QSAR
Kvantitatīvās struktūras-aktivitātes sakarības (QSAR) modelēšana prognozē bioloģisko aktivitāti no molekulārās struktūras, izmantojot statistiskus vai mašīnmācīšanās modeļus. Hansch aizsāktā 1964. gadā, QSAR korelē skaitliskus molekulāros deskriptorus ar izmērītu bioaktivitāti, ļaujot prognozēt aktivitāti nepārbaudītiem savienojumiem un racionāli optimizēt vadošos savienojumus.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Quantitative Structure-Activity Relationship Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Homoloģijas modelēšanaBioinformātika↔ compare
- Molekulārā dokēšanaBioinformātika↔ compare
- Farmakofora modelēšanaBioinformātika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →