近年來的科技發(fā)展見證了機器學(xué)習（machine learning），特別是深度學(xué)習，在科學(xué)研究中的應(yīng)用。這當中，機器學(xué)習在生物和化學(xué)信息學(xué)中的成功應(yīng)用尤為引人注目。它從海量的生物與化學(xué)數(shù)據(jù)中識別隱藏的模式，然后根據(jù)這些模式做出預(yù)測或決策。一些典型的案例包括：大幅提升蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的準確度、發(fā)現(xiàn)新型藥物靶標、顯著加速藥物設(shè)計的效率、優(yōu)化合成路線等。我們有理由期待：新算法和硬件的進步、數(shù)據(jù)生成技術(shù)的發(fā)展、創(chuàng)新數(shù)學(xué)方法和工具的應(yīng)用，將進一步推動生物與化學(xué)信息學(xué)的快速發(fā)展。

為了進一步促進機器學(xué)習在藥學(xué)、化學(xué)、醫(yī)學(xué)、化學(xué)生物學(xué)等主題中的應(yīng)用（包含但不限于：結(jié)構(gòu)預(yù)測、藥物設(shè)計、靶標發(fā)現(xiàn)、物化性質(zhì)預(yù)測、逆合成路線規(guī)劃） ， JCIM 近日宣布：計劃在今年發(fā)行題為“ Machine Learning in Bio-cheminformatics ”的特刊，熱情邀請全球的科研工作者，提交他們在方法開發(fā)、領(lǐng)域應(yīng)用方向上的工作。該?？瘹g迎符合 JCIM 報道范圍的所有類型稿件，如 Article、Perspective、Viewpoint、Review、Letter、Application Note 等。

期待您的投稿，請感興趣的作者于 2023年8月1日前 提交論文至線上系統(tǒng)（ https://acs.manuscriptcentral.com/acs ），?？念A(yù)計出版日期為2023年12月。

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