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3D-QSAR以配基和受体的三文结构特征为基础，根据分子的内能变化和分子间相互作用的能量变化来定量分析三文结构和生物活性间的关系。 3D-QSAR使用的技术主要有分子形状分析法（MSA）、比较分子力场分析法（CoMFA）、比较分子相似因子分析法（CoMSIA）、分子力场分析（MFA）、虚拟受体等。
一般来说，3D-QSAR通过计算被研究化合物的优像和分子中的原子电荷，确定被研究化合物构象在网格中的定位规则，并设计能容纳所有被研究化合物构象式的三文网格，根据定位规则将分子在空间进行叠加，计算每个化合物构象的一系列空间性参数，最后用最小二乘法得出最佳组分数和3D-QSAR模型。通过3D-QSAR模型。通过3D-QSAR可预测未知化合物的活性，同时得到的等高图可反映出决定化合物生物活性的各药效基团。
3D-QSAR研究分为受体结构已知和未知两种情况。当受体结构已知时，3D-QSAR可以提供崭新的先导化合物的结构特征，多用于研究抑制剂或底物与酶间相互作用的机制和对酶的活性部位的了解。更多情况下，受体结构并未为人们所知。3D-QSAR研究可以定量的描述配基与受体之间的相互作用特性，根据化合物的效应关系及计算机图形显示化合物优势构象，推测受体图像，并预测同母体化合物的生物活性。
2.3 研究方法概述
2.3.1 化合物活性构象的确定
在预测分子的几何构象以得到能量函数局部极小（即化合物的活性最大），力场是一种重要的方式。力场需要根据研究对象的特点来进行选择，在SYBYL-X软件中，提供了多种优秀的力场，而针对本文对苯并噻唑类似物，我们选用MMFF94力场，方法选用：powell 来进行优化，以确定化合物的活性构象。
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