QSPR 入门：从分子结构预测理化性质

QSPR（Quantitative Structure–Property Relationship，定量构性关系）与 QSAR 方法同源，区别在于预测对象是理化性质而非生物活性，例如脂水分配系数（logP）、溶解度、熔点等。

常见预测对象

• logP / logD：脂溶性，影响吸收、分布与毒性。
• 溶解度：成药与制剂的基础性质。
• pKa：解离状态，影响通透性与结合。

它和 ADMET 的关系

• 很多 ADMET 终点本质上是 QSPR 任务，理化性质是它们的上游驱动因素。
• 方法与 QSAR 相同：特征化 → 建模 → 看适用域与验证。
• 理化性质数据相对充足，常作为入门建模的练手对象。

延伸资源

• 对照：044《QSAR 入门》。
• 「成药性」模块：溶解度、通透性等具体终点。