A Relação Estrutura-Atividade Quantitativa (QSAR) aplica técnicas de Química Computacional e Machine Learning para prever a atividade (e.g., biológica) de compostos a partir da sua estrutura química.
QSAR Kit é uma ferramenta que permite a construção e validação de modelos QSAR de forma acessível e amigável. Com ela, qualquer pessoa pode, de posse das estruturas químicas dos compostos e suas atividades, gerar um modelo preditivo validado.
Tip
Não podemos ignorar a existência de muitas funcionalidades no QSARModelingPy, HullQSAR. No entanto, a oportunidade de otimizar a experiência do usuário elege outras tecnologias possíveis.
Para evitar os custos proibitivos de hospedagem, inicialmente, pensei em distribuir o software como um instalável (.dmg, .exe, .AppImage e talvez snap ou flatpak para Linux) contendo:
- App Tauri (Rust)
- Frontend em React + Vite
O usuário poderia:
- Selecionar as estruturas localmente (.mol2, .sdf...) ou via SMILES
- Selecionar um arquivo ou informar as propriedades-alvo
- Utilizar as ferramentas disponíveis localmente para fazer os cálculos (orca, psi4, gaussian...)
- Gerar descritores usando o método escolhido (inicialmente LQTAGrid)
- Filtrar os descritores (redução de dimensionalidade)
- Selecionar as melhores variáveis
- Gerar o modelo completo
- Rodar as validações
- Visualizar os resultados
As dependências são:
- Node v24
- rustup
- Instale o
pnpm
npm i -g pnpm- Instale as dependências Node.js
pnpm install- Instale o
rustup - Rode o script
dev:
pnpm dev
# equivale a:
just dev