QSARで使用されるプロトコル

QSARは、定量的構造活動の関係を表しています。化学構造が特定のプロセスと定量的に相関する方法を示すために使用されるQSARは、薬物や薬の設計に頻繁に使用されます。この方法論は、1つの分子に何千もの異なる可能な構造があり、科学者はあらゆる構造をテストする時間を多く無駄にする可能性があるため、化学合成を導くために使用されます。統計は、QSARの方法論において重要な役割を果たします。

1. 複数の線形回帰

   • すべての特定の化学構造に関連するいくつか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。たとえば、腫瘍のサイズを減らすことと、フェニル環の4番目の位置に疎水性グループの存在との関係を示す方程式が開発されています。この分析により、多くの異なる化合物が減少するため、最も重要ないくつかのパラメーターのみを使用して相関を解釈できます。

   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に生じるパラメーターを定義するために使用されます。主成分分析、コンピューター自動構造評価、パターン認識技術による自動データ分析など、パターン認識分析にはいくつかの異なるタイプがあります。パターン認識統計は元のデータを使用し、異なる寸法に基づいて異なる構造と生物学的結果と相関し、最も重要なのは最初の計算コンポーネントです。

   比較分子場分析

   • QSARのこのバージョンは、クロス検証と組み合わせた部分的な最小二乗分析を行い、生物学的活動の予測を作成します。このタイプの方法論では、科学者は分子構造の調整に関する特定のルールを割り当てます。各分子はグリッドに適合し、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異なる相互作用が計算されます。結果として生じる可能性のあるさまざまな方程式があります。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ーがある方程式を生成します。

   頂点-3D

   • APEX-3Dは、以前の実験からの必要な生物学的反応に基づいて、構造の最良のアラインメントとコンフォメーションを自動的に選択するシステムを使用します。さまざまな結合方向、拮抗薬活性とアゴニスト活性、異なる受容体の効果の影響を明らかにすることができます。これにより、2Dおよび3Dの地形マトリックスが生成され、単一分子ではなく分子のペアの情報を生成できます。

   遺伝的機能近似

   • サンプルがほとんどなく、多くの異なる変数が調査されている場合、およびデータセットに線形関係がない場合、遺伝的機能近似が使用されます。これは、生データから計算されたベストレートモデルと最悪のモデルを使用します。最悪の評価のモデルを置き換えることにより、より良く優れた品質モデルを構築します。その後、さまざまな複数の適合が科学者に提供され、科学者は最終モデルを選択します。モデル間の類似性は、構造的および生物学的相関に関する情報を提供するために研究されています。