化学信息学的研究范围极为广泛,内容非常丰富。化学试验设计与优化、定量校正理论、分析信号处理、化学模式识别、模型与参数估计、数据解析、过程模拟、人工智能、情报检索、实验室自动化等等都是化学计量学的研究范围。化学信息学的发展为化学各分支学科、其中特别是分析化学、环境化学、药物化学、有机化学、化学工程等,提供了不少解决问题的新思路、新途径和新方法。本文将其应用于环境、生物的数据处理中。以地下水各聚类指标水质级别国家标准值为评价标准,建立投影寻踪聚类模型,将评价模型运用于韩城矿区桑树坪煤矿水环境质量现状评价中,并与其它方法的结果进行比较。实例应用表明:投影寻踪技术用于水环境质量评价具有较好的客观性和实用性,亦可用于其它环境质量的综合评价。同时,建立基于免疫算法的投影寻踪回归(PPR)模型对东莞市2003年全年降水监测数据进行PH值预测,结果显示了方法的稳健性和较好的预测能力。基于全序列尺度信息的离散小波变换被用来建模进行线粒体蛋白质的预测。全序列相似度比较,比传统的预测方法揭示了更多的信息,并且不依赖亚细胞位点信息,同时能够直接预测不同长度的线粒体序列。在我们的试验中,499条线粒体蛋白质构成的数据库被用作训练集,681条非线粒体蛋白质被测试。该预测系统sensitivity, specificity, accuracy和MCC分别为50.30%, 95.74%, 76.53%和0.54。基于傅立叶的支持向量机被发展来预测蛋白质的亚细胞位点。通过序列的物理化学和结构信息,使用c-p-v替代模型(c:成分;p:极性;v:分子体积),