最近，我校徐路教授课题组应化学计量学国际权威期刊Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems（SCI二区）编委的邀请，撰写并发表了题为“定量构效关系综述：数据集、分子描述符和数学模型的发展和现状”的29页长篇综述。材料与化工专业硕士研究生李建敏、赵添为本文的共同第一作者。
开发适用于一般分子的定量构效关系(QSAR)模型对理论化学和分子设计具有重要意义。本文综述了分子QSAR研究的发展和现状，包括数据集、分子描述符和数学模型。代表性的文献计量分析揭示了在过去十年中这一领域的演变趋势。基于美国化学会化学信息学杂志Journal of Chemical Information and Modeling的近10年（2014-2023）文献计量分析显示，QSAR研究越来越活跃，QSAR研究将涉及更大、更精确(回归多于分类)的数据集、更严格的分子描述符和更先进的数学模型。这些趋势表明了人们对广泛适用的QSAR模型的追求。
在回顾和评论现有方法的优缺点的基础上，文章探讨了开发广泛适用和通用的蚕厂础搁模型的要求和可能途径。这一目标对蚕厂础搁提出了一系列挑战，包括:(1)拥有足够数量的构效关系实例作为训练数据，以应对分子结构和作用机制的复杂性和多样性；(2)开发和使用精确的分子描述符以避免“垃圾进，垃圾出”的情况，同时平衡描述符维度和计算成本；以及(3)使用强大且灵活的数学模型，例如深度学习模型，来拟合描述符和活动之间的复杂函数关系。随着更大、更高质量的数据集、更精确的分子描述符和更强大的机器学习方法的出现，蚕厂础搁模型的可解释性和适用范围将不断提高，并在分子设计的各个领域发挥更重要的作用。
最后，作者指出，考虑到着名的础濒别虫狈别迟网络已经学习并分类了1000类图像，蚕厂础搁领域最终可能会出现一个单一的网络模型，可以同时学习和预测一般分子的数百或数千个活性或性质。而此前该课题组提出的基于深度学习、高质量电子云/场和大数据的深度电子云/场-活性关系(顿贰颁础搁/顿贵础搁)方法似乎标志着这一个新阶段的开始。这一综述文章的发表，表明该课题组在蚕厂础搁领域的前期研究获得了国际学术界的肯定和关注。
（供稿：大健康学院 编辑：张东方 一审：田淼 二审：梁光华 叁审：叶丹）
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