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结构活性关系(SAR)分析

结构活性关系SAR技术在处理大型和不断扩展的数据源方面发挥着越来越大的作用。结构活性关系技术被广泛应用,包括:虚拟化学文库的计算机模拟设计,以探索分子多样性进行后续合成和筛选;筛选专有的、商业化的和公共的数据库以发现先导化合物;以及,从微阵列实验中挖掘基因表达数据用于目标识别。SAR分析可以检测对生物体具有生物学作用的官能团,官能团通过改变其化学结构来促进生物活性化合物的修饰。化学家使用先进的化学合成技术将新的化学基团引入生物医学化合物中,并测试修饰对化合物生物学功能的影响,也可被改进用来建立化学结构与生物活性之间的数学关系,称为定量结构活性关系(QSAR)。SAR分析的基本假设是相似的分子具有相同的功能。因此,潜在的问题是如何在分子水平上定义小差异,因为每种活性(如反应能力、溶解度、目标活性)还可能与另一种差异有关。

表征化合物方法的三种水平
表征化合物方法的三种水平

SAR分析的统计方法

1. 多元线性回归(MLR)
2. 主成分分析
3. 人工神经网络(ANN)
4. 支持向量机(SVM)

数据分析结果应用包括

1. 解密SAR
2. 详细的药效团
3. 关键活性变化注释
4. SAR数据解释
5. 有效的3D-QSAR模型
6. 化合物的实际筛选数量
7. 分子优化以实现理想的活性和合适的功能

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