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统计建模在有机化学中的应用正成为探索结构-活性关系和作为多种优化目标预测工具的标准实践。有鉴于此，犹他州立大学Brittany C. Haas, Dipannita Kalyani, 以及Matthew S. Sigman等人合作在Science Advances期刊上发表了题为“Applying statistical modeling strategies to sparse datasets in synthetic chemistry”的最新论文。本文旨在为进入化学统计建模领域的人员提供教程。作者通过案例研究，突出展示了在低数据样本情况下，如何成功分析数据集的考虑因素和方法，这在有机化学实验的实际需求中是常见的情形。统计建模依赖于数据（建模的对象）、描述符（数据的表示方式）和算法（数据的建模方式）。在本文中，作者重点讨论了各种反应输出（例如产率、速率、选择性、溶解度、稳定性和周转数）以及数据结构（例如分箱数据、严重偏斜数据和分布数据）如何影响选择用于构建预测性和具有化学洞察力的统计模型的算法。1. 首次探讨统计建模在有机化学中的应用，提出其作为探索结构-活性关系和优化目标预测工具的标准实践。2. 介绍了统计建模的三个关键支柱：数据、描述符和算法，强调了如何根据不同的反应输出（如产率、速率、选择性等）和数据结构（如分箱数据、偏斜数据）选择合适的建模算法。3. 案例研究展示如何在低数据样本情况下进行有效分析，特别是在有机化学实验中常见的稀疏数据问题。通过这些实例，讨论了如何从稀疏数据中提取有价值的信息。4. 探讨了机器学习在化学中的适用性，指出分类算法更适用于发现化学，而回归算法更适合过程化学中的精确预测。5. 统计建模在学术和工业中的双重优势，通过多项成功的工业与学术合作，证明了其对工业化学家的应用价值。6. 强调了模型的平衡性，即在推动传统统计建模方法的边界时，仍需扎根于物理有机化学的基础，最终实现稀疏数据集的最佳统计建模。总之，正如本文所详细描述的，建模稀疏数据集需要考虑许多因素，统计建模的过程以及选择最佳模型都不是简单的。通常，作者的决策是在化学家的化学直觉下进行的，“实践中的化学家”参与其中；根据项目目标，作者可能会选择牺牲模型的统计性能或预测能力，以便提高可解释性。尽管化学反应性的统计建模主要由学术实验室使用，但它对工业化学家也具有优势，正如许多成功的工业与学术合作所展示的那样。从经验来看，作者观察到，分类算法的通用性更适用于发现化学，而回归算法则更为精确，常被过程化学家使用。最终，针对稀疏数据集实现最佳统计模型，需要在推动传统统计建模（即机器学习）方法的边界的同时，保持对有机化学的物理基础的扎实理解。Brittany C. Haas et al. ,Applying statistical modeling strategies to sparse datasets in synthetic chemistry.Sci. Adv.11,eadt3013(2025).DOI:10.1126/sciadv.adt3013🏅 我们提供专业的第一性原理、分子动力学、生物模拟、量子化学、机器学习、有限元仿真等代算服务。🎯我们的理论计算服务，累计助力5️⃣0️⃣0️⃣0️⃣0️⃣➕篇科研成果，计算数据已发表在Nature & Science正刊及大子刊、JACS、Angew、PNAS、AM系列等国际顶刊。👏👏👏
