アルコール依存症と薬物依存のジャーナル
オープンアクセス

概要

アクティビティクリフに基づく QSAR モデルの予測効率の計算のためのデータセット分析

ファティマ・アディロワとアリシェル・イクラモフ

活性崖の概念は、医薬品化学と関連が深い。ここでは、「データセットのモデリング可能性」の概念、すなわち、生物活性化合物のデータセットに対して外部予測 QSAR モデルを取得する実現可能性の事前推定について検討する。この概念は、いわゆる「活性崖」が QSAR モデルの全体的なパフォーマンスに与える影響を分析することで生まれた。「モデリング可能性」のいくつかの指標 (SALI、ISAC、MODI) はすでに知られている。私たちは MODI のバージョンを、実際の活性値を持つ化合物のデータセットに拡張した。QSAR モデルの予測効率は、SVM アルゴリズムによる正しい分類率として表され、他の 2 つのアルゴリズム (アルゴリズム MODI と、著者らが修正した Voronin のアルゴリズム) の結果と比較される。結果の比較分析は、ピアソンの相関係数の平方を使用して実行された。私たちの研究では、「活性崖」のみに基づくデータセットの予測効率の評価が極端に不足していることが示された。データ サンプルに基づいて効果的なモデルを構築する可能性を評価できる、より正確な方法の開発では、「アクティビティ クリフ」の存在 (および数) だけでなく、サンプルの他の特性も考慮する必要があります。