Application of SMILES Notation Based Optimal Descriptors in Drug Discovery and Design

数量结构-活动关系 符号 计算机科学 人工智能 机器学习 数据挖掘 数学 算术
作者
Aleksandar M. Veselinović,Jovana B. Veselinović,Jelena Živković,Goran M. Nikolić
出处
期刊:Current Topics in Medicinal Chemistry [Bentham Science Publishers]
卷期号:15 (18): 1768-1779 被引量:70
标识
DOI:10.2174/1568026615666150506151533
摘要

SMILES notation based optimal descriptors as a universal tool for the QSAR analysis with further application in drug discovery and design is presented. The basis of this QSAR modeling is Monte Carlo method which has important advantages over other methods, like the possibility of analysis of a QSAR as a random event, is discussed. The advantages of SMILES notation based optimal descriptors in comparison to commonly used descriptors are defined. The published results of QSAR modeling with SMILES notation based optimal descriptors applied for various pharmacologically important endpoints are listed. The presented QSAR modeling approach obeys OECD principles and has mechanistic interpretation with possibility to identify molecular fragments that contribute in positive and negative way to studied biological activity, what is of big importance in computer aided drug design of new compounds with desired activity.
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