Interpretation of Quantitative Structure−Activity Relationship Models: Past, Present, and Future

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15110%2F17%3A73584995" target="_blank" >RIV/61989592:15110/17:73584995 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/acs.jcim.7b00274" target="_blank" >https://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/acs.jcim.7b00274</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1021/acs.jcim.7b00274" target="_blank" >10.1021/acs.jcim.7b00274</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Interpretation of Quantitative Structure−Activity Relationship Models: Past, Present, and Future

Popis výsledku v původním jazyce

This paper is an overview of the most significant and impactful interpretation approaches of quantitative structure−activity relationship (QSAR) models, their development, and application. The evolution of the interpretation paradigm from “model → descriptors → (structure)” to “model → structure” is indicated. The latter makes all models interpretable regardless of machine learning methods or descriptors used for modeling. This opens wide prospects for application of corresponding interpretation approaches to retrieve structure−property relationships captured by any models. Issues of separate approaches are discussed as well as general issues and prospects of QSAR model interpretation.

Název v anglickém jazyce

Interpretation of Quantitative Structure−Activity Relationship Models: Past, Present, and Future

Popis výsledku anglicky

This paper is an overview of the most significant and impactful interpretation approaches of quantitative structure−activity relationship (QSAR) models, their development, and application. The evolution of the interpretation paradigm from “model → descriptors → (structure)” to “model → structure” is indicated. The latter makes all models interpretable regardless of machine learning methods or descriptors used for modeling. This opens wide prospects for application of corresponding interpretation approaches to retrieve structure−property relationships captured by any models. Issues of separate approaches are discussed as well as general issues and prospects of QSAR model interpretation.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

30104 - Pharmacology and pharmacy

Projekt

—

Návaznosti

N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Journal of Chemical Information and Modeling

ISSN

1549-9596

e-ISSN

—

Svazek periodika

57

Číslo periodika v rámci svazku

11

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

21

Strana od-do

2618-2639

Kód UT WoS článku

000416614900002

EID výsledku v databázi Scopus

—