Protocolos utilizados en QSAR
análisis de regresión lineal múltiple se utiliza cuando hay varios estudios utilizados que son todos los 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 usando sólo unos pocos parámetros que son los más importantes.
Pattern Recognition
El reconocimiento de patrones se utiliza para definir los parámetros ese resultado cuando las estructuras químicas específicas se agrupan juntos. Hay varios tipos diferentes de análisis de reconocimiento de patrones , que incluyen análisis de componentes principales , automatizado ordenador de evaluación estructura y análisis de datos automatizado mediante 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 , siendo la más significativa en el primer componente calculado
Análisis Comparativo Campo Molecular.
Esta versión de QSAR lleva el análisis de mínimos cuadrados parciales junto con la validación cruzada para crear predicciones para la actividad biológica . En este tipo de metodología , el científico le asignará normas específicas para la alineación de la estructura molecular . Cada una de las moléculas se encajan en una cuadrícula y luego diferentes interacciones se calculan sobre la base de las interacciones de un átomo sonda a las diferentes cuadrículas. Hay muchas ecuaciones diferentes que pueden resultar . A diferencia de otro tipo de regresión , esto produce ecuaciones en los que hay mucho 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 unión , 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 .
Función Genética Aproximación
función genética aproximación se utiliza cuando hay pocos muestras y diferentes variables objeto de la investigación , y cuando los conjuntos de datos no tienen relaciones lineales . Este utiliza modelos mejor valorados y modelos peor valorados - calculados a partir de los datos brutos. Construye modelos mejores y de mejor calidad mediante la sustitución de los modelos peor valorados . Las muchas diferentes múltiples ataques se proporcionan a continuación, para el científico , quien luego selecciona el modelo final. Las similitudes entre los modelos son estudiados para proporcionar información sobre las correlaciones estructurales y biológicas .