Informatika kimia

Dari Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas
Langsung ke: navigasi, cari

Informatika kimia (cheminformatics, chemoinformatics, chemical informatics) adalah penggunaan komputer dan metode informasional yang diaplikasikan pada permasalahan di bidang kimia. Contohnya aplikasi informatika kimia adalah pada bidang farmasi, yaitu penemuan obat. Informatika kimia juga digunakan untuk berbagai industri terkait seperti bioteknologi.

Sejarah[sunting | sunting sumber]

Istilah chemoinformatics didefinisikan oleh F. K. Brown[1][2] pada tahun 1998 pada jurnal Current Opinion in Drug Discovery & Development:

Chemoinformatics is the mixing of those information resources to transform data into information and information into knowledge for the intended purpose of making better decisions faster in the area of drug lead identification and optimization.
Informatika kimia adalah percampuran antara sumber daya informasi untuk mengubah data menjadi informasi dan informasi menjadi pengetahuan yang ditujukan untuk menjadikan pengambilan keputusan menjadi lebih baik di wilayah identifikasi dan optimisasi obat-obatan.

Sejak saat itu, istilah chemoinformatics dan berkembang menjadi cheminformatics[3] namun akademisi Eropa tetap menggunakan istilah chemoinformatics.[4] Diterbitkannya Journal of Cheminformatics menjadikan penggunaan istilah cheminformatics lebih populer.

Dasar ilmu[sunting | sunting sumber]

Informatika kimia menggabungkan karya ilmiah di bidang kimia, ilmu komputer, dan ilmu informasi untuk berbagai bidang seperti topologi kimia, teori grafik kimia, perbaikan informasi, dan penggalian data di bidang kimia.[5][6][7] Informatika kimia juga bisa diaplikasikan pada analisis data pada berbagai industri seperti industri kertas, pulp, pewarna, dan industri terkait.

Aplikasi[sunting | sunting sumber]

Penyimpanan dan pemulihan data[sunting | sunting sumber]

Aplikasi utama dari informatika kimia adalah penyimpanan, indeksasi, dan pencarian informasi terkait senyawa atau campuran kimia yang dibutuhkan. Pencarian yang efisien bisa dilakukan dengan ilmu komputer penggalian data, pemulihan informasi, ekstraksi informasi, dan pembelajaran mesin.

Perpustakaan virtual[sunting | sunting sumber]

Data kimiawi bisa bersinggungan dengan molekul nyata atau virtual. Perpustakaan senyawa kimia virtual bisa dihasilkan dengan berbagai cara untuk menjelajahi ruang kimia dan menghasilkan hipotesis terkait senyawa baru dengan sifat yang diinginkan. Perpustakaan virtual yang mengklasifikasikan berbagai senyawa (obat-obatan, bahan alami, produk sintetik) telah dikembangkan menggunakan algoritma FOG (fragment optimized growth).[8]

Penyaringan virtual[sunting | sunting sumber]

Penyaringan virtual melibatkan penyaringan secara komputaasional dengan perpustakaan senyawa kimia virtual dengan berbagai metode seperti docking, untuk mengidentifikasi anggota yang kemungkinan dapat memberikan sifat yang diinginkan. Dalam berbagai kasus, kimia kombinatorial digunakan untuk pengembangan perpustakaan untuk meningkatkan efisiensi penggalian data. Penyaringan senyawa kimia atau bahan alami berukuran molekul kecil juga sering dilakukan.

Lihat pula[sunting | sunting sumber]

Referensi[sunting | sunting sumber]

  1. ^ F.K. Brown (1998). "Chapter 35. Chemoinformatics: What is it and How does it Impact Drug Discovery". Annual Reports in Med. Chem. Annual Reports in Medicinal Chemistry 33: 375. doi:10.1016/S0065-7743(08)61100-8. ISBN 978-0-12-040533-6. 
  2. ^ Brown, Frank (2005). "Editorial Opinion: Chemoinformatics – a ten year update". Current Opinion in Drug Discovery & Development 8 (3): 296–302. 
  3. ^ [http://www.molinspiration.com/chemoinformatics.html Cheminformatics or Chemoinformatics ?
  4. ^ Obernai Declaration
  5. ^ Gasteiger J.(Editor), Engel T.(Editor): Chemoinformatics : A Textbook. John Wiley & Sons, 2004, ISBN 3-527-30681-1
  6. ^ A.R. Leach, V.J. Gillet: An Introduction to Chemoinformatics. Springer, 2003, ISBN 1-4020-1347-7
  7. ^ Alexandre Varnek and Igor Baskin (2011). "Chemoinformatics as a Theoretical Chemistry Discipline". Molecular Informatics 30 (1): 20–32. 
  8. ^ Kutchukian, Peter; Lou, David; Shakhnovich, Eugene (2009). "FOG: Fragment Optimized Growth Algorithm for the de Novo Generation of Molecules occupying Druglike Chemical". Journal of Chemical Information and Modeling 49 (7): 1630–1642. doi:10.1021/ci9000458. PMID 19527020. 

Pranala luar[sunting | sunting sumber]