Topliss 决策树

在计算机尚未无处不在的年代，化学家仍然需要一种聪明的办法，从浩繁的选项中挑出接下来要合成的少数几个化合物。Topliss 决策树就是这样一张简单的纸面决策图，由 John Topliss 于 1970 年代提出，它引导你用尽可能少的合成化合物数，找到最佳的芳香或脂肪取代基。

该方案靠根据结果分支来运作。你从一个未取代的先导物出发，制备一个规定的首个类似物，例如芳香环上的 4-氯衍生物。视这个新化合物比母体效力更强、相当还是更弱，决策图便把你引向某一分支——朝向更亲脂、更吸电子的基团，朝向不同的电子性质，或朝向更弱亲脂的基团——每一步都被选来去测试下一个信息量最大的取代基。其逻辑建立在 Hansch 亲脂（pi）参数和 Hammett 电子（sigma）参数之上，因此这棵树本质上是一种手工的、逐步推进的 QSAR。

Topliss 决策树作为一种高效、节省直觉地手工遍历取代基空间的方法，曾经优雅而有影响力。它在今天的角色主要是历史性和教育性的：它假定活性主要由亲脂性和电子性质驱动，忽略了空间上的微妙之处以及像 ADMET 这样的多参数目标，如今已在很大程度上被并行合成和能够一次考察远多得多取代基的计算设计所取代。