结构活动关系技术目前在各种应用中使用，包括：探讨随后合成和筛选的分子多样性的虚拟化学文库中的硅设计;筛选专有的，商业和公共数据库，用于潜在潜在发现;并且，来自微阵列实验的挖掘基因表达数据进行目标鉴定。从这些例子中显而易见的是，SAR技术现在满足在处理大型和扩展数据源方面的扩展作用。SAR的分析允许检测具有对生物体生物学作用的官能团，这通过改变其化学结构来促进生物活性化合物。化学家利用化学合成的先进技术将新的化学基团引入生物医学化合物中，并测试改性对其生物功能的影响。该方法精制以构建化学结构与生物活性之间的数学关系，称为定量结构活性关系（QSAR）。基本上SAR分析的基本假设是类似的分子具有相同的功能。因此，潜在的问题是如何定义分子水平的小差异，因为每种活动，例如，反应能力，溶解度，靶活性，也可能与另一个差异有关。

图1所示。三个层次的方法来表征化合物

SAR分析的统计方法

• 多线性回归（MLR）
• 主要成分分析
• 人工神经网络（ANN）
• 支持向量机（SVM）

下面所有的报告都包含在内。

• 破译SAR
• 详细的药效团
• 关键活动变化很高
• SAR数据解释
• 有效的3D-QSAR模型
• 实际上屏幕上的桌面上的化合物数量
• 分子优化以实现理想的活动和合适的功能

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