Программа анализа 3D фрагментов молекул для предсказания свойств веществ

Настоящая работа посвящена разработке новых 3D дескрипторов для построения количественных моделей "структура – свойство" и создания на их основе программного продукта для моделирования и предсказания свойств веществ. Известные 2D фрагментные дескрипторы являются одними из наиболее важных типов дескрипторов, используемых для конструирования веществ с заданными свойствами посредством QSPR моделирования. Важный недостаток этих дескрипторов – проблема описания стереоизомерных молекул и конформеров. В этой работе эта проблема преодолевается созданием 3D фрагментных дескрипторов, принимая во внимание пространственное расположение атомов молекулярных фрагментов. Указывается на универсальность новых фрагментных дескрипторов в построении моделей при использовании различных методов машинного обучения, полезность программы для научных исследований и для практических целей оценки свойств веществ. Функциональное назначение разработки – оценка и предсказание физических, химических свойств и биологической активности веществ, включая молекулярные стереоизомеры и конформеры, на основе экспериментальных данных об известных органических молекулах и их свойствах. В этой работе ставится и решается задача разработки новых 3D фрагментных дескрипторов и алгоритмов их генерирования и кодирования. Используются итерационные алгоритмы пошагового прогрессивного и регрессивного отбора переменных для выбора наиболее значимых дескрипторов для QSPR моделей на основе новых дескрипторов. Известный алгоритм симплексной дифференциальной эволюции адаптирован для выбора наиболее значимых фрагментных дескрипторов. Реализован метод множественной линейной регрессии в качестве метода машинного обучения на основе надежного и эффективного алгоритма сингулярного разложения. Оценка эффективности новых дескрипторов выполнена на предсказании свойств известных веществ. Описан выбор технических средств, представлено эксплуатационное назначение программы, области ее применения и ее ограничения.