QSAR定量构效关系的基本研究方法是什么_2_2

2019-12-20 14:43:50

谢邀,我虽然不是做这个的,不过既然题主贴了理论化学,我可以试着说一些我的理解。SAR是Structure-Activityrelation的缩写,中文翻译为“构效关系”。顾名思义,SAR指的是分子的结构和性质之间的关系:即具有相似结构的分子有相似的性质。用数学的语言说,就是存在一个映射:我看你贴了“药物研发”为标签,那么就用这个举例子。试想你希望研发一种新的感冒药,你会怎么做?第一步是不是应该看一看现在已有的感冒药所用的分子在结构上有些什么特征?所以我可以搜集大量药物分子的结构,构成结合。这其中有的能治感冒,有的不能,我分别用和来标记,这所有标记构成集合。而你所希望找到的SAR就是这两个之间的关系。那么QSAR只是在SAR之前加了Quantitative的前缀,即“定量构效关系”。顾名思义,是用各种定量的方法来确定上述映射。那到底用什么“定量”手段呢?大名鼎鼎的machinelearning是拟合映射关系的神器,所以最直接想到的方法应该是套用machinelearning里各种well-developed模型(比如SVM,NN)。基本思路是:搜集一些有代表性的药物分子结构,并对每个分子标记是否有治感冒功能,构成训练集;用machinelearning的方法结合上述训练集,训练出一个model,它的功能是,给定一个分子结构,判断是否能治感冒。用该model来预测不在数据集里的、你感兴趣的分子,判断是否能治感冒。所以,需要哪些学科的基础?你至少应该要精通machinelearning.这是你的主要工具。你至少需要精通你想研究的那类问题所对应的知识。比如你想确定什么样的结构导致热电效应(thermoelectriceffect),那么你至少要懂量子力学、统计力学和固体物理吧?又比如你想确定什么样的DNA序列导致某类癌症,你至少要懂分子生物学相关的知识吧?其他的类似。以我的经验,最难的一步往往是怎么把“一个分子的结构”这种抽象的概念定量化成计算机能看得懂的东西,对于分子和晶体等体系,现在流行用图(graph)这个概念来实现。那么适当的图论的知识你也应该懂一点吧?我已邀请专门做这个的人@谢天前来更详细的解答。

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