Activity Atlas——全新的定性SAR分析方法
在一张图片里可视化、理解SAR Activity Atlas™是Flare™的一个模块,一种新颖的方法可以按照 […]
给你一个清晰的活性变化理论依据,并在后续的药物设计迭代中为您提供如何利用这个知识的灵感 Flare的Activ […]
Flare集成了Activity Miner, Activity Atlas, Field QSAR与Machine Learching等定性与定量SAR工具。
本文总结了Forge的QSAR建模的方法:定量与定性的方法。其中定量的方法包括:Field QSAR,机器学习方法;定性方法包括:Activity Atlas与Activity Miner。Field QSAR、Activity Atlas与Activity Miner可以建立解释性模型,用于指导分子设计;而机器学习方法仅是预测模型、不能指导分子设计。此外,机器学习模型不仅可以用来建立回归预测模型,还可以采用分级数据建立分类预测模型。
FieldTemplater药效团识别的假设是:两个分子以相似的结合模式(相互作用方式)结合到蛋白的同一个结合位点,因此化合物应该有高度相似的场点模式。FieldTemplater因此遍历一组配体的构象空间、并识别其公共场模式。多个结构多样化合物的场模式很可能就解释了这些化合物与靶标的结合模式。