Interpretable correlation descriptors for quantitative structure-activity relationships

可解释性 数量结构-活动关系 分子描述符 计算机科学 口译(哲学) 数据挖掘 相关性 人工智能 二氢叶酸还原酶 模式识别(心理学) 机器学习 化学 数学 几何学 程序设计语言 生物化学
作者
Benson M Spowage,Craig L. Bruce,Jonathan D. Hirst
出处
期刊:Journal of Cheminformatics [BioMed Central]
卷期号:1 (1) 被引量:25
标识
DOI:10.1186/1758-2946-1-22
摘要

The topological maximum cross correlation (TMACC) descriptors are alignment-independent 2D descriptors for the derivation of QSARs. TMACC descriptors are generated using atomic properties determined by molecular topology. Previous validation (J Chem Inf Model 2007, 47: 626-634) of the TMACC descriptor suggests it is competitive with the current state of the art. Here, we illustrate the interpretability of the TMACC descriptors, through the analysis of the QSARs of inhibitors of angiotensin converting enzyme (ACE) and dihydrofolate reductase (DHFR). In the case of the ACE inhibitors, the TMACC interpretation shows features specific to C-domain inhibition, which have not been explicitly identified in previous QSAR studies. The TMACC interpretation can provide new insight into the structure-activity relationships studied. Freely available, open source software for generating the TMACC descriptors can be downloaded from http://comp.chem.nottingham.ac.uk .

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
张涵秋发布了新的文献求助10
刚刚
张涵秋发布了新的文献求助30
刚刚
张涵秋发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
刚刚
1秒前
1秒前
1秒前
张涵秋发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
张涵秋发布了新的文献求助10
2秒前
duhp完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
3秒前
张涵秋发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
张涵秋发布了新的文献求助10
3秒前
张涵秋发布了新的文献求助10
4秒前
张涵秋发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
张涵秋发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
4秒前
斯文败类应助hi采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
Tracy完成签到,获得积分20
5秒前
lqqqq应助QJH采纳,获得10
5秒前
鲜于灵竹发布了新的文献求助10
5秒前
张涵秋发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
张涵秋发布了新的文献求助10
6秒前
insissst发布了新的文献求助10
6秒前
张涵秋发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
张涵秋发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
张涵秋发布了新的文献求助10
7秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Multiple Self-States Drawing Technique 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Rosenblum, Global Change Biology 500
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7770048
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9312978
关于积分的说明 20331568
捐赠科研通 7355247
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3316178
关于科研通互助平台的介绍 2465008
邀请新用户注册赠送积分活动 2330999