定量结构一活性关系(Quantitative Structure-Activity Relationship,QSAR)方法是目前国际上一个活跃的研究领域,QSAR的研究对象包括化合物的生物活性、毒性、药物的各种代谢动力学参数和生物利用度以及分子的各种物理化学性质和环境行为等,研究领域涉及生物、化学以及环境科学等诸多学科.QSAR方法从化合物的分子结构和活性/性质的实验结果出发,依据不同需要和研究深度,可建立相关的二维、三维或多维模型,来估测未知化合物的生物活性和生态学效应.本论文从分子结构的定量描述和结构性质定量关系的建立入手,总结了QSAR方法在药物设计、与环境污染和生命有关物质的重要性质的预测方面的应用;同时,着重讨论了一种新的机器学习方法:支持向量机(Support VectorMachine,SVM)方法建立高效、稳定的QSAR模型.由于SVM方法在各方面的应用还不是很多,因此,本论文的一个研究重点就是将SVM算法扩展到QSAR研究的更多领域.论文第一章介绍了QSAR方法的发展历史、基本原理、方法及研究进展.同时,详细描述了SVM算法的基本原理并总结了它在近年来的一些重要的应用.论文第二章介绍了QSAR方法和SVM算法在化学和生物学方面的应用.