定量构效关系
#123;C}\right)=\sum_i\sum_jG_{ij}X_{ij}+\mu其中Xij为结构参数，若结构母环中第i个位置有第j类取代基则结构参数取值为1否则为0，μ为参照分子的活性参数，Gij为回归系数。
除了回归分析，遗传算法、人工神经网络、偏最小二乘分析、模式识别、单纯形方法等统计分析方法也会应用于二维定量构效关系数学模型的建立
目前，二维定量构效关系的研究集中在两个方向：结构数据的改良和统计方法的优化。
传统的二维定量构效关系使用的结构数据常仅能反应分子整体的性质，通过改良结构参数，使得二维结构参数能够在一定程度上反应分子在三维空间内的伸展状况，成为二维定量构效关系的一个发展方向。
引入新的统计方法，如遗传算法、人工神经网络、偏最小二乘回归等，扩展二维定量构效关系能够模拟的数据结构的范围，提高QSAR模型的预测能力是2D-QSAR的主要发展方向。
三维定量构效关系是引入了药物分子三维结构信息进行定量构效关系研究的方法，这种方法间接地反映了药物分子与大分子相互作用过程中两者之间的非键相互作用特征，相对于二维定量构效关系有更加明确的物理意义和更丰富的信息量，因而1980年代以来，三维定量构效关系逐渐取代了二维定量构效关系的地位，成为基于机理的合理药物设计的主要方法之一。目前应用最广泛的三维定量构效关系方法是CoMFA 和CoMSIA即比较分子场方法和比较分子相似性方法，除了上述两种方法，3D-QSAR还有DG 3D-QSAR、MSA、GERM等众多方法。
CoMFA和CoMISA是应用最广泛的合理药物设计方法之一，这种方法认为，药物分子与受体间的相互作用取决于化合物周围分子场的差别，以定量化的分子场参数作为变量，对药物活性进行回归分析便可以反应药物与生物大分子之间的相互作用模式进而有选择地设计新药。
分子定位在一个方格中，作为探针的粒子在盒子中游走
比较分子场方法将具有相同结构母环的分子在空间中叠合，使其空间取向尽量一致，然后用一个探针粒子在分子周围的空间中游走，计算探针粒子与分子之间的相互作用，并记录下空间不同坐标中相互作用的能量值，从而获得分子场数据。不同的探针粒子可以探测分子周围不同性质的分子场，甲烷分子作为探针可以探测立体场，水分子作为探针可以探测疏水场，氢离子作为探针可以探测静电场等等，一些成熟的比较分子场程序可以提供数十种探针粒子供用户选择。
探针粒子探测得到的大量分子场信息作为自变量参与对分子生理活性数据的回归分析，由于分子场信息数据量很大，属于高维化学数据，因而在回归分析过程中必须采取数据降维措施，最常用的方式是偏最小二乘回归，此外主成分分析也用于数据的分析。
统计分析的结果可以图形化地输出在分子表面，用以提示研究者如何有选择地对先导化合物进行结构改造。右图为一CoMFIA计算的结果输出，图中蓝色区域若以负电性基团取代则会提高药物的活性，红色区域则提示正电性基团更有利于活性。除了直观的图形化结果，CoMFA还能获得回归方程，以定量描述分子场与活性的关系。
CoMSIA是对CoMFA方法的改进，他改变了探针粒子与药物分子相互作用能量的计算公式，从而获得更好的分子场参数。
除了比较分子场方法，三维定量构效关系还有距离几何学三位定量构效关系(DG 3D-QSAR)、分子形状分析(MSA)、虚拟受体等方法(FR)等
距离几何学三维定量构效关系严格来讲是一种介于二维和三维之间的QSAR方法。这种方法将药物分子划分为若干功能区块定义药物分子活性位点，计算低能构象时各个活性位点之间的距离，形成距离矩阵；同时定义受体分子的结合位点，获得结合位点的距离矩阵，通过活性位点和结合位点的匹配为每个分子生成结构参数，对生理活性数据进行统计分析。
分子形状分析认为药物分子的药效构象是决定药物活性的关键，比较作用机理相同的药物分子的形状，以各分子间重叠体积等数据作为结构参数进行统计分析获得构效关系模型。
虚拟受体方法是DG 3D-QSAR和CoMFA方法的延伸与发展，其基本思路是采用多种探针粒子在药物分子周围建立一个虚拟的受体环境，以此研究不同药物分子之间活性与结构的相关性。其原理较之CoMFA方法更加合理，是目前定量构效关系研究的热点之一。
定量构效关系研究是人类最早的合理药物设计方法之一，具有计算量小，预测能力好等优点。在受体结构未知的情况下，定量构效关系方法是最准确和有效地进行药物设计的方法，根据QSAR计算结果的指导药物化学家可以更有目的性地对生理活性物质进行结构改造。在1980年代计算机技术爆炸式发展之前，QSAR是应用最广泛也几乎是唯一的合理药物设计手段。
但是QSAR方法不能明确给出回归方程的物理意义以及药物-受体间的作用模式，物理意义模糊是对QSAR方法最主要的置疑之一。另外在定量构效关系研究中大量使用了实验数据和统计分析方法，因而QSAR方法的预测能力很大程度上受到试验数据精度的限制，同时时常要面对“统计方法欺诈”的置疑。
