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Protocolos Utilizados em QSAR (Relação Quantitativa Estrutura-Atividade)

QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) correlaciona quantitativamente a estrutura química a um processo específico. Frequentemente usado no desenho de fármacos, guia a síntese química, pois existem milhares de estruturas possíveis para uma molécula, evitando testes exaustivos. A estatística é fundamental.

Regressão Linear Múltipla

Usada quando vários estudos se relacionam a uma mesma estrutura química. Desenvolve-se uma equação que mostra, por exemplo, relação entre redução de tumor e presença de grupo hidrofóbico na quarta posição de anel fenil. Reduz muitos compostos a poucos parâmetros principais.

Reconhecimento de Padrões

Define parâmetros resultantes do agrupamento de estruturas químicas específicas. Inclui Análise de Componentes Principais, Avaliação Automatizada de Estrutura e Análise Automatizada de Dados por Técnicas de Reconhecimento de Padrões. Usa dados originais e correlaciona estruturas com resultados biológicos em diferentes dimensões, sendo a mais significativa o primeiro componente calculado.

Análise de Campo Molecular Comparativo (CoMFA)

Usa análise de mínimos quadrados parciais com validação cruzada para prever atividade biológica. O cientista define regras de alinhamento molecular. Moléculas são ajustadas em grade e interações calculadas com átomo sonda. Gera equações com mais parâmetros que compostos possíveis.

Apex-3D

Seleciona automaticamente o melhor alinhamento e conformação baseado na resposta biológica necessária de experimentos prévios. Revela efeito de diferentes orientações de ligação, atividade antagonista vs agonista e efeito de diferentes receptores. Gera matrizes topográficas 2D e 3D e informações para pares de moléculas.

Aproximação de Função Genética (GFA)

Usada com poucas amostras e muitas variáveis, sem relações lineares. Usa modelos bem e mal avaliados a partir de dados brutos. Substitui modelos piores por melhores iterativamente. Fornece múltiplos ajustes ao cientista, que seleciona o modelo final. Similaridades entre modelos revelam correlações estruturais e biológicas.