(定量)結構活性關系。物質效應與分子描述符之間的(定量)模型關系，可根據物質結構定性/定量的預測物質的理化、毒理、生態(tài)毒理和環(huán)境行為等性質。

(Q)SAR最開始應用于藥物和農藥研發(fā)，近幾年，(Q)SAR開始應用于物質毒性預測和實驗結果預測。

QSAR建模方法

QSAR模型的構建通常包括如下幾個步驟：
1)明確計算的活性終點
QSAR預測的活性終點是指任何能被測量和預測的物理化學、環(huán)境行為與生態(tài)毒理學參數。活性終點需要明確，如試驗周期、測試條件、物種等等。
2)收集數據
在QSAR的研究中，數據可來源于實驗，也可從文獻資料庫中收集或下載。高質量的活性指標實驗數據是建立優(yōu)秀QSAR模型的重要基礎。數據的可靠與否直接關系到所建立模型的預測準確度，因此為了確保建立的模型具有實際應用價值，必須保證數據的可靠。此外，在一定數量的樣本基礎上才能建立具有統(tǒng)計意義的預測模型，因此，應盡可能的收集文獻和各大數據庫中的實驗測定值。
3)計算分子結構描述符
分子結構參數是對分子結構的定量描述，能夠全面反映分子結構的參數。常見的化合物結構可分為理化性質參數、結構編碼、量子化學半經驗參數、三維分子場描述符、拓撲學描述符等多種表達方式。
4)模型構建算法
算法是化合物的結構描述符與QSAR模型中的活性終點之間的關系。常見的算法包括一元回歸（ULR）、多元線性回歸（MLR）、主成分分析（PCA）、主成分回歸（PCR）、偏最小二乘（PLS）、人工神經網絡（ANN）、K最近鄰（KNN）聚類、遺傳算法（GA）等
5)模型驗證和評價
對建立的QSAR模型進行性能評價。例如，通過實驗值和預測值的相關系數R2評價模型的擬合優(yōu)度；通過交叉驗證，評價模型的穩(wěn)定性以及內部預測能力；通過外部驗證集的相關系數Q2EXT和均方根誤差RMSE評價模型的預測能力。
6)模型應用域表征
應用域指經確認和驗證，某模型所適用的化合物集合，常用的應用域可采用描述符域、結構域、機理域等。
7)機理解釋
機理性對于建立的QSAR模型的應用是十分重要的。機理性不清晰的QSAR模型，不利于其應用域的表征，也難以得到使用者的信任。因此，應基于機理分析的方法來構建QSAR模型。

QSAR模型構建和應用的OECD導則
為規(guī)范QSAR技術的應用OECD于2007年發(fā)布了有關QSAR模型構建和驗證的導則，該導則規(guī)定用于化學品風險評價與管理的QSAR模型應該滿足以下5個要求：
①所預測的化合物的活性需具有明確的定義；
②使用清晰明確的算法；
③ 定義模型應用域；
④ 模型具有適當的擬合度、穩(wěn)定性和預測能力；
⑤ 最好能夠進行機理解釋。

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基于OECD導則要求，定制化構建QSAR模型