Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/10881
Назва: | Огляд найбільш поширених обчислювальних методів вивчення зв’язків між структурою молекул та їх біологічною дією |
Автори: | Девіняк, Олег Теодозійович |
Ключові слова: | QSAR, QSAR, drug development, molecular modeling, QSAR methods, mathematical models, variable selec-tion methods, machine learning, розробка ліків, молекулярне моделювання, методи QSAR, математичні моделі, методи вибору змінних, машинне навчання, QSAR, drug development, molecular modeling, QSAR methods, mathematical models, variable selec-tion methods, machine learning |
Дата публікації: | 2015 |
Видавництво: | Scientific Journal «ScienceRise» |
Бібліографічний опис: | Девіняк О.Т. Огляд найбільш поширених обчислювальних методів вивчення зв’язку між структурою молекул та їх біологічною дією / О.Т. Девіняк // ScienceRise. – 2015. – №10/4(15). – C. 9-13. |
Серія/номер: | 10/4(15); |
Короткий огляд (реферат): | Ціль. Систематизувати найбільш поширені методи дослідження зв’язків «молекулярна структура-біологічна активність» (QSAR) та розкрити їх принципи реалізації, сильні та слабкі сторони. Методи. Проводився огляд сучасної наукової літератури, присвяченої QSAR-моделюванню. Найбільш часто використовувані методи розробки моделей «структура-активність» вибирались для подальшого опису. Результати. Визначено місце аналізу зв’язків «молекулярна структура-активність» серед комп’ютерних методів розробки нових лікарських засобів та описано найбільш поширені алгоритми по-будови QSAR моделей із акцентуванням на механізмі їх роботи. У останній час все більшої і більшої по-пулярності набувають підходи, що базуються на використанні ансамблів моделей, прикладом яких є Random Forest. Висновки. Прогрес у розвитку методів машинного навчання для побудови моделей «структура-активність» є запорукою подальшого розвитку напрямку QSAR та знаходження нових біологічно активних речовин із його допомогою |
Тип: | Text |
Тип публікації: | Стаття |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/10881 |
Розташовується у зібраннях: | Наукові публікації кафедри фармацевтичних дисциплін |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
ScienceRise огляд методів QSAR.pdf | 491.64 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.