\section*{Anotace}
Tato práce se zabývá identifikací a vizualizací strukturních motivů chemických látek, které mají klíčový vliv na rozhodování modelů QSAR a QSPR. Cílem je vytvořit workflow, které spojuje metody cheminformatiky a strojového učení s nástroji vysvětlitelnosti tak, aby bylo možné nejen predikovat vybrané vlastnosti chemických látek, ale také porozumět tomu, na základě kterých strukturních motivů se modely rozhodují.

\hfill

\noindent\textbf{Klíčová slova:} QSAR, QSPR, strojové učení, Random Forest, XGBoost, SMILES, ECFP, SHAP, Boruta-SHAP, vizualizace molekul, cheminformatika, vysvětlitelnost

\newpage

\section*{Abstract}
This work focuses on the application of QSAR and QSPR methods to the analysis of chemical compounds, with an emphasis on interpreting the decision-making of machine learning models. The aim of the project is to combine cheminformatics, predictive modeling, and explainable artificial intelligence tools in order not only to predict molecular properties, but also to determine which structural motifs have the greatest influence on the model's prediction.

\hfill

\noindent\textbf{Keywords:} QSAR, QSPR, machine learning, Random Forest, XGBoost, SMILES, ECFP, SHAP, Boruta-SHAP, molecular visualization, cheminformatics, interpretability


\newpage