综述：深度学习与大数据时代的化学空间可视化导航

这篇综述深入探讨了（QSAR/QSPR）模型验证、交互式生成方法及化学空间图谱艺术化应用等前沿方向，为（Big Data）背景下药物化学家突破认知局限提供了算法与工具支持，展现了化学空间可视化在（AI）时代的创新潜力。

　　

Abstract

药物化学的“大数据”时代对分析技术提出了新挑战。尽管现代计算机能存储处理数百万分子结构，但最终决策仍依赖人类。受限于认知能力，研究者亟需化学空间可视化工具。本综述系统梳理了相关算法与工具的进展，重点探讨了三大创新方向：

1. QSAR/QSPR模型的可视化验证
通过化学空间映射技术，研究者能直观评估模型预测结果的分布合理性。例如，活性分子簇在特定区域的聚集程度可反映模型对结构-活性关系的捕捉能力，而异常值分布则提示模型潜在偏差。

2. 交互式生成方法
结合深度学习（如生成对抗网络GAN），用户可通过“化学空间导航”实时调整分子生成路径。这种“人在回路”（human-in-the-loop）策略显著提升了药物设计效率，例如通过拖拽虚拟分子节点优化ADMET_预测性质。

3. 化学空间的艺术化表达
部分研究将高维分子描述符降维后的图谱转化为数字艺术作品，如用t-SNE算法生成的彩色点阵图，既揭示结构多样性规律，又成为科学传播的新载体。

技术演进与挑战

传统方法（如PCA）因线性局限逐渐被UMAP等非线性降维技术取代。最新工具开始整合Transformer架构，实现对超百万级化合物库的实时渲染。然而，高维数据丢失、计算资源消耗仍是待解难题。

未来展望

化学空间可视化正从分析工具演变为药物发现的协同平台，其与AI、VR技术的融合或将重塑药物研发范式。