ScholarGate
Ассистент
Process / pipelineQuantitative structure-activity relationship

QSAR

Моделирование количественных соотношений структура-активность (QSAR) позволяет прогнозировать биологическую активность на основе молекулярной структуры с использованием статистических моделей или моделей машинного обучения. Разработанный Ханшем в 1964 году, QSAR коррелирует числовые молекулярные дескрипторы с измеренной биоактивностью, что позволяет прогнозировать активность для непротестированных соединений и проводить рациональную оптимизацию лидов.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. 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
  2. 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
  3. 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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Quantitative Structure-Activity Relationship Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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

Упоминается в

ScholarGateQSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship Modeling). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/bioinformatics/qsar · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026