免费和开源的QSAR-ready工作流程用于化学结构的自动化标准化,以支持QSAR建模
Kamel Mansouri1, José T Moreira-Filho2, Charles N Lowe3
1National Toxicology Program Interagency Center for the Evaluation of Alternative Toxicological Methods, National Institute of Environmental Health Sciences, Research Triangle Park, NC, 27709, USA. kamel.mansouri@nih.gov.
Journal of cheminformatics
|February 20, 2024
概括
本研究引入了一种自动化工作流来标准化化学结构,改善量子结构-活性关系 (QSAR) 和质谱 (MS) 应用的数据质量. 自由可用的工具确保了可靠的分子描述器,并提高了模型的准确性.
科学领域:
- 计算化学和化学信息学.
- 数据科学和机器学习在科学研究中.
背景情况:
- 对于定量结构-活动关系 (QSAR) 建模的公开可用的化学数据正在增加.
- 数据质量问题,包括重复结构和分子不一致,阻碍了模型的准确性和可靠性.
- 化学结构的标准化对于一致和可靠的分子描述器至关重要.
研究的目的:
- 开发一个自动化工作流程,用于为QSAR建模标准化化学结构.
- 为了生成"QSAR-ready"和"MS-ready"的化学结构格式.
- 提高衍生模型的准确性,可重复性和可靠性.
主要方法:
- 在KNIME环境中开发自动化工作流程.
- 结构编码,与现有标识符进行交叉引用,以及标准化操作 (脱盐, tautomer 标准化,中和,重复删除).
- 适应QSAR和质谱 (MS) 应用程序的工作流程.
主要成果:
- 为化学结构标准化创建了一个强大的自动化工作流.
- 工作流产生了"QSAR-ready"和"MS-ready"结构,提高了分子描述器的质量.
- 标准化结构导致更准确和可靠的QSAR模型,并支持基于MS的分析.
结论:
- 开发的自动化工作流程有效地标准化了化学结构,解决了数据质量问题.
- 自由可用的资源 (KNIME,GitHub,Docker) 民主化了科学界对这些工具的访问.
- 这项工作促进了协作研究和化学和质谱学中的各种建模应用.
