水溶性预测：Solubility 模块
该模块预测化合物在25°C水中的固有溶解度(LogS0, mmol/ml)，其预测模型的训练集包含超过6800个化合物的实验数据。
在Percepta软件中，提供了三个预测模块对化合物的水溶性进行预测，分别是：
01 Log S0 GALAS
02 Qualitative Solubility GALAS
03 LogS
以下将分别对这三个模块进行介绍。
Log S0 GALAS
功能特点
对每个预测结果都提供了可靠性评分；
从训练集中搜索出最相似的5个结构以及对应的实验数据供用户参考。
预测界面介绍
用户可通过“Configure”和“Train”按钮选择用于计算的训练库和向该库添加新的数据；
从训练集中搜索得到5个类似的结构，并提供实验值。
- 注:根据可靠性指数(RI)值进行预测可靠性分类:
- RI < 0.3—不可靠
- RI在0.3-0.5范围—临界信度
- RI在0.5-0.75范围内—中等可靠性
- RI >= 0.75—高可靠性
- LogS0 GALAS算法描述
LogS0 GALAS模块是基于GALAS (Global, Adjusted Locally According to Similarity)建模方法，预测化合物在25°C时在水中的溶解度(用LogS0表示, 单位：mmol/ml) 。
每个GALAS模型由两部分组成:
反映有关性质变化的一般趋势的全局(基线)统计模型。
基于结构相似性的分析，考虑最相似训练集化合物的基线和实验logS0值之间的差异，对基线预测进行局部校正。
GALAS方法根据计算的可靠性指数(RI)值估计预测结果的可靠性，该方法考虑到:
被测试化合物与训练集分子的相似性。
实验logS0值与基线模型预测训练集中最相似化合物的一致性。
可靠性指数范围从0到1(0表示完全不可靠，1表示高度可靠的预测)，用于指示提交的化合物是否属于模型适用性领域。预测RI < 0.3的化合物被认为在模型的适用性范围之外。
04 模型后台的实验数据数量：
训练集大小:4764
内部验证集大小:2043
05 模型的内部验证结果，如表1所示：
表1. LogS0内部验证集对模型性能表现的统计数据
该模块预测化合物在缓冲液(pH = 7.4)中的溶解性，结果将化合物分为四种可能的类别之一 ：高度不溶、不溶、微溶、可溶。这种定性的溶解度评估是基于几个概率模型的累积结果，每个模型都预测了化合物在pH = 7.4的缓冲液中溶解度超过四个确定阈值之一的概率，范围从0.01 mg/ml到10 mg/ml。每个概率预测结果都通过可靠性打分评价其可靠性。
预测界面介绍
定性估计pH=7.4时化合物在缓冲液中的溶解度(高度不溶、不溶、微溶、可溶)；
定性预测结果对应的可能性；
从训练集中搜索得到5个类似结构，并提供实验值参考。
06 溶解度等级定义如下:
07 模型后台的实验数据数量：
训练集的大小：
内部测试集的大小：
08 模型的内部验证结果，如表2-4所示：
表2. 非极不溶(S7.4 > 0.01 mg/ml)子模型内部验证集的各个部分的性能统计
* - True表示pH=7.4时化合物在缓冲液中的溶解度超过了指示的阈值，False表示该参数低于表名中指示的值。
表3.非高度不溶性(S7.4 > 0.1 mg/ml)子模型内部验证集的各个部分的性能统计
表4. 非不溶性(S7.4 > 1 mg/ml)子模型内部验证集的各个部分的性能统计
表5.可溶性(S7.4 > 10 mg/ml)子模型内部验证集的各个部分的性能统计
LogS模块可以模拟完整的溶解度-pH曲线。预测结果以两种方式呈现——溶解度随pH变化的曲线图表、以及不同pH值下的溶解度结果列表。这个列表默认提供与生理相关的pH值条件下的溶解度预测值， 用户也可以自定义不同的pH值。
功能特点
预测在纯水中化合物的溶解度和所得溶液的pH值；
计算不同生理ph值下的logS。
预测界面介绍
1、在选定计量单位后，化合物在纯水中的溶解度(logSw)，所得到的溶液的pH值，以及在各种重要生理pH值下估计的溶解度(logS)；
2、按“Configure”键可选择pKa和固有溶解度计算算法、模型训练所用的库或设置其他选项；
3、溶解度-pH关系曲线图；
4、单击并拖动滑块，可以在右侧显示精确的pH值计算出的结果。
09 Percepta可预测三种溶解度:
随pH的变化的溶解度(logS);
在无缓冲水中加入纯化合物时的溶解度(logSw);
固有溶解度或中性形式化合物的溶解度(logS0)。
在给定的pH值下，缓冲液中的总溶解度是化合物固有溶解度及其在该pH值下的电离程度的函数。因此，logS预测的特定设置取决于计算logS0和pKa设置的组合。
计算固有溶解度的算法
为了计算给定化学结构的固有溶解度（logS0），Percepta软件提供了两种算法，分别是Classic和GALAS算法，该模型会调用默认的LogP模型进行计算。有关 LogS0 GALAS算法的更多信息，请参阅 LogS0 GALAS 技术信息部分。
10 LogS0 Classic 算法具有以下特点:
化合物细分为不同的类别，每个类别都有独立的预测方程，包括新的参数，如分子内氢键；
相关方程中使用了以下参数:沸点、logP/logD、MW、摩尔体积(MV)、氢键(分子中氢键受体和供体数)和折射率。
11 LogS0 Classic 算法的局限性：
LogS0 Classic算法不计算以下化学结构的溶解度:
含 IV价氮(+)的带电结构， IV价氮(+)与氧(-)键或与氮(-)键成双键的非离子型衍生物除外；
包含C、H、O、S、N和F等原子以外的结构，或结构包含原子P、Cl、Br、I、Se、Si、Ge、Pb、Sn、As或 B，且这些原子不在以下所示情形的:
包含超过255个原子(氢原子除外)的结构(注意，对于一些原子少于255个的环状化合物，软件也会拒绝预测其溶解度，因为程序使用了一个循环打破算法，增加了原子的数量)。
在大多数情况下，可靠的实验测量的偏差一般是以下误差范围：对于简单化合物——0.2-0.5单位，对于复杂化合物——0.5-1.0单位。然而，一些新的化学结构仍有可能具有新的特定的结构特征，如远距离非共价键、分子内屏蔽或分子间缔合。在这种情况下，新测量的实验值和计算的溶解度区间之间可能会出现差异。
12 END
本文内容整理自凯美科公众号文章，原文中的推广信息与联系方式已去除。如需了解相关模块与 ADME Suite 的更多信息，欢迎联系我们。