Process / pipelineQuantitative structure-activity relationship
QSAR
정량적 구조-활성 관계 (QSAR) 모델링은 통계적 또는 기계 학습 모델을 사용하여 분자 구조로부터 생물학적 활성을 예측합니다. 1964년 Hansch에 의해 개척된 QSAR는 수치형 분자 기술량(descriptor)과 측정된 생물학적 활성을 상관시켜, 시험되지 않은 화합물의 활성을 예측하고 합리적인 선도 최적화를 가능하게 합니다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- Hansch, C. & Fujita, T. (1964). Rho-sigma-pi analysis. A method for the correlation of biological activity and chemical structure. Journal of the American Chemical Society, 86(8), 1616-1626. DOI: 10.1021/ja01062a035 ↗
- Tropsha, A., Gramatica, P., & Gombar, V. K. (2003). The importance of being earnest: validation is the absolute essential for successful application and interpretation of QSPR models. QSAR & Combinatorial Science, 22(1), 69-77. DOI: 10.1002/qsar.200390007 ↗
- Veber, D. F., Johnson, S. R., Cheng, H. Y., Smith, B. R., Ward, K. W., & Kopple, K. D. (2002). Molecular properties that influence the oral bioavailability of drug candidates. Journal of Medicinal Chemistry, 45(12), 2615-2623. DOI: 10.1021/jm020017n ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Quantitative Structure-Activity Relationship Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bioinformatics/qsar
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →