| Автор | Leahy, David E. |
| Дата выпуска | 2012 |
| ISBN | 978-1-84973-166-9 |
| dc.description | QSAR is defined by its embrace of quantitative modelling to build relationships between a molecule's structure and its properties. It was brought into being by Corwin Hansch's application of linear regression to biological activity data.Restricted to substituent constants extracted from experiments and hand-crafted into tables, graphs and simple regression models, early QSAR was very limited in scope but had the advantage that the practitioner became intimately connected to the data and the patterns that emerged from an analysis could be fitted into a coherent chemical explanation.There has been a profound shift in the capabilities available to us as QSAR modellers, particularly in the expansion of readily calculated chemical descriptors and model building methods, but at the heart of it remains the question of whether we are seeking models that the human expert can understand and interpret, or models that are useful, validated and predictive?Thischapter describes a framework for understanding the model building options available in the context of drug discovery decision making and points to more recent work that seeks to identify more rigorous quantifiable metrics for assessing performance of data mining techniques in QSAR modelling. The chapter highlights common modelling methods used in QSAR, with examples, and also covers more recent ensemble and meta-modelling developments. |
| Формат | application.pdf |
| Издатель | Royal Society of Chemistry |
| Название | Chapter 10. Application of Modelling Techniques |
| Тип | other |
| DOI | 10.1039/9781849733410-00267 |
| Print ISSN | 2041-3203 |
| Журнал | Drug Design Strategies: Quantitative Approaches |
| Первая страница | 267 |
| Последняя страница | 278 |
| Библиографическая ссылка | C. D. Selassie, R. P. Verma, Briefings Bioinf., 2002, 3, 1, 73 |
| Библиографическая ссылка | Y. Liu, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 2004, 44, 1823 |
| Библиографическая ссылка | Y. Lee, B. G. Buchanan, J. M. Aronis, Mach. Learn., 1998, 30, 217 |
| Библиографическая ссылка | M. Glick, A. E. Klon, P. Acklin, J. W. Davies, J. Biomol. Screening, 2004, 9, 32 |
| Библиографическая ссылка | J. Heal, B. Hamilton, J. Sheridan, QSAR World, 2007, 1, 3 |
| Библиографическая ссылка | C. Y. Ma, F. V. Buontempo, X. Z. Wang, Comput. Aided Chem. Eng., 2008, 25, 581 |
| Библиографическая ссылка | I. V. Tetko, V. Y. Tanchuk, T. N. Kasheva, A. E. Villa, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 2001, 41, 1488 |
| Библиографическая ссылка | X. J. Yao, A. Panaye, J. P. Doucet, R. S. Zhang, H. F. Chen, M. C. Liu, Z. D. Hu, B. T. Fan, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 2004, 44, 1257 |
| Библиографическая ссылка | B. Niu, W.-C. Lu, S.-S. Yang, Y.-D. Cai, G.-Z. Li, Acta Pharmacol. Sin., 2007, 28, 1075 |
| Библиографическая ссылка | R. Darnag, E. L. Mostapha Mazouz, A. Schmitzer, D. Villemin, A. Jarid, D. Cherqaoui, Eur. J. Med. Chem., 2010, 45, 1590 |
| Библиографическая ссылка | H. Tang, X. S. Wang, X.-P. Huang, B. L. Roth, K. V. Butler, A. P. Kozikowski, M. Jung, A. Tropsha, J. Chem. Inf. Model., 2009, 49, 461 |
| Библиографическая ссылка | H.-F. Chen, Anal. Chim. Acta, 2008, 624, 203 |
| Библиографическая ссылка | E. Pourbasheer, S. Riahi, M. R. Ganjali, P. Norouzi, European Eur. J. Med. Chem., 2010, 45, 1087 |
| Библиографическая ссылка | O. Obrezanova, G. Csanyi, J. M. R. Gola, M. D. Segall, J. Chem. Inf. Model., 2007, 47, 1847 |
| Библиографическая ссылка | M. Seeger, Int. J. Neural. Syst., 2004, 14, 69 |
| Библиографическая ссылка | O. Obrezanova, M. D. Segall, J. Chem. Inf. Model, 2010, 50, 1053 |
| Библиографическая ссылка | R. D. King, S. H. Muggleton, A. Srinivasan, M. J. Sternberg, Proc.Natl. Acad. Sci. U. S. A., 1996, 93, 438 |
| Библиографическая ссылка | J. Pearl, Wiley Interdiscip. Rev. Comput.Stat., 1995, 1, 307 |
| Библиографическая ссылка | B. Ellis, W. H. Wong, J Am. Stat. Assoc., 2008, 103, 778 |
| Библиографическая ссылка | E. Karakoc, A. Cherkasov, S. C. Sahinalp, Bioinformatics, 2006, 22, e243 |
| Библиографическая ссылка | D. K. Agrafiotis, V. S. Lobanov, J. Chem. Inf. Model., 1999, 39, 51 |
| Библиографическая ссылка | T. Liu, A. W. Moore, A. Gray, J. Mach. Learn. Res., 2006, 7, 1135 |
| Библиографическая ссылка | T. G. Dietterich, Lecture Notes Comput. Sci., 2000, 1857, 1 |
| Библиографическая ссылка | C. L. Bruce, J. L. Melville, S. D. Pickett, J. D. Hirst, J. Chem. Inf. Model, 2007, 47, 219 |
| Библиографическая ссылка | E. Karakoc, S. C. Sahinalp, A. Cherkasov, J. Chem. Inf. Model, 2006, 46, 2167 |
| Библиографическая ссылка | M. Seierstad, D. K. Agrafiotis, Chem. Biol. Drug Des., 2006, 67, 284 |
| Библиографическая ссылка | L. Zhang, H. Zhu, T. I. Oprea, A. Golbraikh, A. Tropsha, Pharm. Res., 2008, 25, 1902 |
| Библиографическая ссылка | M. Olah, C. Bologa, T. I. Oprea, J. Comput. Aided Mol. Des., 2004, 18, 437 |
| Библиографическая ссылка | P. de Cerqueira Lima, A. Golbraikh, S. Oloff, Y. Xiao, A. Tropsha, J. Chem. Inf. Model., 2006, 46, 1245 |
| Библиографическая ссылка | H. Drucker, C. Cortes, L. D. Jackel, Y. Lecun, V. Vapnik, Neural Comput., 1994, 6, 1289 |
| Библиографическая ссылка | V. Svetnik, T. Wang, C. Tong, A. Liaw, R. P. Sheridan, Q. Song, J. Chem. Inf. Model., 2005, 45, 786 |
| Библиографическая ссылка | V. Svetnik, A. Liaw, C. Tong, J. C. Culberson, R. P. Sheridan, B. P. Feuston, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 2003, 43, 1947 |
| Библиографическая ссылка | S. L. Rodgers, A. M. Davis, N. P. Tomkinson, H. van de Waterbeemd, J. Chem. Inf. Model., 2007, 47, 2401 |
| Библиографическая ссылка | S. L. Rodgers, A. M. Davis, H. van de Waterbeemd, QSAR Comb. Sci., 2007, 26, 511 |
| Библиографическая ссылка | J. Cartmell, S. Enoch, D. Krstajic, D. E. Leahy, Design. Comput. Aided Mol. Des., 2005, 19, 821 |
| Библиографическая ссылка | J. Cartmell, D. Krstajic, D. E. Leahy, Curr. Opin. Drug Discovery Dev., 2007, 10, 347 |
| Библиографическая ссылка | A. Golbraikh, A. Tropsha, J. Mol. Graph. Model., 2002, 20, 269 |
