2D- and 3D-QSRR Studies of Linear Retention Indices for Volatile Alkylated Phenols

In this study, 29 volatile alkylated phenols were subjected to a quantitative structure retention relationships (QSRR) studies; we have developed two- and three-dimensional quantitative structure retention relationships (2D- and 3D-QSRR) for this series; and these molecules were subjected to a 2D-QSRR analysis for their retention property using stepwise multiple linear regression (MLR) and 3D-QSRR analysis using partial least squares (PLS). The 28 descriptors are calculated for the 29 molecules using the ChemOffice and ChemSketch software to construct 2D-QSRR model. The 3D-QSRR models were constructed using comparative molecular field analysis (CoMFA) method. The models were used to predict the linear retention indices of the test set compounds, and agreement between the experimental and predicted values was verified. The statistical results indicate that the predicted values are in good agreement with the experimental results (r2 = 0.980; r2CV = 0.977 and r2 = 0.998; r2CV = 0.959 for MLR and CoMFA methods, respectively). To validate the predictive power of the resulting models, external validation multiple correlation coefficient was calculated; in addition to a performance prediction power, this coefficient has a favorable estimation of stability for the two methods (rtest = 0.938 and rtest = 0.955 for MLR and CoMFA methods, respectively)

Tentative Pratique du Relation Quantitatives Structure-Activité/Propriété (QSAR/QSPR)

Différentes technique statistiques tel que la régression linéaire, non linéaire, ACP, PLS, et les réseaux de neurones artificiels (ANN) ont été utilisées pour mettre en place des modèles pour la prédiction des activités biologiques. Les descripteurs des modèles ont été sélectionnés dans un jeu étendu de plusieurs descripteurs (topologiques, géométriques et quantiques). La relation quantitative structure-activité/propriété (QSAR/QSPR) modélisation se rapporte à la construction de ces modèles prédictifs d'activités biologiques différentes, en fonction de l'information de structure moléculaire et d'une banque de composés. Cet avis vise à couvrir les concepts et techniques essentielles qui sont pertinents pour la réalisation d'études QSAR / QSPR grâce à l'utilisation d'exemples choisis dans nos travaux précédents

Basic approaches and applications of QSAR/QSPR methods

The main objective of this paper is todescribe briefly the applications and methodologies involved in QSAR/QSPR, relate and comparethem to some of our various preceding published works.An intriguing and important field of activity for applying the results discussed in this work is QSAR and QSPR. Theoretical and practical results toward the statistical analysis and modeling of molecular descriptors were presented. Particularly with more emphasis on employing statistical methods for modeling data by using molecular descriptors

Méthodologie générale d’une étude RQSA/RQSP

Le développement des modèles prédictifs des relations quantitatives structure-activité/propriété (RQSA/RQSP) joue un rôle important dans la conception des produits chimiques à usage fine, par exemple les produits pharmaceutiques. Compte tenu de large application de différents types de produits chimiques dans la vie humaine, la modélisation RQSA/RQSP est un outil utile pour la prédiction de l’activité biologique, propriété physicochimique et toxicologique des produits chimiques non testées. Les descripteurs moléculaires jouent un rôle critique dans le développement d’un modèle RQSA/RQSP car ils représentent quantitativement les informations chimiques codées. Ils aident non seulement dans la dérivation d’une corrélation mathématique entre la structure chimique et la réponse d’intérêt, mais ils permettent aussi l’exploration de l’aspect mécanistique impliqué dans un processus biochimique. L’analyse RQSA/RQSP est maintenant largement utilisée comme outil rationnel pour la découverte de médicaments et l’évaluation de risques environnementales