QSAR

QSARで使用されているプロトコールは、定量的な構造活性相関の略です。
特定のプロセスに化学構造がどのように定量的に相関するかを示すために使用されるQSARは、薬物や薬物の設計によく使用されます。この方法論は化学合成を導くために使用されます。なぜなら、1分子につき数千もの異なる構造が存在する可能性があります。統計はQSARの方法論において重要な役割を果たします。複数の線形回帰

1つの特定の化学構造に関連する複数の研究が使用されている場合、複数の線形回帰分析が使用されます。例えば、フェニル環の第4位に腫瘍サイズの縮小と疎水性基の存在との関係を示すことができる式が開発されている。
この分析は多くの異なる化合物を減らすので、最も重要ないくつかのパラメータだけを使用して相関を解釈することができます。


パターン認識

パターン認識は、特定の化学構造が一緒にクラスター化されたときの結果です。主成分分析、コンピュータ自動構造評価、およびパターン認識技術による自動データ分析を含むパターン認識分析のいくつかの異なるタイプがある。パターン認識統計は元のデータを使用し、さまざまな構造を、さまざまな次元に基づく生物学的結果と相関させます。最も重要なのは、最初に計算された成分です。



比較分子フィールド解析

このバージョンのQSARは、生物学的活性の予測を作成するために、クロスバリデーションと組み合わせた部分最小二乗分析を行います。このタイプの方法論では、科学者は分子構造の整列のための特定の規則を割り当てるでしょう。各分子はグリッドにはめ込まれ、次いで、異なる相互作用が、プローブ原子から異なるグリッドへの相互作用に基づいて計算される。結果として多くの異なる方程式があります。他のタイプの回帰とは異なり、これは可能な化合物よりもはるかに多くのパラメータがある方程式を生成します。


Apex-3D

Apex-3Dは、以前の実験の必要とされた生物学的応答に基づいた構造のための最良のアライメントおよびコンフォメーション。異なる結合方位、アンタゴニスト活性対アゴニスト活性および異なる受容体の効果の影響を明らかにすることが可能である。これは、2Dおよび3Dトポグラフィーマトリックスを生成し、単一の分子ではなく分子のペアの情報を生成することができます。



遺伝的関数近似

遺伝的関数近似は、調査される多くの異なる変数、およびデータセットが線形関係を持たない場合に、これは、最も評価の高いモデルと生データから計算された最悪のモデルを使用します。最悪のモデルを置き換えることにより、より良い品質のモデルを構築します。次に、多くの異なる複数の適合が科学者に提供され、最終的なモデルが選択されます。モデル間の類似性を研究して、構造的および生物学的相関に関する情報を提供する。