Chemical database
રાસાયણિક ડેટાબેઝ એ ખાસ કરીને રાસાયણિક માહિતી સંગ્રહિત કરવા માટે રચાયેલ ડેટાબેઝ છે. આ માહિતી રાસાયણિક અને સ્ફટિક રચનાઓ, સ્પેક્ટ્રા, પ્રતિક્રિયાઓ અને સંશ્લેષણ અને થર્મોફિઝિકલ ડેટા વિશે છે. રાસાયણિક ડેટાબેઝના પ્રકાર બાયોએક્ટિવિટી ડેટાબેઝ બાયોએક્ટિવિટી ડેટાબેઝ સાહિત્ય, પેટન્ટ અને સ્ક્રીનીંગ કાર્યક્રમોમાં બાયોએસેઝમાંથી લેવામાં આવેલા બાયોએક્ટિવિટી પરિણામો સાથે માળખા અથવા અન્ય રાસાયણિક માહિતીને સંબંધિત કરે છે. રાસાયણિક માળખાં રાસાયણિક માળખાં પરંપરાગત રીતે અણુઓ વચ્ચેના રાસાયણિક બંધને સૂચવતી રેખાઓનો ઉપયોગ કરીને રજૂ કરવામાં આવે છે અને કાગળ પર દોરવામાં આવે છે (2D માળખાકીય સૂત્ર). જ્યારે આ રસાયણશાસ્ત્રી માટે આદર્શ દ્રશ્ય રજૂઆતો છે, તેઓ ગણતરીના ઉપયોગ માટે અને ખાસ કરીને શોધ અને સંગ્રહ માટે અયોગ્ય છે. નાના અણુઓ (જેને ડ્રગ ડિઝાઇન એપ્લિકેશન્સમાં લિગાન્ડ્સ પણ કહેવાય છે), સામાન્ય રીતે અણુઓની સૂચિ અને તેમના જોડાણોનો ઉપયોગ કરીને રજૂ કરવામાં આવે છે. પ્રોટીન જેવા મોટા અણુઓ તેમના એમિનો એસિડ બિલ્ડિંગ બ્લોક્સના ક્રમનો ઉપયોગ કરીને વધુ સઘન રીતે રજૂ થાય છે. માળખા માટેના મોટા રાસાયણિક ડેટાબેઝ ભૌતિક મેમરીના ટેરાબાઇટ્સ લેતા લાખો અણુઓ પર માહિતીના સંગ્રહ અને શોધને નિયંત્રિત કરે તેવી અપેક્ષા છે. સાહિત્ય ડેટાબેઝ રાસાયણિક સાહિત્ય ડેટાબેઝ માળખા અથવા અન્ય રાસાયણિક માહિતીને સંબંધિત સંદર્ભો જેમ કે શૈક્ષણિક કાગળો અથવા પેટન્ટ સાથે સંબંધિત કરે છે. આ પ્રકારના ડેટાબેઝમાં એસટીએન, સ્કિફાઇન્ડર અને રીએક્સિસનો સમાવેશ થાય છે. સાહિત્યની કડીઓ ઘણા ડેટાબેઝમાં પણ સામેલ છે જે રાસાયણિક લાક્ષણિકતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. ક્રિસ્ટલોગ્રાફિક ડેટાબેઝ ક્રિસ્ટલોગ્રાફિક ડેટાબેઝ એક્સ-રે ક્રિસ્ટલ સ્ટ્રક્ચર ડેટાને સંગ્રહિત કરે છે. સામાન્ય ઉદાહરણોમાં પ્રોટીન ડેટા બેંક અને કેમ્બ્રિજ સ્ટ્રક્ચરલ ડેટાબેઝનો સમાવેશ થાય છે. એન. એમ. આર. સ્પેક્ટ્રા ડેટાબેઝ એન. એમ. આર. સ્પેક્ટ્રા ડેટાબેઝ એન. એમ. આર. ડેટા સાથે રાસાયણિક માળખાને સંબંધિત કરે છે. આ ડેટાબેઝમાં ઘણીવાર એફ. ટી. આઈ. આર. અને માસ સ્પેક્ટ્રોમેટ્રી જેવી અન્ય લાક્ષણિકતા માહિતીનો સમાવેશ થાય છે. પ્રતિક્રિયાઓ ડેટાબેઝ મોટાભાગના રાસાયણિક ડેટાબેઝ સ્થિર અણુઓ પર માહિતી સંગ્રહિત કરે છે પરંતુ પ્રતિક્રિયાઓ માટેના ડેટાબેઝમાં પણ મધ્યસ્થી અને અસ્થાયી રૂપે બનાવેલા અસ્થિર અણુઓ સંગ્રહિત થાય છે. પ્રતિક્રિયા ડેટાબેઝમાં ઉત્પાદનો, ઉપદેશો અને પ્રતિક્રિયા પદ્ધતિઓ વિશેની માહિતી હોય છે. થર્મોફિઝિકલ ડેટાબેઝ થર્મોફિઝિકલ ડેટા એ તબક્કા સંતુલન વિશેની માહિતી છે જેમાં વરાળ-પ્રવાહી સંતુલન, પ્રવાહીમાં વાયુઓની દ્રાવ્યતા, ઘન પદાર્થોમાં પ્રવાહી (એસ. એલ. ઇ.), મિશ્રણની ગરમી, બાષ્પીભવન અને ફ્યુઝનનો સમાવેશ થાય છે. ઉષ્મા ક્ષમતા, રચના અને દહનની ઉષ્મા, સ્નિગ્ધતા અને ઉષ્મા વહનક્ષમતા જેવા પરિવહન ગુણધર્મો, રાસાયણિક માળખાની રજૂઆત ડિજિટલ ડેટાબેઝમાં રાસાયણિક માળખાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે બે મુખ્ય તકનીકો છે જેમ કે જોડાણ કોષ્ટકો/નિકટતા મેટ્રિક્સ/બોન્ડ (ધાર) અને અણુ વિશેષતાઓ (ગાંઠો) પર વધારાની માહિતી સાથે યાદીઓ, જેમ કેઃ એમ. ડી. એલ. મોલફાઇલ, પી. ડી. બી., સી. એમ. એલ. ઊંડાઈ પ્રથમ અથવા પહોળાઈ પ્રથમ ટ્રેવર્સલ પર આધારિત રેખીય સ્ટ્રિંગ નોટેશન તરીકે, જેમ કેઃ સ્માઇલ્સ/એસ. એમ. એ. આર. ટી. એસ., એસ. એલ. એન., ડબલ્યુ. એલ. એન., આઈ. એન. સી. એચ. આઈ. આ અભિગમોને સ્ટીરિયોકેમિકલ તફાવતો અને ચાર્જ તેમજ ઓર્ગેનો-ધાતુ સંયોજનોમાં જોવા મળતા વિશેષ પ્રકારના બંધનની રજૂઆતને મંજૂરી આપવા માટે શુદ્ધ કરવામાં આવ્યા છે. કોમ્પ્યુટર પ્રતિનિધિત્વનો મુખ્ય ફાયદો એ છે કે સંગ્રહમાં વધારો અને ઝડપી, લવચીક શોધની શક્યતા છે. સર્ચ સબસ્ટ્રક્ચર રસાયણશાસ્ત્રીઓ માળખાના ભાગો, તેમના IUPAC નામોના ભાગો તેમજ ગુણધર્મો પરની મર્યાદાઓના આધારે ડેટાબેઝ શોધી શકે છે. રાસાયણિક ડેટાબેઝ ખાસ કરીને પેટા-માળખા શોધ માટેના તેમના સમર્થનમાં અન્ય સામાન્ય હેતુના ડેટાબેઝથી અલગ છે. આ પ્રકારની શોધ સબગ્રાફ આઇસોમોર્ફિઝમ (કેટલીકવાર મોનોમોર્ફિઝમ પણ કહેવાય છે) ની શોધ દ્વારા પ્રાપ્ત થાય છે અને તે ગ્રાફ થિયરીનો વ્યાપક અભ્યાસ કરાયેલ ઉપયોગ છે. શોધ માટેના અલ્ગોરિધમ્સ ગણતરીત્મક રીતે સઘન હોય છે, જે ઘણીવાર O (n3) અથવા O (n4) સમયની જટિલતાની હોય છે (જ્યાં n એ સામેલ અણુઓની સંખ્યા છે). શોધના સઘન ઘટકને એટમ-બાય-એટમ-સર્ચિંગ (એબીએએસ) કહેવામાં આવે છે, જેમાં લક્ષ્ય પરમાણુ સાથે શોધ સબસ્ટ્રક્ચર પરમાણુઓ અને બંધોનું મેપિંગ માંગવામાં આવે છે. એબીએએસ શોધ સામાન્ય રીતે ઉલમેન અલ્ગોરિધમ અથવા તેની વિવિધતાઓનો ઉપયોગ કરે છે (એટલે કે. એમ. એસ. ડી.). સ્પીડઅપ્સ સમય ઋણમુક્તિ દ્વારા પ્રાપ્ત થાય છે, એટલે કે, શોધ કાર્યો પરનો થોડો સમય પૂર્વગણતરી માહિતીનો ઉપયોગ કરીને સાચવવામાં આવે છે. આ પૂર્વ-ગણતરીમાં સામાન્ય રીતે પરમાણુ ટુકડાઓની હાજરી અથવા ગેરહાજરીનું પ્રતિનિધિત્વ કરતી બિટસ્ટ્રિંગ્સની રચનાનો સમાવેશ થાય છે. શોધ માળખામાં હાજર ટુકડાઓને જોઈને લક્ષ્ય પરમાણુઓ સાથે એબીએએસની સરખામણી કરવાની જરૂરિયાતને દૂર કરવી શક્ય છે જે શોધ માળખામાં હાજર ટુકડાઓ ધરાવતા નથી. આ નાબૂદીને સ્ક્રીનીંગ કહેવામાં આવે છે (ડ્રગ-શોધમાં ઉપયોગમાં લેવાતી સ્ક્રીનીંગ પ્રક્રિયાઓ સાથે મૂંઝવણ ન કરવી). આ કાર્યક્રમો માટે ઉપયોગમાં લેવાતા બીટ-સ્ટ્રિંગ્સને સ્ટ્રક્ચરલ-કીઝ પણ કહેવામાં આવે છે. આવી કીઓનું પ્રદર્શન કીઓ બનાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ટુકડાઓની પસંદગી અને ડેટાબેઝના અણુઓમાં તેમની હાજરીની સંભાવના પર આધાર રાખે છે. અન્ય પ્રકારની કી કોમ્પ્યુટેશનલ રીતે મેળવેલા ટુકડાઓ પર આધારિત હેશ-કોડનો ઉપયોગ કરે છે. આને 'ફિંગરપ્રિન્ટ્સ' કહેવામાં આવે છે, જોકે આ શબ્દનો ઉપયોગ કેટલીકવાર માળખાકીય-કીના સમાનાર્થી તરીકે થાય છે. આ માળખાકીય કીઓ અને ફિંગરપ્રિન્ટ્સને સંગ્રહિત કરવા માટે જરૂરી મેમરીની માત્રાને 'ફોલ્ડિંગ' દ્વારા ઘટાડી શકાય છે, જે બિટવાઇઝ-ઓપરેશન્સનો ઉપયોગ કરીને કીના ભાગોને જોડીને અને આમ એકંદર લંબાઈને ઘટાડીને પ્રાપ્ત થાય છે. રચના અણુઓની 3D રચના સાથે મેળ ખાતા અથવા અવકાશી અવરોધોનો ઉલ્લેખ કરીને શોધ કરવી એ અન્ય એક લક્ષણ છે જે ખાસ કરીને દવાની રચનામાં ઉપયોગમાં લેવાય છે. આ પ્રકારની શોધ ગણતરીની દ્રષ્ટિએ ખૂબ ખર્ચાળ હોઈ શકે છે. ઘણી અંદાજિત પદ્ધતિઓ પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવી છે, ઉદાહરણ તરીકે બી. સી. યુ. ટી. એસ., વિશેષ કાર્ય રજૂઆતો, જડતાની ક્ષણો, રે-ટ્રેસિંગ હિસ્ટોગ્રામ, મહત્તમ અંતર હિસ્ટોગ્રામ, આકાર મલ્ટિપોલ્સ. સંશ્લેષિત કરી શકાય તેવા અને વર્ચ્યુઅલ રસાયણોના ગીગા સર્ચ ડેટાબેઝ દર વર્ષે મોટા થઈ રહ્યા છે, તેથી તેમને અસરકારક રીતે ખાણ કરવાની ક્ષમતા દવા શોધ યોજનાઓ માટે મહત્વપૂર્ણ છે. મોલસોફ્ટની મોલકાર્ટ ગીગા સર્ચ (http://www.molsoft.com/giga-search.html) અબજો રસાયણોની સબસ્ટ્રક્ચર શોધ માટે રચાયેલ પ્રથમ પદ્ધતિ છે. વર્ણકો તેમની રચનાની બહારના અણુઓના તમામ ગુણધર્મોને ભૌતિક-રાસાયણિક અથવા ઔષધીય લક્ષણોમાં વિભાજિત કરી શકાય છે જેને વર્ણકો પણ કહેવાય છે. તેની ટોચ પર, પરમાણુઓ માટે વિવિધ કૃત્રિમ અને વધુ કે ઓછા પ્રમાણિત નામકરણ પ્રણાલીઓ અસ્તિત્વમાં છે જે વધુ કે ઓછા અસ્પષ્ટ નામો અને સમાનાર્થી શબ્દો પૂરા પાડે છે. આઇ. યુ. પી. એ. સી. નામ સામાન્ય રીતે માનવ-વાંચી શકાય તેવા અને અનન્ય શબ્દમાળા બંનેમાં અણુના માળખાને રજૂ કરવા માટે સારી પસંદગી છે, જો કે તે મોટા અણુઓ માટે ભારે બને છે. બીજી બાજુ તુચ્છ નામો સમાનાર્થી શબ્દો અને સમાનાર્થી શબ્દોથી ભરપૂર છે અને તેથી વ્યાખ્યાયિત ડેટાબેઝ કી તરીકે ખરાબ પસંદગી છે. જ્યારે ભૌતિક-રાસાયણિક વર્ણનકર્તાઓ જેમ કે પરમાણુ વજન, (આંશિક) ચાર્જ, દ્રાવ્યતા વગેરે. મોટે ભાગે અણુના માળખાના આધારે સીધી ગણતરી કરી શકાય છે, ઔષધીય વર્ણનકર્તાઓ માત્ર પરોક્ષ રીતે સામેલ મલ્ટિવેરિયેટ સ્ટેટિસ્ટિક્સ અથવા પ્રાયોગિક (સ્ક્રીનીંગ, બાયોએસે) પરિણામોનો ઉપયોગ કરીને મેળવી શકાય છે. તે તમામ વર્ણનકર્તાઓને ગણતરીના પ્રયાસોના કારણોસર અણુના પ્રતિનિધિત્વ સાથે સંગ્રહિત કરી શકાય છે અને સામાન્ય રીતે હોય છે. સમાનતા પરમાણુ સમાનતાની કોઈ એક વ્યાખ્યા નથી, જો કે ખ્યાલને એપ્લિકેશન અનુસાર વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે અને તેને ઘણીવાર ડિસ્ક્રિપ્ટર સ્પેસમાં અંતરના માપના વ્યસ્ત તરીકે વર્ણવવામાં આવે છે. દાખલા તરીકે બે અણુઓને વધુ સમાન ગણવામાં આવી શકે છે જો પરમાણુ વજનમાં તેમનો તફાવત અન્યની સરખામણીમાં ઓછો હોય. બહુવિધ અંતર માપ ઉત્પન્ન કરવા માટે અન્ય વિવિધ પગલાંઓને જોડી શકાય છે. ત્રિકોણની અસમાનતા છે કે કેમ તેના આધારે અંતરના માપને ઘણીવાર યુક્લિડિયન માપ અને બિન-યુક્લિડિયન માપમાં વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. મેક્સિમમ કોમન સબગ્રાફ (એમસીએસ) આધારિત સબસ્ટ્રક્ચર સર્ચ (સમાનતા અથવા અંતર માપ) પણ ખૂબ જ સામાન્ય છે. એમસીએસનો ઉપયોગ અણુઓને હિટ કરીને સંયોજનો જેવી દવાની તપાસ માટે પણ થાય છે, જે સામાન્ય સબગ્રાફ (સબસ્ટ્રક્ચર) શેર કરે છે. ડેટાબેઝમાં રસાયણોને સમાનતાના આધારે 'સમાન' અણુઓના જૂથોમાં જૂથબદ્ધ કરી શકાય છે. શ્રેણીબદ્ધ અને બિન-શ્રેણીબદ્ધ ક્લસ્ટરિંગ અભિગમો બંને બહુવિધ લક્ષણો ધરાવતા રાસાયણિક ઘટકો પર લાગુ કરી શકાય છે. આ લક્ષણો અથવા મોલેક્યુલર ગુણધર્મો ક્યાં તો પ્રયોગમૂલક રીતે અથવા કોમ્પ્યુટેશનલ રીતે મેળવેલા વર્ણનકર્તાઓ દ્વારા નક્કી કરી શકાય છે. સૌથી લોકપ્રિય ક્લસ્ટરિંગ અભિગમોમાંથી એક જાર્વિસ-પેટ્રિક અલ્ગોરિધમ છે. ઔષધીય રીતે લક્ષી રાસાયણિક ભંડારમાં, સમાનતાને સામાન્ય રીતે સંયોજનો (એ. ડી. એમ. ઈ./ટોક્સ) ની જૈવિક અસરોની દ્રષ્ટિએ વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જે બદલામાં ક્યુ. એસ. એ. આર. પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને ભૌતિક-રાસાયણિક વર્ણનકારોના સમાન સંયોજનોમાંથી અર્ધ-સ્વચાલિત રીતે અનુમાન કરી શકાય છે. રાસાયણિક સંયોજનો પર અનન્ય રેકોર્ડ જાળવવા માટેની નોંધણી પ્રણાલીઓ ડેટાબેઝ પ્રણાલીઓને નોંધણી પ્રણાલીઓ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. આનો ઉપયોગ ઘણીવાર રાસાયણિક અનુક્રમણિકા, પેટન્ટ પ્રણાલીઓ અને ઔદ્યોગિક ડેટાબેઝ માટે થાય છે. નોંધણી પ્રણાલીઓ સામાન્ય રીતે અનન્ય રજૂઆતોના ઉપયોગ દ્વારા ડેટાબેઝમાં રજૂ થયેલ રાસાયણિકની વિશિષ્ટતાને લાગુ કરે છે. સ્તરીકૃત સંકેતોના નિર્માણ માટે અગ્રતાના નિયમો લાગુ કરીને, કોઈ વ્યક્તિ 'કેનોનિકલ સ્માઇલ્સ' જેવી અનન્ય/'કેનોનિકલ' સ્ટ્રિંગ રજૂઆતો મેળવી શકે છે. સી. એ. એસ. સિસ્ટમ જેવી કેટલીક નોંધણી પ્રણાલીઓ સમાન ઉદ્દેશ હાંસલ કરવા માટે અનન્ય હેશ કોડ બનાવવા માટે અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. નોંધણી પ્રણાલી અને સરળ રાસાયણિક ડેટાબેઝ વચ્ચેનો મુખ્ય તફાવત એ છે કે જે જાણીતું, અજ્ઞાત અને આંશિક રીતે જાણીતું છે તેને સચોટ રીતે રજૂ કરવાની ક્ષમતા છે. ઉદાહરણ તરીકે, રાસાયણિક ડેટાબેઝ અચોક્કસ સ્ટીરિયોકેમિસ્ટ્રી સાથે અણુનો સંગ્રહ કરી શકે છે, જ્યારે રાસાયણિક રજિસ્ટ્રી સિસ્ટમમાં રજિસ્ટ્રારને સ્પષ્ટ કરવાની જરૂર છે કે શું સ્ટીરિયો રૂપરેખાંકન અજ્ઞાત છે, ચોક્કસ (જાણીતું) મિશ્રણ છે, અથવા રેસમિક છે. આમાંના દરેકને રાસાયણિક રજિસ્ટ્રી સિસ્ટમમાં અલગ રેકોર્ડ ગણવામાં આવશે. રસાયણોમાં હેલોજન આયનોમાં તફાવતો જેવા તુચ્છ તફાવતોને ધ્યાનમાં લેવાનું ટાળવા માટે નોંધણી પ્રણાલીઓ અણુઓની પૂર્વ પ્રક્રિયા પણ કરે છે. એક ઉદાહરણ કેમિકલ એબ્સ્ટ્રેક્ટ્સ સર્વિસ (CAS) નોંધણી પ્રણાલી છે. CAS રજિસ્ટ્રી નંબર પણ જુઓ. રાસાયણિક કારતુસની સૂચિ એકોર્ડ ડાયરેક્ટ જે. કેમ કેમ્બ્રિજસોફ્ટ બિંગો પિનપોઇન્ટ લિસ્ટ ઓફ કેમિકલ રજિસ્ટ્રેશન સિસ્ટમ્સ કેમરેગ રજિસ્ટર રેગમોલ કમ્પાઉન્ડ-રજિસ્ટ્રેશન એન્સેમ્બલ વેબ-આધારિત સાધનો કોમ્પ્યુટેશનલ રજૂઆતો સામાન્ય રીતે માહિતીના ગ્રાફિકલ પ્રદર્શન દ્વારા રસાયણશાસ્ત્રીઓ માટે પારદર્શક બનાવવામાં આવે છે. રાસાયણિક માળખા સંપાદકોના ઉપયોગ દ્વારા ડેટા એન્ટ્રી પણ સરળ બનાવવામાં આવે છે. આ સંપાદકો આંતરિક રીતે ગ્રાફિકલ ડેટાને કોમ્પ્યુટેશનલ રજૂઆતમાં રૂપાંતરિત કરે છે. પ્રતિનિધિત્વના વિવિધ સ્વરૂપોના આંતરપરિવર્તન માટે અસંખ્ય અલ્ગોરિધમ્સ પણ છે. રૂપાંતર માટે ઓપન-સોર્સ ઉપયોગિતા ઓપનબેબલ છે. આ શોધ અને રૂપાંતર અલ્ગોરિધમ્સ ક્યાં તો ડેટાબેઝ સિસ્ટમની અંદર જ અમલમાં મૂકવામાં આવે છે અથવા હવે વલણને બાહ્ય ઘટકો તરીકે અમલમાં મૂકવામાં આવે છે જે પ્રમાણભૂત રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ સિસ્ટમ્સમાં બંધબેસે છે. ઓરેકલ અને પોસ્ટગ્રેએસક્યુએલ આધારિત બંને પ્રણાલીઓ કારતુસ તકનીકનો ઉપયોગ કરે છે જે વપરાશકર્તાને વ્યાખ્યાયિત ડેટા પ્રકારોને મંજૂરી આપે છે. આ વપરાશકર્તાને રાસાયણિક શોધ પરિસ્થિતિઓ સાથે એસક્યુએલ ક્વેરીઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે (ઉદાહરણ તરીકે, સ્માઇલસ્કોલ સ્તંભમાં સ્માઇલ્સ સ્ટ્રિંગ તરીકે રજૂ થયેલ તેમના માળખામાં ફિનાઇલ રિંગ ધરાવતા રેકોર્ડ્સ શોધવા માટેની ક્વેરી પસંદ કરી શકાય છે * જ્યાંથી SMILESCOL.CONTAINS ('c1CCCCc1') IUPAC નામોને માળખાકીય રજૂઆતમાં રૂપાંતરિત કરવા માટેના અલ્ગોરિધમ્સ અને તેનાથી વિપરીત પણ લખાણમાંથી માળખાકીય માહિતી કાઢવા માટે વપરાય છે. જો કે, IUPAC ની બહુવિધ બોલીઓના અસ્તિત્વને કારણે મુશ્કેલીઓ છે. એક વિશિષ્ટ IUPAC ધોરણ સ્થાપિત કરવા માટે કામ ચાલી રહ્યું છે (InChi જુઓ). આ પણ જુઓ જૈવિક ડેટાબેઝ બેઇલ્સ્ટીન ડેટાબેઝ અને ડોર્ટમંડ ડેટા બેંક બાઇન્ડિંગડીબી ચેબી ચેમ્બલ કેમિસ્ચેઝ ઝેંટ્રલબ્લેટ સ્ટ્રક્ચરલ ડેટાબેઝ કેમસ્પાઈડર કોલાબોરેટિવ ડ્રગ ડિસ્કવરી કમ્પેરેટિવ ટોક્સિકોજેનોમિક્સ ડેટાબેઝ કોમ્પ્યુટેશનલ કેમિસ્ટ્રી લિસ્ટ ડ્રગબેંક રાસાયણિક ડેટાબેઝની સૂચિ મોલેક્યુલર મિકેનિક્સ મોડેલિંગ એલઓએલઆઈ ડેટાબેઝ એનએમઆર સ્પેક્ટ્રા ડેટાબેઝ પબચેમ સ્પ્રેસી ડેટાબેઝ કોલોકલાઇઝેશન બેંચમાર્ક સોર્સ કોમ્પ્યુટેશનલ કેમિસ્ટ્રી કેમિન્ફોર્મેટિક્સ સંદર્ભો