6﹒5 高通量筛选算法研究［14］

算法研究是研究如何最合理有效地利用高通量筛选所获得的数据，优化研究过程。研究中的高通量筛选中标数据的统计学分析系统有许多，用计算模拟的方法，分析中标准确率、假阳性率和假阴性率等。用随机方式先选出第一代有活性的化合物，对其结构特征进行编码（称为“染色体”），然后进行随机修饰（称为“突变”）。构效关系树能帮助分析数据中复杂的构效关系，并提供统计学上有意义的预测模型，适用于低中标率和高中标率的情况，指导合理选择进一步将筛选的化合物。但现有的HTS技术还存在一些问题阻碍QSAR应用于HTS数据分析，如筛选结果的“活性”或“无活性”二进位制形式，假阳性和假阴性率高等。