ขอบเขตการใช้งาน
ในวิชาเคมีและการเรียนรู้ของเครื่องจักรขอบเขตการใช้งาน (AD)ของ แบบจำลอง ความสัมพันธ์เชิงปริมาณระหว่างโครงสร้างและกิจกรรม (QSAR) กำหนดขอบเขตที่การคาดการณ์ของแบบจำลองถือว่าเชื่อถือได้ โดยแสดงถึงพื้นที่ทางเคมี โครงสร้าง หรือชีวภาพที่ครอบคลุมโดยข้อมูลการฝึกอบรมที่ใช้ในการสร้างแบบจำลอง โดยพื้นฐานแล้ว AD มีเป้าหมายเพื่อพิจารณาว่าสารประกอบใหม่ตกอยู่ในขอบเขตการใช้งานของแบบจำลองหรือไม่ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อสมมติฐานพื้นฐานของแบบจำลองเป็นไปตามที่กำหนด การคาดการณ์สำหรับสารประกอบภายใน AD โดยทั่วไปถือว่าน่าเชื่อถือมากกว่าการคาดการณ์ที่อยู่นอก AD เนื่องจากแบบจำลองมีความถูกต้องสำหรับการประมาณค่า ในช่วง ภายในพื้นที่ข้อมูลการฝึกอบรมมากกว่าการคาดการณ์ ภายนอก ตัวอย่างเช่น เอกสารแนวทางขององค์การเพื่อความร่วมมือทางเศรษฐกิจและการพัฒนา (OECD) เกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง (Q)SAR ระบุว่าเพื่อให้มีแบบจำลอง (Q)SAR ที่ถูกต้องสำหรับวัตถุประสงค์ด้านกฎระเบียบ ขอบเขตการใช้งานจะต้องได้รับการกำหนดไว้อย่างชัดเจน[ 1 ]
อัลกอริทึม
แม้ว่าจะไม่มีอัลกอริทึมเดียวที่ได้รับการยอมรับในระดับสากลสำหรับการกำหนดขอบเขตการใช้งาน แต่ก็มีหลายวิธีที่ใช้กันทั่วไปในการกำหนดลักษณะของพื้นที่การแทรกสอด[ 2 ] [ 3 ]วิธีการตามช่วงและทางเรขาคณิต เช่น กล่องขอบเขตและส่วนนูน วิธีการตามระยะทาง เช่น ระยะทางแบบยุคลิดหรือระยะทางแบบมาฮาลาโนบิส และกลยุทธ์ตามการกระจายความหนาแน่นของความน่าจะเป็น มักใช้ในงานเคมีสารสนเทศ[ 4 ]แนวทางที่เป็นระบบอีกวิธีหนึ่งมุ่งเน้นไปที่การกำหนดขอบเขตการแทรกสอดโดยการกำจัดค่าผิดปกติและใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบถ่วงน้ำหนักเคอร์เนลเพื่อประมาณการการกระจายความหนาแน่นของความน่าจะเป็น สำหรับแบบจำลอง QSAR ที่ใช้การถดถอย เทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการประเมิน AD เชิงโครงสร้างนั้นอาศัยค่าเลเวอเรจ ซึ่งคำนวณจากองค์ประกอบแนวทแยงของเมทริกซ์หมวกของตัวบ่งชี้โมเลกุล[ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]เมื่อไม่นานมานี้ การศึกษาเปรียบเทียบอย่างเข้มงวดชี้ให้เห็นว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการทำนายแบบจำลองเป็นแนวทางที่น่าเชื่อถือที่สุดสำหรับการกำหนด AD [ 8 ]ในการตรวจสอบ AD ของชุดฝึกอบรมสารเคมี สามารถวิเคราะห์คุณสมบัติของ พื้นที่ตัวอธิบาย หลายตัวแปรของสารประกอบฝึกอบรมได้โดยตรง หรือโดยอ้อมผ่าน เมตริก ระยะทาง (หรือความคล้ายคลึงของ Tanimoto) เมื่อใช้เมตริกระยะทาง ควรระมัดระวังในการใช้พื้นที่เวกเตอร์ตั้งฉากและมีความสำคัญ ซึ่งสามารถทำได้โดยวิธีการเลือกคุณลักษณะที่แตกต่างกันและ การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลักที่ต่อเนื่องกัน
การใช้งานที่กว้างขึ้น
แนวคิดของขอบเขตการใช้งานได้ขยายออกไปนอกเหนือจากการใช้งานแบบดั้งเดิมใน QSAR กลายเป็นหลักการทั่วไปสำหรับการประเมินความน่าเชื่อถือของแบบจำลองในโดเมนต่างๆ เช่น นาโนเทคโนโลยี วิทยาศาสตร์วัสดุ และพิษวิทยาเชิงทำนาย ในนาโนสารสนเทศคำจำกัดความของขอบเขตการใช้งานถูกนำมาใช้ในการทำนายคุณสมบัติและความเป็นพิษของวัสดุนาโน เนื่องจากความขาดแคลนและความไม่สม่ำเสมอของข้อมูลทำให้จำเป็นต้องกำหนดขอบเขตของแบบจำลอง ตัวอย่างเช่น การประเมินขอบเขตการใช้งานในนาโน-QSAR ช่วยในการพิจารณาว่าวัสดุนาโนที่ได้รับการออกแบบใหม่มีความคล้ายคลึงกับวัสดุในชุดฝึกอบรมมากพอที่จะรับประกันการทำนายหรือไม่[ 9 ]
หมายเหตุ
- ↑ เอกสารแนะนำเกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองความสัมพันธ์เชิงปริมาณระหว่างโครงสร้างและกิจกรรม (QSAR)ชุดเอกสารการทดสอบและการประเมินของ OECD 3 กันยายน 2014 doi : 10.1787/9789264085442- en ISBN 978-92-64-08544-2.
- ↑ Netzeva T, Worth A, Aldenberg T, Benigni R, Cronin M, Gramatica P, Jaworska J, Kahn S, Klopman G, Marchant C, Myatt G, Nikolova-Jeliazkova N, Patlewicz G, Perkins R, Roberts D, Schultz T, Stanton D, van de Sandt J, Tong W, Veith G, Yang C: สถานะปัจจุบันของวิธีการกำหนดขอบเขตการใช้งานของความสัมพันธ์เชิงปริมาณระหว่างโครงสร้างและกิจกรรม Altern Lab Anim 2005, 33: 1-19
- ↑ Jaworska J, Nikolova-Jeliazkova N, Aldenberg T: การประมาณขอบเขตการใช้งาน QSAR โดยการฉายภาพพื้นที่ตัวอธิบายชุดฝึกอบรม: บทวิจารณ์ Altern Lab Anim 2005, 33(5):445-459
- ↑ซาฮิการา, ไฟซาน; มานซูรี, คาเมล; บัลลาบิโอ, ดาวิเด้; มอริ, อันเดรีย; คอนซอนนี, วิเวียนา; โทเดสคินี, โรแบร์โต (25 เมษายน 2555). "การเปรียบเทียบแนวทางต่างๆ เพื่อกำหนดโดเมนการบังคับใช้ของโมเดล QSAR " โมเลกุล . 17 (5): 4791– 4810. ดอย : 10.3390/โมเลกุล 17054791 PMC 6268288 . PMID22534664 .
- ↑ Atkinson AC, Plots, Transformations and Regression, Clarendon Press, Oxford, 1985, หน้า 282
- ↑ Tropsha A, Gramatica P, Gombar VK, ความสำคัญของการเป็นคนจริงใจ: การตรวจสอบความถูกต้องเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการประยุกต์ใช้และการตีความแบบจำลอง QSPR ที่ประสบความสำเร็จ QSAR Comb.Sci. 2003, 22: 69-77
- ↑ Gramatica P, หลักการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง QSAR: QSAR ภายในและภายนอก Comb.Sci. 2007, 26(5): 694-701
- ↑ Tetko IV, Sushko I, Pandey AK, Zhu H, Tropsha A, Papa E, Oberg T, Todeschini R, Fourches D, Varnek A. การประเมินเชิงวิพากษ์ของแบบจำลอง QSAR ของความเป็นพิษต่อสิ่งแวดล้อมต่อ Tetrahymena pyriformis: เน้นที่ขอบเขตการใช้งานและการปรับให้เหมาะสมมากเกินไปโดยการเลือกตัวแปร J Chem Inf Model. 2008 ก.ย.;48(9):1733-46.
- ↑หยาน, ซีเหลียง; เยว่ ตงเทา; วิงค์เลอร์, เดวิด เอ.; หยินหยงกวง; จู้ เฮา; เจียง กุ้ยปิน; หยาน, ปิง (12 กรกฎาคม 2566) "การแปลงข้อมูลความเป็นพิษของนาโนเป็นข้อมูลโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์และการจำลอง" รีวิวสารเคมี . 123 (13): 8575– 8637. ดอย : 10.1021/ acs.chemrev.3c00070 PMID 37262026 .