Key points are not available for this paper at this time.
يشتمل تحليل 4D-QSAR على حرية التوافق والمحاذاة في تطوير نماذج 3D-QSAR لمجموعات تدريب بيانات هيكل-نشاط من خلال إجراء متوسط مجموعة، وهو "البعد" الرابع. عوامل الوصف في تحليل 4D-QSAR هي قياسات احتلال خلايا الشبكة (المكانية) للذرات المكونة لكل جزيء في مجموعة التدريب والتي تم تحقيقها من أخذ عينات من مساحات التوافق والمحاذاة. يمكن توليد عوامل احتلال خلايا الشبكة لأي نوع من الذرات أو المجموعة أو نموذج الفارماكوفور. يمكن افتراض توافق "نشط" واحد لكل مركب في مجموعة التدريب ودمجه مع المحاذاة المثلى لاستخدامها في تطبيقات تصميم الجزيئات الأخرى بما في ذلك أساليب 3D-QSAR الأخرى. يمكن تقدير تأثير إنثالبي التوافق لكل مركب على نشاطه. يتم استخدام تطبيق تسلسلي للانحدار باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS) وخوارزمية جينية (GA) لإجراء تخفيض البيانات وتحديد مجموعة من أفضل نماذج 3D-QSAR لمجموعة التدريب. يتم الوصول إلى مجموعة نماذج 3D-QSAR الفريدة من خلال حساب مدى العمودية في بقايا الخطأ بين أكثر نماذج 3D-QSAR أهمية في Sample GA. تم تطبيق تحليل 4D-QSAR المستقل عن المستقبل بنجاح على ثلاث مجموعات تدريب: (أ) مثبطات بنزيل بيريميدين من أنزيم ثنائي هيدروفولات ريدكتاز، (ب) نظائر البروستاجلاندين PGF2α المضادة للولادة، و(ج) مثبطات ديازيديبينون ثنائي البيريدين من النسخ العكسي لفيروس HIV-1. العثوران العامان الناتجان عن هذه التطبيقات هما أن عوامل احتلال خلايا الشبكة المرتبطة بالهيكل الكيميائي "الثابت" لسلسلة النظائر يمكن أن تكون ذات أهمية في نماذج 3D-QSAR وأن هناك تخفيض هائل في البيانات عند إنشاء نماذج 3D-QSAR. يمكن تمثيل نماذج 3D-QSAR الناتجة رسوميًا من خلال رسم خلايا الشبكة 3D-QSAR المهمة في الفضاء مع سمات الوصف الخاصة بها.
درس هوبفنجير وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: