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ADME/T(药物的吸收、分配、代谢、排泄和毒性)药物动力学方法是当代药物设计和药物筛选中十分重要的方法。药物早期ADME/T性质评价方法可显著地提高药物研发的成功率,降低药物的开发成本,减少药物毒性和副作用的发生,并能指导临床合理用药。本文主要采用多元线性回归分析法(Multiraviate Linear Regression Method, MLR)和主成分分析法(Principal Components Analysis, PCA)对多种药物的类似物进行了定量构效关系研究,最终建立了可靠性和预测性都比较强的QSAR数学模型。本文所做研究在国内外没有查到相关文献记载,具有一定创新性,主要包括下几方面：1、采用多元线性回归法及主成分回归分析法分析每个紫杉醇类似物分子的197个分子参数,分别建立定量构效关系的最优预测模型。并用检验集检验所建模型的预测能力,模型的可靠性和预测性较强(训练集R2=0.846,检验集R2=0.841)。建模和确定主要影响因素有助于指导筛选和研发新型的类紫杉醇抗癌药物。2、采用多元线性回归法及主成分回归分析法对每个紫杉烷二帖类化合物的195个分子参数进行回归分析,分别建立了定量构效关系的最优预测模型。并用检验集检验了所建模型的预测能力,取得了令人满意的统计结果和良好的预测能力(训练集R=0.782,检验集R=0.764)。模型的建立和主要影响因素的确定对筛选和研发紫杉烷类化合物抗癌药物有重要意义。3、此外,本文还对广泛存在于各种真核生物细胞中的胞质溶胶蛋白(钙调蛋白,CaM)抑制剂进行了定量构效关系研究分析,采用多元线性回归方法及主成分回归分析方法对每个CaM抑制剂分子的194个分子参数进行回归分析,分别建立了各自的最优预测模型。通过对比发现逐步筛选法为最优建模方法,此种方法所建模型的统计结果良好(R2=0.952,SEE=0.289),应用于检验集时结果也比较令人满意(R2=0.941,SEP=0.295),模型表现出较强的可靠性和预测性。建模和确定主要影响因素有助于指导新型钙调蛋白抑制剂药物的筛选和研发。