Прогнозирование активности органических соединений с использованием искусственных нейронных сетей.

Выполнен анализ применимости нейронных сетей для прогнозирования активности производных дитиокарбаминовой кислоты и производных TIBO. Предложен алгоритм регуляризации нейронных сетей, позволяющий улучшить прогностические возможности сетей

нейронные сети, компьютерная химия, производные дитиокарбаминовой кислоты, TIBO, структура и свойства органических соединений

1. Поройков, В. В. Компьютерное предсказание биологической активности веществ: пределы возможного / В. В. Поройков // Химия в России. –1999. – № 2. – С. 8–12.

2. Crystal Structure at 3,5 Å Resolution of HIV-1 Reverse Transcriptase Complexed with an Inhibitor / L. A. Kohlstaedt [et al.] // Science. – 1992. –Vol. 256. – P.1783–1790.

3. The structure of HIV-1 reverse transcriptase complexed with 9-cloro-TIBO: lessons for inhibitor design / J. Ren [et al.] // Structure. – 1995. – Vol. 3. – P. 915–926.

4. Quantitative structure-activity relationships and comparative molecular field analysis of TIBO derivatised HIV-1 reverse transcriptase inhibitors / S. Hannongbua [et al.] // Journal of ComputerAided Molecular Design. – 1999. – № 13. – P. 563–577.

5. Eriksson, Mats A. L. Prediction of the Binding Free Energies of New TIBO-like HIV-1 Reverse Transcriptase Inhibitors Using a Combination of PROFEC, PB/SA, CMC/MD and Free Energy Calculations / Mats A. L. Eriksson, J. Pitera, P. Kollman // Journal of Medicinal Chemistry. – 1999. – Vol. 42, № 5. – P. 868–881.

6. Компьютерное моделирование противотуберкулезной активности производных дитиокарбаминовой кислоты / А. М. Юркевич, В. В. Бурляев, В. С. Боридко, С. В. Разливинская // Ученые зап. МИТХТ. – 2000. – Вып.1. – С. 39–42.

7. Баскин, И. И. Применение искусственных нейронных сетей в химических и биохимических исследованиях / И. И. Баскин, В. А. Палюлин, Н. С. Зефиров // Вестник Московского Университета. Химия. – 1999. – Т. 40, № 5. – С. 323–325.

8. The Use of Artificial Neural Networks in QSAR / D. W. Salt [et al.] // Pesticide Science. – 2002. – Vol. 32, № 1. – P. 161–170.

9. www.statsoft.ru

10. Marquardt, D. W. An algorithm for least-squares estimation of non-linear parameters / D. W. Marquardt // Journal of the Society of Industrial and Applied Mathematics. – 1997. – Vol. 11 (2). – P. 431–441.