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(定量)结构活性关系。物质效应与分子描述符之间的(定量)模型关系，可根据物质结构定性/定量的预测物质的理化、毒理、生态毒理和环境行为等性质。
(Q)SAR最开始应用于药物和农药研发，近几年，(Q)SAR开始应用于物质毒性预测和实验结果预测。
QSAR建模方法
QSAR模型的构建通常包括如下几个步骤：
1)明确计算的活性终点
QSAR预测的活性终点是指任何能被测量和预测的物理化学、环境行为与生态毒理学参数。活性终点需要明确，如试验周期、测试条件、物种等等。
2)收集数据
在QSAR的研究中，数据可来源于实验，也可从文献资料库中收集或下载。高质量的活性指标实验数据是建立优秀QSAR模型的重要基础。数据的可靠与否直接关系到所建立模型的预测准确度，因此为了确保建立的模型具有实际应用价值，必须保证数据的可靠。此外，在一定数量的样本基础上才能建立具有统计意义的预测模型，因此，应尽可能的收集文献和各大数据库中的实验测定值。
3)计算分子结构描述符
分子结构参数是对分子结构的定量描述，能够全面反映分子结构的参数。常见的化合物结构可分为理化性质参数、结构编码、量子化学半经验参数、三维分子场描述符、拓扑学描述符等多种表达方式。
4)模型构建算法
算法是化合物的结构描述符与QSAR模型中的活性终点之间的关系。常见的算法包括一元回归（ULR）、多元线性回归（MLR）、主成分分析（PCA）、主成分回归（PCR）、偏最小二乘（PLS）、人工神经网络（ANN）、K最近邻（KNN）聚类、遗传算法（GA）等
5)模型验证和评价
对建立的QSAR模型进行性能评价。例如，通过实验值和预测值的相关系数R2评价模型的拟合优度；通过交叉验证，评价模型的稳定性以及内部预测能力；通过外部验证集的相关系数Q2EXT和均方根误差RMSE评价模型的预测能力。
6)模型应用域表征
应用域指经确认和验证，某模型所适用的化合物集合，常用的应用域可采用描述符域、结构域、机理域等。
7)机理解释
机理性对于建立的QSAR模型的应用是十分重要的。机理性不清晰的QSAR模型，不利于其应用域的表征，也难以得到使用者的信任。因此，应基于机理分析的方法来构建QSAR模型。
QSAR模型构建和应用的OECD导则
为规范QSAR技术的应用OECD于2007年发布了有关QSAR模型构建和验证的导则，该导则规定用于化学品风险评价与管理的QSAR模型应该满足以下5个要求：
①所预测的化合物的活性需具有明确的定义；
②使用清晰明确的算法；
③ 定义模型应用域；
④ 模型具有适当的拟合度、稳定性和预测能力；
⑤ 最好能够进行机理解释。
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