The pursuit of accurate predictive models of the bioactivity of small molecules

Abstract

Property prediction is a key interest in chemistry. For several decades there has been a continued and incremental development of mathematical models to predict properties. As more data is generated...

Quimioinformática, Inteligencia Artificial y la Química de Alimentos

“…Las bases de datos actuales son el resultado de un gran esfuerzo realizado durante la última década, ya que en años anteriores la información disponible (y gratuita) era más limitada (Martínez-Mayorga, Peppard, Ramírez-Hernández, Terrazas-Álvarez & Medina-Franco, 2014). Esto suponía un problema, ya que una de las principales dificultades al entrenar cualquier modelo de IA es la gran cantidad (y calidad) de datos que son requeridos (Martínez-Mayorga, Rosas-Jiménez, González-Ponce, López-López, Neme & Medina-Franco, 2024). En la actualidad existen numerosos repositorios de acceso abierto, y de acuerdo al tipo de información que contienen, se dividen en tres grupos (Tseng et al, 2023): i) bases de datos con información sobre la composición química de los alimentos, incluyendo nutrientes, compuestos bioactivos y compuestos tóxicos; ii) bases de datos con información sobre los compuestos químicos presentes en los alimentos, incluyendo su estructura química, propiedades y función; por último, iii) los repositorios con información de las moléculas que contribuyen al sabor y olor de los alimentos.…”

Design and Synthesis of Pleuromutilin Derivatives as Antibacterial Agents Using Quantitative Structure–Activity Relationship Model

“…The most simplistic predictive models of chemical properties rely on the similarity principle; especially, the compounds with similar structures have similar properties [21]. Therefore, we selected pleuromutilin derivatives whose side chains were modified but whose tricyclic diterpene structures were untouched, as the molecular target for QSAR predictions.…”

“…To find new drug leads, efficient and stable procedures are required to screen chemical databases and virtual libraries for molecules with known activity. To this end, the QSAR model provides an effective way to explore and exploit the relationship between chemical structures and their biological effects for the development of new drug candidates [19][20][21]. The approach to building QSAR models can often be described as applying data analysis methods and statistical data, and the established model can accurately predict the biological activities or properties of a compound based on its structure.…”