgen06">N. Wale, G. Karypis. Comparison of Descriptor Spaces for Chemical Compound Retrieval and Classification, ICDM, '2006'', 678-689.</ref>
 gRed
 G-Hash

 基於神經網絡特殊架構的方法 
 BPZ
 ChemNet
 CCS
 MolNet
 Graph machines

 参见 
 分子查询语言
 化學圖論

 参考文献 

 进一步阅读 
 Schölkopf, B., K. Tsuda and J. P. Vert: Kernel Methods in Computational Biology, MIT Press, Cambridge, MA, 2004.
 R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork, Pattern Classification, John Wiley & Sons, 2001. 
 Gusfield, D., Algorithms on Strings, Trees, and Sequences: Computer Science and Computational Biology, Cambridge University Press, 1997。 
 R. Todeschini, V. Consonni, Handbook of Molecular Descriptors, Wiley-VCH, 2000'''.

参见 
 定量构效关系
 ADME
 分配系数

外部链接 
 小分子子图檢測器(SMSD)  - 是一個基於Java的軟件庫，用於計算小分子之間的最大共同子圖（MCS）。
 2007年第五屆國際挖掘與學習研討會 
 2006年概览 
 分子開採（基礎化學專家系統）
 ParMol 和 碩士論文文檔 - Java - 開源 - 分佈式挖掘 - 基準算法庫
 TU慕尼黑 - 克萊默集團
 分子採礦（高級化學專家系統）
 DMax化學助理 -商业软件
 AFGen  -用於生成基於片段的描述符的軟件
化学信息学
计算化学
数据挖掘