QSAR es sinónimo de relaciones cuantitativas estructura-actividad. Se utiliza para mostrar cómo una estructura química puede ser cuantitativamente relacionada a un proceso específico, QSAR se utiliza con frecuencia para el diseño de medicamentos y drogas. Esta metodología se utiliza para guiar la síntesis química, ya que hay muchos miles de diferentes estructuras posibles de una molécula y los científicos lo contrario podrían perder mucho tiempo probando cada estructura. Las estadísticas desempeñan un papel importante en la metodología de la QSAR.

Múltiples análisis de regresión lineal múltiple de regresión lineal se utiliza cuando hay varios estudios usados ​​que están relacionados con una estructura química específica. Una ecuación que se desarrolla, por ejemplo, puede mostrar una relación entre la reducción de tamaño del tumor y la presencia de un grupo hidrófobo en la cuarta posición de un anillo de fenilo. Este análisis reduce muchos compuestos diferentes por lo que la correlación puede interpretarse con sólo unos pocos parámetros que son los más importantes.
Pattern Recognition

reconocimiento de patrones se utiliza para definir los parámetros que se producen cuando las estructuras químicas específicas se agrupan juntos. Hay varios tipos diferentes de análisis de reconocimiento de patrones, que incluyen Análisis de componentes principales, ordenador de evaluación estructura automatizada y el análisis de datos automatizada por medio de técnicas de reconocimiento de patrones. Estadísticas de reconocimiento de patrones utilizan datos originales y se correlacionan las diferentes estructuras con los resultados biológicos basados ​​en diferentes dimensiones, con el ser más importante en el primer componente calculado.
Análisis Comparativo Campo Molecular

Esta versión de QSAR toma análisis de mínimos cuadrados parciales junto con la validación cruzada para crear predicciones para la actividad biológica. En este tipo de metodología, el científico asignar reglas específicas para la alineación de la estructura molecular. Cada una de las moléculas se encajan en una rejilla y luego diferentes interacciones se calculan sobre la base de las interacciones de un átomo de sonda a las diferentes redes. Hay muchas ecuaciones diferentes que pueden resultar. A diferencia de otro tipo de regresión, lo que produce las ecuaciones en los que hay muchos más parámetros que los posibles compuestos
Apex -. 3D

Apex-3D utiliza un sistema que selecciona automáticamente la mejor alineación y la conformación de las estructuras basadas en la respuesta biológica necesaria a partir de experimentos anteriores. Es posible descubrir el efecto de la diferente orientación de encuadernación, la actividad antagonista frente a la actividad agonista y el efecto de diferentes receptores. Esto genera matrices topográficos 2D y 3D, y puede generar información para los pares de moléculas en lugar de moléculas individuales. Se utiliza
genética Función Aproximación

genética aproximación de funciones, cuando hay pocos muestras y muchas variables diferentes se está investigando, y cuando los conjuntos de datos no tienen relaciones lineales. Este utiliza modelos más valorados y modelos peor valorados calculados a partir de los datos brutos. Construye modelos mejores y de mayor calidad mediante la sustitución de los modelos peor valorados. Los diferentes múltiples ataques se proporcionan a continuación, el científico, quien luego selecciona el modelo final. Las similitudes entre los modelos estudiados para proporcionar información sobre las correlaciones estructurales y biológicas.