Topliss 決策樹

在電腦尚未無處不在的年代，化學家仍然需要一種聰明的辦法，從浩繁的選項中挑出接下來要合成的少數幾個化合物。Topliss 決策樹就是這樣一張簡單的紙面決策圖，由 John Topliss 於 1970 年代提出，它引導你用盡可能少的合成化合物數，找到最佳的芳香或脂肪取代基。

該方案靠根據結果分支來運作。你從一個未取代的先導物出發，製備一個規定的首個類似物，例如芳香環上的 4-氯衍生物。視這個新化合物比母體效力更強、相當還是更弱，決策圖便把你引向某一分支——朝向更親脂、更吸電子的基團，朝向不同的電子性質，或朝向更弱親脂的基團——每一步都被選來去測試下一個資訊量最大的取代基。其邏輯建立在 Hansch 親脂（pi）參數和 Hammett 電子（sigma）參數之上，因此這棵樹本質上是一種手工的、逐步推進的 QSAR。

Topliss 決策樹作為一種高效、節省直覺地手工遍歷取代基空間的方法，曾經優雅而有影響力。它在今天的角色主要是歷史性和教育性的：它假定活性主要由親脂性和電子性質驅動，忽略了空間上的微妙之處以及像 ADMET 這樣的多參數目標，如今已在很大程度上被並行合成和能夠一次考察遠多得多取代基的計算設計所取代。