Journal of the Brazilian Chemical Society | |
Multivariate QSAR | |
Márcia M. C. Ferreira1  | |
关键词: chemometrics; principal component analysis; partial least squares; SIMCA; KNN; | |
DOI : 10.1590/S0103-50532002000600004 | |
来源: SciELO | |
【 摘 要 】
Neste trabalho, são apresentadas as técnicas usuais de quimiometria em estudos de relações quantitativas estrutura-atividade biológica (QSAR). Elas são introduzidas em ordem cronológica, iniciando pela análise de Hansch, e os métodos de análise exploratória de componentes principais e agrupamento hierárquico (PCA e HCA). Os métodos de regressão que usam a análise de componentes principais como fundamento (PCR e PLS) são apresentados a seguir. São introduzidos também os dois métodos de reconhecimento de padrões usados para classificação (KNN e SIMCA). Diferentes aplicações são usadas para ilustrar os diferentes métodos quimiométricos. É feito então um resumo da metodologia de regressão usada em QSAR-3D. Finalmente é apresentada uma nova metodologia, denominada PLS multilinear, já utilizada em química analítica, mas não explorada ainda pela comunidade de QSAR. Este método de regressão mantém a estrutura de ordem superior dos dados em lugar do desdobramento utilizado em QSAR-3D e apresenta vantagens computacionais, maior estabilidade e simplicidade do modelo, uma vez que o número de parâmetros calculados é bastante reduzido.
【 授权许可】
CC BY
All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License
【 预 览 】
Files | Size | Format | View |
---|---|---|---|
RO202005130104599ZK.pdf | 255KB | download |