Practical Cheminformatics 博客：药物化学家的计算入门指南

对有药物化学背景、想补计算能力的人来说，Pat Walters（Patrick Walters）维护的 Practical Cheminformatics 博客是最实战的入口。他长期在药企/Biotech 做计算，文章从真实问题出发，几乎每篇都带可运行的 RDKit 与机器学习代码。

这个博客好在哪

• 问题导向：不是教语法，而是回答「相似性怎么算才靠谱」「数据集怎么划分不作弊」这类一线问题。
• 代码可跑：配套 Jupyter Notebook，强调可复现与常见坑。
• 有判断：会指出方法的局限与误用，培养「批判地用工具」的习惯。

适合谁、怎么用

• 药化 / 生物背景：把它当「计算直觉」的来源，先读与你项目相关的主题。
• 算法背景：用它理解化学问题的真实约束，避免做出「分数高但没用」的模型。
• 读法建议：挑一个主题（如指纹与相似性），把对应 Notebook 跑一遍再读下一篇。

延伸资源

• 博客：practicalcheminformatics.blogspot.com
• 配套代码：作者在 GitHub 的 PatWalters 仓库。