HTML Microdata document

This HTML5 document contains 297 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
dbt	http://dbpedia.org/resource/Template:
wikipedia-en	http://en.wikipedia.org/wiki/
n48	http://www.3d-qsar.com/
n19	http://www.knime.org/
n34	http://elki.dbs.ifi.lmu.de/
dbr	http://dbpedia.org/resource/
dbpedia-sh	http://sh.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ar	http://ar.dbpedia.org/resource/
dbpedia-et	http://et.dbpedia.org/resource/
n9	http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
n60	http://
dbpedia-fr	http://fr.dbpedia.org/resource/
n61	http://mallet.cs.umass.edu/
dct	http://purl.org/dc/terms/
dbpedia-cs	http://cs.dbpedia.org/resource/
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n35	http://moa.cms.waikato.ac.nz/
n54	http://dtclab.webs.com/
n26	http://dbpedia.org/resource/File:
dbp	http://dbpedia.org/property/
n58	http://www.ailab.si/orange/
n37	https://www.alvascience.com/alvamodel/
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n10	https://deepchem.io/
dbpedia-id	http://id.dbpedia.org/resource/
dbpedia-uk	http://uk.dbpedia.org/resource/
n31	http://www.r-project.org/
dbpedia-sr	http://sr.dbpedia.org/resource/
dbo	http://dbpedia.org/ontology/
dbpedia-vi	http://vi.dbpedia.org/resource/
dbpedia-hu	http://hu.dbpedia.org/resource/
n16	http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/tanagra/en/
dbpedia-ja	http://ja.dbpedia.org/resource/
n44	http://media.wiley.com/product_data/excerpt/03/04712709/
dbc	http://dbpedia.org/resource/Category:
dbpedia-de	http://de.dbpedia.org/resource/
n64	https://github.com/AZcompTox/
dbpedia-ru	http://ru.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ro	http://ro.dbpedia.org/resource/
yago	http://dbpedia.org/class/yago/
wikidata	http://www.wikidata.org/entity/
gold	http://purl.org/linguistics/gold/
dbpedia-nl	http://nl.dbpedia.org/resource/
n29	https://global.dbpedia.org/id/
n24	https://web.archive.org/web/20170619113241/http:/moa.cms.waikato.ac.nz/
dbpedia-sl	http://sl.dbpedia.org/resource/
n52	http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
n23	https://zenodo.org/record/
n65	https://web.archive.org/web/20090425113637/http:/www.qsarworld.com/
dbpedia-it	http://it.dbpedia.org/resource/
n62	https://web.archive.org/web/20161119100656/http:/elki.dbs.ifi.lmu.de/
n46	http://www.qsar.org/
n55	http://rapid-i.com/
dbpedia-ca	http://ca.dbpedia.org/resource/
n36	http://www.natureprotocols.com/2007/03/05/
prov	http://www.w3.org/ns/prov#
foaf	http://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-zh	http://zh.dbpedia.org/resource/
n51	https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
dbpedia-ko	http://ko.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fa	http://fa.dbpedia.org/resource/
n17	https://web.archive.org/web/20070501144332/http:/www.natureprotocols.com/2007/03/05/
dbpedia-es	http://es.dbpedia.org/resource/
freebase	http://rdf.freebase.com/ns/
owl	http://www.w3.org/2002/07/owl#

Statements

Subject Item: dbr:Captopril
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Quantitative_Structure-Activity_Relationship
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship
dbo:wikiPageRedirects: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Ross_D._King
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Scigress
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Wiener_index
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Viminol
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Paul_J._Gemperline
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Quantitative_structure-activity_relationship
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship
dbo:wikiPageRedirects: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:QSAR
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship
dbo:wikiPageRedirects: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Chemical_graph_generator
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Chemical_property
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Cheminformatics
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Chemometrics
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Chemoproteomics
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship

Subject Item: dbr:Quantitative_structure–activity_relationship
rdf:type: yago:Message106598915 yago:WikicatParadoxes yago:Statement106722453 yago:Falsehood106756407 yago:Paradox106724559 yago:Abstraction100002137 yago:Communication100033020 yago:Contradiction107206887
rdfs:label: 구조-활성의 정량적 관계 Modely kvantitativní závislosti aktivity na struktuře Relación cuantitativa estructura actividad Quantitative structure-activity relationship QSAR Hubungan kuantitatif struktur-aktivitas Relation quantitative structure à activité QSAR Relació estructura-activitat quantitativa Relazione quantitativa struttura-attività نماذج العلاقة الكمية بين البنية والفعالية 定量构效关系定量的構造活性相関 Quantitative Struktur-Wirkungs-Beziehung Quantitative structure–activity relationship
rdfs:comment: La relazione quantitativa struttura-attività, nota anche come QSAR dall'inglese "Quantitative structure-activity relationship", a cui talvolta ci si riferisce anche mediante il termine relazione quantitativa struttura-proprietà (QSPR), è una relazione matematica che esprime quantitativamente l'attività biologica di un farmaco in funzione di determinate caratteristiche chimico-fisiche o strutturali della molecola (ad esempio polarità, ingombro sterico, differenza di energia tra gli orbitali di frontiera ecc.). Quantitative structure–activity relationship models (QSAR models) are regression or classification models used in the chemical and biological sciences and engineering. Like other regression models, QSAR regression models relate a set of "predictor" variables (X) to the potency of the response variable (Y), while classification QSAR models relate the predictor variables to a categorical value of the response variable. A QSAR has the form of a mathematical model: * Activity = f (physiochemical properties and/or structural properties) + error 定量的構造活性相関(ていりょうてきこうぞうかっせいそうかん)は化学物質の構造と生物学的（薬学的あるいは毒性学的）な活性との間になりたつ量的関係のこと。これにより構造的に類似した化合物の「薬効」について予測することを目的とする。QSAR(=Quantitative Structure-Activity(またはAffinity) Relationshipの略)と呼ばれることもある。QSARを英語では「クェイサー」、日本語では「キューサー」と発音することが多い。それに対し化学構造と物理的性質との関係を（QSPR、Quantitative Structure-Property Relationship）という。両者は密接な関係があり方法論的にも共通する部分が多い。によって研究が始められ、1964年にハンシュと藤田稔夫が発表した方法（ハンシュ-藤田法）が代表的な方法として知られる。方法としては、化合物の疎水性、対象とする化合物の構造を表現する数量（幾何学的構造を表す記述子、HOMOやLUMO(フロンティア軌道理論参照)のエネルギー、あるいはハメットの置換基定数、電気陰性度といった電子的記述子など）を抽出し、構造的に類似する一連の物質に関してこれら数量と活性との関係を統計学的に（回帰分析などを用い）検討する。計算化学の一部門であり、方法的には計算機化学ということができる。 La QSAR o la relació estructura-activitat quantitativa és el procés pel qual una estructura química es correlaciona quantitativament (mitjançant mètodes matemàtics) amb un procés ben definit, com pot ser l'activitat biològica (unió d'un fàrmac amb un receptor) o la reactivitat química (afinitat d'una substància a una altra perquè una reacció es produïsca). En tot cas, s'ha de tindre sempre present l'estructura química no només del fàrmac o de la substància química sinó també del receptor o substància diana. La relación cuantitativa estructura-actividad (en inglés, Quantitative structure-activity relationship, QSAR, o bien, quantitative structure-property relationship, QSPR) es el proceso por el cual la estructura química se correlaciona cuantitativamente con un proceso bien definido, como la actividad biológica (unión de un fármaco con un receptor) o la reactividad química (afinidad de una sustancia por otra para que produzcan una reacción). La forma matemática más general de QSAR es: Modely kvantitativní závislosti aktivity na struktuře (QSAR) jsou regresní nebo klasifikační modely používané v chemických, biologických vědách a strojírenství. Stejně jako jiné regresní modely, QSAR modely jsou závislé na sadě prediktorových proměnných (X) závislých na odezvě proměnných (Y). Rozdíl oproti jiným metodám je v tom, že QSAR kategorizuje prediktorové proměnné na základě hodnoty odezvy. * Aktivita = f(fyzikálně-chemické vlastnosti a/nebo strukturní vlastnosti) + chyba Chyba je variabilní proměnná, která se může vyskytnout také u modelů, které jsou v pořádku. Der Begriff Quantitative Struktur-Wirkungs-Beziehung stammt von dem englischen Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) ab. Er beschreibt die Erstellung einer quantitativen Beziehung zwischen einer pharmakologischen, chemischen, biologischen, physikalischen (z. B. Siedepunkt) Wirkung eines Moleküls mit seiner chemischen Struktur. Teilweise findet man in der Literatur auch die Bezeichnung QSPR, das Acronym für Quantitative Structure Property Relationship, hier beschränkt man sich darauf die Beziehung zwischen den physikalischen und chemischen Eigenschaften eines Moleküls und seiner Struktur darzustellen. Insbesondere im Bereich der und Chemoinformatik finden diese Prinzipien eine breite Anwendung. Dalam pemodelan HKSA, prediktor terdiri dari sifat fisiko-kimia atau penjelas molekul teoretis bahan kimia; variabel respon HKSA bisa menjadi aktivitas biologis bahan kimia. Model HKSA pertama meringkas hubungan yang seharusnya antara struktur kimia dan aktivitas biologis dalam kumpulan data bahan kimia. Kedua, model HKSA memprediksi aktivitas bahan kimia baru. * Aktivitas = f (sifat fisiokimia dan/atau sifat struktural) + kesalahan Een quantitative structure-activity relationship (meestal afgekort tot QSAR) is een door statistische analyse gevonden kwantitatief verband tussen de moleculaire structuur van een stof en de activiteit (of een andere eigenschap) van die stof. Daarnaast wordt de term ook gebruikt voor de techniek waarbij men zo'n verband opstelt. In plaats van de activiteit kan men een willekeurige getalsmatig uit te drukken eigenschap gebruiken, en men spreekt in dat verband ook wel van quantitative structure-property relationship (QSPR). Поиск количественных соотношений структура-свойство — процедура построения моделей, позволяющих по структурам химических соединений предсказывать их разнообразные свойства. За моделями, позволяющими прогнозировать количественные характеристики биологической активности, исторически закрепилось англоязычное название Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR). Аббревиатура QSAR часто трактуется расширенно для обозначения любых моделей структура-свойство. За моделями, позволяющими прогнозировать физические и физикохимические свойства органических соединений, закрепилось англоязычное название Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR). При качественном описании соотношений между структурами химических соединений и их биологической активностью употребляют англоязычный термин St Пошук кількісних співвідношень структура-властивість — процедура побудови моделей, що дозволяють за структурами хімічних сполук передбачати їх різноманітні властивості. За моделями, що дозволяють прогнозувати кількісні характеристики біологічної активності, історично закріпилася англомовна назва Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR). Абревіатура QSAR часто трактується розширено для позначення будь-яких моделей структура-властивість. За моделями, що дозволяють прогнозувати фізичні і фізико-хімічні властивості органічних сполук, закріпилася англомовна назва Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR). При якісному описі співвідношень між структурами хімічних сполук і їх біологічною активністю вживають англомовний термін Structure-Activity Relationship (SAR). 구조-활성의 정량적 관계 (Quantitative structure–activity relationship, QSAR)모델은 화학, 생물학, 공학에서 사용되는 회귀 또는 분류모델로, 화학구조와 예측하고자 하는 활성 간의 정량적인 수학적 모델을 말한다. QSAR 회귀모델은 수치형태의 반응변수(Y), QSAR 분류모델은 범주형태의 반응변수와 예측변수(X)의 관계를 나타낸 것이다. QSAR 모델링에서 예측변수는 물리화학적 특성값이나, 이론적으로 계산하는 분자 표현자를 사용하며, 반응변수는 화합물의 생물학적 활성값이 사용될 수 있다. 먼저 QSAR모델을 통해서 화학구조와 생물학적 활성과의 관계를 나타내고, 그 다음에는 QSAR모델을 이용하여 새로운 화합물의 활성을 예측한다. 예를 들어 생물학적 활성은 특정 생물학적 반응을 나타내는 물질의 농도를 통해서 정량적으로 나타낼 수 있므로, 물리 화학적 특성 및 화학구조를 수치화 하면, 수학적인 관계 또는 그들간에 구조-활성의 정량적 관계를 찾을 수 있다. 수학적 관계식이 신중하게 검증되었다면, 모델을 통해서 임의의 화학구조에 대한 반응값을 예측하는데 사용될 수 있다. QSAR은 수학적인 모델의 형태를 지니고 있다. 定量构效关系（QSAR）是一种借助分子的理化性质参数或结构参数，以数学和统计学手段定量研究有机小分子与生物大分子相互作用、有机小分子在生物体内吸收、分布、代谢、排泄等生理相关性质的方法。这种方法广泛应用于药物、农药、等生物活性分子的合理设计，在早期的药物设计中，定量构效关系方法占据主导地位，1990年代以来随着计算机计算能力的提高和众多生物大分子三维结构的准确测定，基于结构的药物设计逐渐取代了定量构效关系在药物设计领域的主导地位，但是QSAR在药学研究中仍然发挥着非常重要的作用。 Une relation quantitative structure à activité (en anglais : Quantitative structure-activity relationship ou QSAR, parfois désignée sous le nom de relation quantitative structure à propriété - en anglais : quantitative structure-property relationship ou QSPR) est le procédé par lequel une structure chimique est corrélée avec un effet bien déterminé comme l' ou la réactivité chimique. La QSAR la plus commune est de la forme : activité = f(propriétés physico-chimiques et/ou structurales). نماذج «العلاقة الكمية بين البنية والفعالية» Quantitative structure–activity relationship أو اختصاراً نماذج QSAR. وهي نماذج انحدارية أو تصنيفية، تُستَعمل في العلوم البيولوجية والكيميائية وفي الهندسة. تربط نماذج QSAR الانحدارية (مثل غيرها من نماذج الانحدار) مجموعة من المتغيرات «المُتَنبئة» (X) بمدى قوة متغير الاستجابة (Y)، في حين أن نماذج QSAR التصينفية تربط المتغيرات المُتَنبئة بقيمة فئوية categorical لمتغير الاستجابة.
foaf:homepage: n60:alvascience.com
foaf:depiction: n9:QSAR-protocol.jpg
dct:subject: dbc:Medicinal_chemistry dbc:Paradoxes dbc:Computational_chemistry dbc:Cheminformatics dbc:Drug_discovery
dbo:wikiPageID: 826669
dbo:wikiPageRevisionID: 1123032506
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Structural_domain dbr:Pharmacophore dbr:Computer-assisted_drug_design dbr:Coding_(social_sciences) dbr:Statistical_model dbr:Chemical_reaction dbr:Molecular_descriptor dbr:Response_variable dbr:Receptor_(biochemistry) dbr:Learning dbr:Bias_of_an_estimator dbr:Hypothesis dbr:Hammett_equation dbr:Higher_alkanes dbr:Mathematical_model dbr:Solubility dbr:Partition_coefficient dbr:Minimum-variance_unbiased_estimator dbr:Organic_chemistry dbr:Trend_estimation dbr:Differential_solubility dbr:Crystallography dbr:Registration,_Evaluation,_Authorisation_and_Restriction_of_Chemicals dbr:Assay dbr:Maximum_common_subgraph_isomorphism_problem n26:QSAR-protocol.jpg dbr:Partial_least_squares_regression dbr:Feature_selection dbr:Bioisosterism dbr:Risk_management dbr:Scientific_journal dbr:Structure–activity_relationship dbr:Feature_extraction dbr:ADME dbr:Finite_set dbr:Artificial_neural_network dbr:List_of_software_for_molecular_mechanics_modeling dbr:Metabolic_pathway dbr:Risk_assessment dbr:Applicability_domain dbc:Computational_chemistry dbr:Machine_learning dbr:Alkanes dbr:Molecular_geometry dbc:Cheminformatics dbr:Chemical_compound dbr:Predictive_inference dbr:Acid_dissociation_constant dbr:Dimensionality_reduction dbr:Chemical_classification dbr:European_Union dbr:Linear_discriminant_analysis dbr:Overfitting dbr:Pharmacokinetics dbr:Druglikeness dbr:Lennard-Jones_potential dbr:Ordinary_least_squares dbr:Multiple-instance_learning dbr:Support-vector_machine dbr:Toxicity dbr:Chemicalize.org dbr:Partial_least_squares dbr:Graph_kernel dbr:Lipinski's_Rule_of_Five dbr:Half_sandwich_compound dbr:Biological_target dbr:Force_field_(chemistry) dbr:Matched_molecular_pair_analysis dbr:Inductive_reasoning dbr:Signal_transduction dbr:Support_vector_machine dbr:Drug_development dbr:Molecule_mining dbc:Drug_discovery dbr:Hypotheses dbr:Boiling_point dbr:K-nearest_neighbors_algorithm dbr:Drug_discovery dbr:Iterative_cross-validation_(statistics) dbr:Cheminformatics dbr:Chemical_structure dbr:Taft_equation dbr:Molecular_property dbr:Biodegradability dbr:Decision_tree dbr:Data_mining dbr:Group_contribution_method dbr:Superimposition dbr:Enzyme dbr:Structured_data_mining dbr:Biological_activity dbr:Model_error dbr:Extrapolation dbr:Conformation–activity_relationship dbr:QSAR_&_Combinatorial_Science dbr:Correlation dbr:Convex_hull dbr:Molecular_design_software dbc:Medicinal_chemistry dbr:Regression_analysis dbr:Site-directed_mutagenesis dbr:Biotransformation dbc:Paradoxes
dbo:wikiPageExternalLink: n10:%7Cwebsite=deepchem.io%7Caccess-date=20 n16:tanagra.html n17:development_of_qsar_models_usi_1.php%7C n19: n23:854760 n24: n31: n34:++ n35:+ n36:development_of_qsar_models_usi_1.php n37: n44:0471270903.pdf n46: n48: n51: n52: n54:software-tools n55: n58: n61: n62: n64:AZOrange n65:%7C
owl:sameAs: dbpedia-et:Kvantitatiivne_struktuur-aktiivsussõltuvus dbpedia-fr:Relation_quantitative_structure_à_activité dbpedia-fa:وابستگی_کمی_کنش_و_ساختار dbpedia-es:Relación_cuantitativa_estructura_actividad dbpedia-zh:定量构效关系 wikidata:Q766383 freebase:m.03f8d5 n29:4vu2d dbpedia-hu:Kvantitatív_szerkezet-hatás_összefüggések dbpedia-sl:QSAR dbpedia-ar:نماذج_العلاقة_الكمية_بين_البنية_والفعالية dbpedia-ru:QSAR dbpedia-sr:Kvantitativni_odnos_strukture_i_aktivnosti dbpedia-ca:Relació_estructura-activitat_quantitativa dbpedia-de:Quantitative_Struktur-Wirkungs-Beziehung dbpedia-nl:Quantitative_structure-activity_relationship dbpedia-vi:SAR dbpedia-sh:Kvantitativni_odnos_strukture_i_aktivnosti dbpedia-id:Hubungan_kuantitatif_struktur-aktivitas dbpedia-ja:定量的構造活性相関 dbpedia-cs:Modely_kvantitativní_závislosti_aktivity_na_struktuře dbpedia-ko:구조-활성의_정량적_관계 dbpedia-ro:QSAR dbpedia-uk:QSAR dbpedia-it:Relazione_quantitativa_struttura-attività
dbp:wikiPageUsesTemplate: dbt:Cite_journal dbt:Columns-list dbt:Cite_web dbt:Cite_book dbt:Citation_needed dbt:Short_description dbt:Main dbt:Tsp dbt:Medicinal_chemistry dbt:Reflist
dbo:thumbnail: n9:QSAR-protocol.jpg?width=300
dbo:abstract: 구조-활성의 정량적 관계 (Quantitative structure–activity relationship, QSAR)모델은 화학, 생물학, 공학에서 사용되는 회귀 또는 분류모델로, 화학구조와 예측하고자 하는 활성 간의 정량적인 수학적 모델을 말한다. QSAR 회귀모델은 수치형태의 반응변수(Y), QSAR 분류모델은 범주형태의 반응변수와 예측변수(X)의 관계를 나타낸 것이다. QSAR 모델링에서 예측변수는 물리화학적 특성값이나, 이론적으로 계산하는 분자 표현자를 사용하며, 반응변수는 화합물의 생물학적 활성값이 사용될 수 있다. 먼저 QSAR모델을 통해서 화학구조와 생물학적 활성과의 관계를 나타내고, 그 다음에는 QSAR모델을 이용하여 새로운 화합물의 활성을 예측한다. 관련된 용어로 구조-물성의 정량적 관계 (QSPR)이 있으며, 반응변수로 화학적 물성을 사용하는 것이며, 다양한 화학분자의 물성이나 거동 등이 QSPR분야에서 연구되고 있다. 이러한 예로서 "구조-반응성의 정량적 관계(QSRRs), 구조-크로마토그래피의 정량적 관계(QSCRs), 구조-독성의 정량적 관계(QSTRs), 구조–전기화학의 정량적 관계(QSERs), 구조–생분해성의 정량적 관계(QSBRs)"등이 있다. 예를 들어 생물학적 활성은 특정 생물학적 반응을 나타내는 물질의 농도를 통해서 정량적으로 나타낼 수 있므로, 물리 화학적 특성 및 화학구조를 수치화 하면, 수학적인 관계 또는 그들간에 구조-활성의 정량적 관계를 찾을 수 있다. 수학적 관계식이 신중하게 검증되었다면, 모델을 통해서 임의의 화학구조에 대한 반응값을 예측하는데 사용될 수 있다. QSAR은 수학적인 모델의 형태를 지니고 있다. 활성= f(물리화학적 물성 및/또는 화학구조의 특성) + 오차 오차는 모델 오차(바이어스)과 관측치 내의 변이를 나타내는 관측치 변이를 포함한다. La relazione quantitativa struttura-attività, nota anche come QSAR dall'inglese "Quantitative structure-activity relationship", a cui talvolta ci si riferisce anche mediante il termine relazione quantitativa struttura-proprietà (QSPR), è una relazione matematica che esprime quantitativamente l'attività biologica di un farmaco in funzione di determinate caratteristiche chimico-fisiche o strutturali della molecola (ad esempio polarità, ingombro sterico, differenza di energia tra gli orbitali di frontiera ecc.). Questo approccio si fonda sul presupposto che il comportamento di una molecola quando si trova a dover oltrepassare una membrana cellulare o a instaurare un legame con uno specifico recettore, è influenzato dalle sue proprietà peculiari che a sua volta differenziano tale comportamento rispetto a quello che può assumere un altro tipo di molecola. In tal modo, sulla base di modelli elaborati al computer grazie ad appositi software di calcolo, è possibile concepire nuovi farmaci usando metodi ab initio o semiempirici. Quantitative structure–activity relationship models (QSAR models) are regression or classification models used in the chemical and biological sciences and engineering. Like other regression models, QSAR regression models relate a set of "predictor" variables (X) to the potency of the response variable (Y), while classification QSAR models relate the predictor variables to a categorical value of the response variable. In QSAR modeling, the predictors consist of physico-chemical properties or theoretical molecular descriptors of chemicals; the QSAR response-variable could be a biological activity of the chemicals. QSAR models first summarize a supposed relationship between chemical structures and biological activity in a data-set of chemicals. Second, QSAR models predict the activities of new chemicals. Related terms include quantitative structure–property relationships (QSPR) when a chemical property is modeled as the response variable."Different properties or behaviors of chemical molecules have been investigated in the field of QSPR. Some examples are quantitative structure–reactivity relationships (QSRRs), quantitative structure–chromatography relationships (QSCRs) and, quantitative structure–toxicity relationships (QSTRs), quantitative structure–electrochemistry relationships (QSERs), and quantitative structure–biodegradability relationships (QSBRs)." As an example, biological activity can be expressed quantitatively as the concentration of a substance required to give a certain biological response. Additionally, when physicochemical properties or structures are expressed by numbers, one can find a mathematical relationship, or quantitative structure-activity relationship, between the two. The mathematical expression, if carefully validated can then be used to predict the modeled response of other chemical structures. A QSAR has the form of a mathematical model: * Activity = f (physiochemical properties and/or structural properties) + error The error includes (bias) and observational variability, that is, the variability in observations even on a correct model. نماذج «العلاقة الكمية بين البنية والفعالية» Quantitative structure–activity relationship أو اختصاراً نماذج QSAR. وهي نماذج انحدارية أو تصنيفية، تُستَعمل في العلوم البيولوجية والكيميائية وفي الهندسة. تربط نماذج QSAR الانحدارية (مثل غيرها من نماذج الانحدار) مجموعة من المتغيرات «المُتَنبئة» (X) بمدى قوة متغير الاستجابة (Y)، في حين أن نماذج QSAR التصينفية تربط المتغيرات المُتَنبئة بقيمة فئوية categorical لمتغير الاستجابة. La relación cuantitativa estructura-actividad (en inglés, Quantitative structure-activity relationship, QSAR, o bien, quantitative structure-property relationship, QSPR) es el proceso por el cual la estructura química se correlaciona cuantitativamente con un proceso bien definido, como la actividad biológica (unión de un fármaco con un receptor) o la reactividad química (afinidad de una sustancia por otra para que produzcan una reacción). Por ejemplo, la actividad biológica se puede expresar cuantitativamente como la concentración requerida de una substancia para dar una cierta respuesta biológica. Además, cuando las propiedades fisicoquímicas o las estructuras se expresan mediante números, podemos construir una relación matemática, o relación cuantitativa estructura-actividad, entre las dos. La expresión matemática puede entonces usarse para predecir la respuesta de otras estructuras químicas. La forma matemática más general de QSAR es: Este método asigna parámetros a cada grupo químico, de forma que al modificar la estructura química puede valorarse la contribución de cada grupo funcional a la actividad del fármaco o del tóxico en cuestión y a partir de ahí, cómo variará la actividad de esa sustancia. Пошук кількісних співвідношень структура-властивість — процедура побудови моделей, що дозволяють за структурами хімічних сполук передбачати їх різноманітні властивості. За моделями, що дозволяють прогнозувати кількісні характеристики біологічної активності, історично закріпилася англомовна назва Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR). Абревіатура QSAR часто трактується розширено для позначення будь-яких моделей структура-властивість. За моделями, що дозволяють прогнозувати фізичні і фізико-хімічні властивості органічних сполук, закріпилася англомовна назва Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR). При якісному описі співвідношень між структурами хімічних сполук і їх біологічною активністю вживають англомовний термін Structure-Activity Relationship (SAR). Пошук кількісних співвідношень структура-властивість заснований на застосуванні методів математичної статистики і машинного навчання для побудови моделей, що дозволяють за описом структур хімічних сполук передбачати їх властивості (фізичні, хімічні, біологічну активність). При прогнозуванні властивостей на якісному рівні (наприклад, чи буде дана хімічна сполука мати даний вид біологічної активності) говорять про розв'язок класифікаційної задачі, тоді як при прогнозуванні числових значень властивостей говорять про розв'язок регресійної задачі. Опис структур хімічних сполук для цих цілей може бути векторним або невекторним (за допомогою графів). Der Begriff Quantitative Struktur-Wirkungs-Beziehung stammt von dem englischen Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) ab. Er beschreibt die Erstellung einer quantitativen Beziehung zwischen einer pharmakologischen, chemischen, biologischen, physikalischen (z. B. Siedepunkt) Wirkung eines Moleküls mit seiner chemischen Struktur. Teilweise findet man in der Literatur auch die Bezeichnung QSPR, das Acronym für Quantitative Structure Property Relationship, hier beschränkt man sich darauf die Beziehung zwischen den physikalischen und chemischen Eigenschaften eines Moleküls und seiner Struktur darzustellen. Insbesondere im Bereich der und Chemoinformatik finden diese Prinzipien eine breite Anwendung. Een quantitative structure-activity relationship (meestal afgekort tot QSAR) is een door statistische analyse gevonden kwantitatief verband tussen de moleculaire structuur van een stof en de activiteit (of een andere eigenschap) van die stof. Daarnaast wordt de term ook gebruikt voor de techniek waarbij men zo'n verband opstelt. De activiteit in QSAR verwijst naar : de mate waarin een stof (doorgaans op de gewenste wijze) invloed uitoefent op biologische processen, een belangrijke maat voor de werkzaamheid van een stof die mogelijk toepassing kan vinden als geneesmiddel. QSAR wordt van oudsher veel gebruikt in de farmaceutische industrie, en is vooral een zinvolle techniek als men van een zeer grote verzameling kandidaat-moleculen een eerste selectie wil maken zonder alle individuele moleculen daadwerkelijk in het laboratorium te moeten onderzoeken. Dit kost immers zeer veel tijd en geld. In plaats van de activiteit kan men een willekeurige getalsmatig uit te drukken eigenschap gebruiken, en men spreekt in dat verband ook wel van quantitative structure-property relationship (QSPR). Поиск количественных соотношений структура-свойство — процедура построения моделей, позволяющих по структурам химических соединений предсказывать их разнообразные свойства. За моделями, позволяющими прогнозировать количественные характеристики биологической активности, исторически закрепилось англоязычное название Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR). Аббревиатура QSAR часто трактуется расширенно для обозначения любых моделей структура-свойство. За моделями, позволяющими прогнозировать физические и физикохимические свойства органических соединений, закрепилось англоязычное название Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR). При качественном описании соотношений между структурами химических соединений и их биологической активностью употребляют англоязычный термин Structure-Activity Relationship (SAR). Поиск количественных соотношений структура-свойство основан на применении методов математической статистики и машинного обучения для построения моделей, позволяющих по описанию структур химических соединений предсказывать их свойства (физические, химические, биологическую активность). При прогнозировании свойств на качественном уровне (например, будет ли данное химическое соединение обладать данным видом биологической активности) говорят о решении классификационной задачи, тогда как при прогнозировании числовых значений свойств говорят о решении регрессионной задачи. Описание структур химических соединений для этих целей может быть векторным либо невекторным (графовым). 定量的構造活性相関(ていりょうてきこうぞうかっせいそうかん)は化学物質の構造と生物学的（薬学的あるいは毒性学的）な活性との間になりたつ量的関係のこと。これにより構造的に類似した化合物の「薬効」について予測することを目的とする。QSAR(=Quantitative Structure-Activity(またはAffinity) Relationshipの略)と呼ばれることもある。QSARを英語では「クェイサー」、日本語では「キューサー」と発音することが多い。それに対し化学構造と物理的性質との関係を（QSPR、Quantitative Structure-Property Relationship）という。両者は密接な関係があり方法論的にも共通する部分が多い。によって研究が始められ、1964年にハンシュと藤田稔夫が発表した方法（ハンシュ-藤田法）が代表的な方法として知られる。方法としては、化合物の疎水性、対象とする化合物の構造を表現する数量（幾何学的構造を表す記述子、HOMOやLUMO(フロンティア軌道理論参照)のエネルギー、あるいはハメットの置換基定数、電気陰性度といった電子的記述子など）を抽出し、構造的に類似する一連の物質に関してこれら数量と活性との関係を統計学的に（回帰分析などを用い）検討する。なお、記述子としては化合物に関するパラメタを使用しているが、基本的には薬物標的分子と化合物との相互作用を前提とした手法であり、実際に定量的構造活性相関研究の結果から薬物標的-化合物間の相互作用様式を推定するといった使用法もしばしば見られる。計算化学の一部門であり、方法的には計算機化学ということができる。 Modely kvantitativní závislosti aktivity na struktuře (QSAR) jsou regresní nebo klasifikační modely používané v chemických, biologických vědách a strojírenství. Stejně jako jiné regresní modely, QSAR modely jsou závislé na sadě prediktorových proměnných (X) závislých na odezvě proměnných (Y). Rozdíl oproti jiným metodám je v tom, že QSAR kategorizuje prediktorové proměnné na základě hodnoty odezvy. Prediktor obsahuje fyzikálně-chemické vlastnosti nebo teoretických deskriptorů chemických látek. QSAR modely jednak shrnují předpokládané vztahy mezi chemickou strukturou a biologickou aktivitou v souboru dat. A také předpovídají aktivity nových chemických látek Souvisejícím termínem je (QSPR). V tomto případě je místo aktivity výpovědní proměnnou chemická vlastnost.. V tomto odvětví jsou studovány různé vlastnosti a chování chemických látek. Například kvantitativní závislost struktury na reaktivitě (QSRRs), kvantitativní závislost struktury na toxicitě (QSTRs), kvantitativní závislost struktury na elektrochemických vlastnostech (QSERs), kvantitativní závislost struktury na odbouratelnosti (QSBRs). Jako příklad, biologická aktivita může být vyjádřena kvantitativně jako koncentrace substance potřebné ke vzniku biologické odezvy. Když jsou fyzikálně-chemické vlastnosti a struktury vyjádřeny číselně je snazší hledat mezi nimi matematické vztahy, nebo kvantitativní závislosti struktury na aktivitě. Pokud je matematické vyjádření kvalitně validováno, dá se poté použit předpovědi chování nových chemických struktur. * Aktivita = f(fyzikálně-chemické vlastnosti a/nebo strukturní vlastnosti) + chyba Chyba je variabilní proměnná, která se může vyskytnout také u modelů, které jsou v pořádku. Dalam pemodelan HKSA, prediktor terdiri dari sifat fisiko-kimia atau penjelas molekul teoretis bahan kimia; variabel respon HKSA bisa menjadi aktivitas biologis bahan kimia. Model HKSA pertama meringkas hubungan yang seharusnya antara struktur kimia dan aktivitas biologis dalam kumpulan data bahan kimia. Kedua, model HKSA memprediksi aktivitas bahan kimia baru. Istilah terkait mencakup hubungan struktur-properti kuantitatif (HSPK) ketika properti kimia dimodelkan sebagai variabel respons. "Sifat atau perilaku molekul kimia yang berbeda telah diselidiki dalam bidang HSPK. Beberapa contoh adalah hubungan struktur-reaktivitas kuantitatif (HSRK), hubungan struktur-kromatografi kuantitatif (HSKK) dan, struktur kuantitatif-hubungan toksisitas (SKHT), hubungan struktur-elektrokimia kuantitatif (HSEK), dan hubungan struktur-biodegradabilitas kuantitatif (HSBK)". Sebagai contohnya, aktivitas biologis dapat dinyatakan secara kuantitatif sebagai konsentrasi zat yang diperlukan untuk memberikan respons biologis tertentu. Selain itu, ketika sifat fisikokimia atau struktur diekspresikan oleh angka, seseorang dapat menemukan hubungan matematika, atau hubungan struktur-aktivitas kuantitatif, di antara keduanya. Ekspresi matematika, HKSAmemiliki bentuk model matematika: * Aktivitas = f (sifat fisiokimia dan/atau sifat struktural) + kesalahan Artinya sifat fisiokimia dan/sifat struktural + kesalahan termasuk kesalahan model (bias) dan variabilitas pengamatan, yaitu variabilitas dalam pengamatan bahkan pada model yang benar. * Analisis hubungan kuantitatif struktur dan aktivitas (HKSA) dilakukan untuk senyawa turunan triazolopiperazin amida untuk menghibisi enzim DPP IV penyebab diabetes melitus tipe 2. Analisis ini dilakukan dengan pemodelan molekul turunan triazolopiperazin amida dan perhitungan deskriptor HKSA menggunakan metode semiempirik PM3 dengan program HyperchemÒ. Analisis data menggunakan metode analisis regresi multilinear untuk parameter elektronik dan molekular dengan program SPSSÒ. Persamaan terbaik yang diperoleh adalah: * -log IC50 = 79,955 - (11,635*qC1) - (2,094*qC2) - (34,6*qN11) + (797,684*qC15) + (0,288*m) * n = 18; r = 0,714; adjusted r2 = 0,305; Fhit/Ftab = 1,239; PRESS = 0,017. * Berdasarkan persamaan tersebut, senyawa dengan aktivitas terbaik yang diusulkan adalah * (2R) - 4-Okso - 4 - [3 - (Trifluorometil) - 5,6 - dihidro [1,2,4] triazolo [4,3 -a] pirazin - 7 (8H) - il] - 1 - (2 - fluoro - 4,6 - dihidroksofenil) butan - 2 -amina dengan harga –log IC50 = 8,601. Une relation quantitative structure à activité (en anglais : Quantitative structure-activity relationship ou QSAR, parfois désignée sous le nom de relation quantitative structure à propriété - en anglais : quantitative structure-property relationship ou QSPR) est le procédé par lequel une structure chimique est corrélée avec un effet bien déterminé comme l' ou la réactivité chimique. Ainsi, l'activité biologique peut être exprimée de manière quantitative, comme pour la concentration de substance nécessaire pour obtenir une certaine réponse biologique. De plus lorsque les propriétés ou structures physiochimiques sont exprimées par des chiffres, on peut proposer une relation mathématique, ou relation quantitative structure à activité, entre les deux. L'expression mathématique obtenue peut alors être utilisée comme moyen prédictif de la réponse biologique pour des structures similaires. La QSAR la plus commune est de la forme : activité = f(propriétés physico-chimiques et/ou structurales). La QSAR o la relació estructura-activitat quantitativa és el procés pel qual una estructura química es correlaciona quantitativament (mitjançant mètodes matemàtics) amb un procés ben definit, com pot ser l'activitat biològica (unió d'un fàrmac amb un receptor) o la reactivitat química (afinitat d'una substància a una altra perquè una reacció es produïsca). En tot cas, s'ha de tindre sempre present l'estructura química no només del fàrmac o de la substància química sinó també del receptor o substància diana. Per exemple, l'activitat biològica pot ésser expressada quantitativament com a la concentració de substància requerida per a produir una certa resposta biològica. En addició, quan les estructures o les propietats fisicoquímiques són expressades en nombres, hom pot fer una relació matemàtica, o una relació quantitativa estructura-activitat, entre ambdues. Llavors, aquesta expressió matemàtica pot ser utilitzada per a predir la resposta biològica d'altres estructures químiques. Els mètodes que usen les QSAR són útils per a aconseguir un o diversos dels següents objectius: * Predir l'activitat de compostos estructuralment afins encara sense sintetitzar. * Dissenyar fàrmacs amb l'activitat òptima. * Estudiar mecanismes d'acció, establint les propietats físiques comunes a compostos estructuralment diferents que són responsables d'un efecte biològic idèntic a través d'un mecanisme comú o diferent. Els primers a fer possible aquestes relacions quantitatives van ser i el 1963, els quals van establir una equació que relaciona la resposta biològica (RB) amb paràmetres descriptors de l'estructura d'una sèrie d'anàlegs en funció de certs factors fisicoquímics, f, definits com a paràmetres de solubilitat o hidrofobicitat (πx), electrònics (σ) i estèrics (Es) dependents del grup funcional i de la posició d'aquests. 定量构效关系（QSAR）是一种借助分子的理化性质参数或结构参数，以数学和统计学手段定量研究有机小分子与生物大分子相互作用、有机小分子在生物体内吸收、分布、代谢、排泄等生理相关性质的方法。这种方法广泛应用于药物、农药、等生物活性分子的合理设计，在早期的药物设计中，定量构效关系方法占据主导地位，1990年代以来随着计算机计算能力的提高和众多生物大分子三维结构的准确测定，基于结构的药物设计逐渐取代了定量构效关系在药物设计领域的主导地位，但是QSAR在药学研究中仍然发挥着非常重要的作用。
gold:hypernym: dbr:Regression
prov:wasDerivedFrom: wikipedia-en:Quantitative_structure–activity_relationship?oldid=1123032506&ns=0
dbo:wikiPageLength: 38914
foaf:isPrimaryTopicOf: wikipedia-en:Quantitative_structure–activity_relationship