RDKit | 基于Pytorch和RDKit建立QSAR模型

QSAR

        定量构效方法（quantitative structure-activity relationship, QSAR）是应用最为广泛的药物设计方法。所谓定量构效方法就是通过一些数理统计方法建立其一系列化合物的生理活性或某种性质与其物理化学性质之间的定量关系，通过这些定量关系。可以预测化合物的生理活性或某些性质，指导我们设计出具有更高活性的化合物。

        早在1867年，Crum-Brow 和Fraser就提出了构效关系的概念，1900年前后，Overton 和Meyer等提出了麻醉作用的类脂学说，即化学结构各异的麻醉剂其活性随着脂-水分配系数增加而增加的现象，这可能是最早提出的化合物生理活性和物理化学性质之间的定量分配关系模型。但只是到近几十年，尤其是Hansch法提出后，随着计算机技术的发展和多变量解析技术的引入，定量构效关系方法才逐渐发展和应用起来，现在它已经成为药物设计和药物开发中不可缺少的工具。

 

Pytorch与QSAR

尝试使用pytorch和RDKit构建QSAR模型

 

环境依赖

pip install pprint
pip install argparse
#安装rdkit
conda install -c rdkit rdkit

安装pytorch

基于Pytorch和RDKit的QSAR模型代码：