En los últimos años, se han desarrollado técnicas de relación cuantitativa estructura-actividad (QSAR) para construir modelos avanzados mediante aprendizaje automático y predecir las propiedades de nuevas moléculas. Se espera que este enfoque reduzca el tiempo y los costes experimentales. En esta presentación, presentaremos las extensiones Materials Informatics Toolkit y Torch Deep Learning de JMP Marketplace. Estas extensiones utilizan el paquete RDKit, ampliamente utilizado y de código abierto, para procesar cadenas SMILES de sustancias químicas, lo que proporciona a los químicos un flujo de trabajo interactivo y potente para realizar QSAR. Esta presentación mostrará algunos ejemplos del uso de estas extensiones.
