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1,2,3 助理教授，昌迪加尔药学院，兰德兰，莫哈里，旁遮普邦 140307，印度。摘要：该综述使用计算机科学、信息学、统计学和应用数学中的最新方法来解决重要的生物学问题，适当地总结了生物科学、化学科学及其计算机应用。序列比对、基因发现、人类基因组计划、蛋白质结构比对、蛋白质结构预测、基因表达预测、蛋白质-蛋白质相互作用和进化建模是该主题的一些主要研究项目。人类基因组计划确定了整个人类基因序列（大约 30 亿个碱基对），在其研究中广泛使用了生物信息学。它对该领域的主要贡献是对疾病的理解和新有效药物的开发。生物信息学、计算生物学和生物信息学基础设施这三个术语涵盖了几乎相同的内容。使用计算机来学习分子结构和相互作用被称为计算化学、遗传学和计算医学。过去几十年来，由于计算机和软件的惊人进步，这一领域得到了扩展，计算机效率得到提高，并且人们能够计算分子特性，以用于各种与化学相关的应用。 关键词：计算化学、计算生物学、计算技术的应用。 1. 简介 药物遗传化学或计算药物化学：该科学应用领域的目标是通过融合药理学和化学，或者更确切地说是整合遗传学、化学和药理学，来创造和开发新型治疗分子。在药物化学中，人们会识别、合成和开发新型化合物，以优化其药效同时最大限度地减少其副作用。为了研究所使用的药物及其生物学效应，人们采用了许多化学和技术技术，以及新颖的计算机化学应用 [1]。结构-效应关系 (SAR) 和数量结构-效应关系 (QSAR) 是这些方法中最重要的两种。用作药物的大多数化合物都是有机化合物，可进一步分为生物物质（如胰岛素和英夫利昔单抗）和微小有机分子（如阿托伐他汀和氯吡格雷）[2, 3]。药物化学专门涉及微小有机分子、生物化学、酶学和某些天然产物领域的药物发现和开发。超级计算机或超级计算机是一种具有超强功能的计算机，可以处理和存储大量数据、信息和程序。1929 年，
计算生物学和计算化学应用综述
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