QSAR、ADMET 和预测毒理学

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了解和量化构效关系可以最大限度地减少繁琐且成本高昂的实验，从而显著影响先导化合物优化和药物开发。根据各种方法构建、验证和应用您自己的模型，并随着新数据的出现不断改进它们。利用 BIOVIA Discovery Studio 的分布式模型评估不利的药代动力学特性和潜在毒性所带来的潜在风险，扩展这些模型以便更好地覆盖您的专有化学空间，并使用可理解的指示来规避此类风险。

QSAR

  • 全面一致的数据准备：
    • 配体：删除重复配体，处理互变异构体和离子化
    • 准备响应属性（缩放和分组）
    • 采用适当的方法将您的数据拆分为训练集和测试集
  • 从大量基于物理化学、拓扑、电子、几何、指纹和量子力学的描述符中进行选择
  • 创建统计模型，包括贝叶斯、MLR（多元线性回归）、PLS（偏最小二乘法）和 GFA（遗传功能分析）
  • 使用模型适用域 (MAD)、自动测试集验证、交叉验证和统计指标来分析和验证模型
  • 识别匹配分子对 (MMP) 转化并研究活性悬崖

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