Прогнозирование зависимости «структура–свойство» новых органических соединений на основе искусственных иммунных систем

Abstract

Представлено технологію прогнозування властивостей органічних сполук на основі штучних імунних систем для визначення нових речовин-кандидатів для лікарських препаратів. Виділення інформативних дескрипторів і розпізнавання образів здійснюється за допомогою методу головних компонент і сингулярного розкладання матриць. Запропонована технологія дозволяє підвищити ефективність моделювання, зменшити похибки енергетичних оцінок і поліпшити достовірність прогнозу при розробці нових препаратів седативної дії (барбітуратів).

The technology for predicting of organic compounds properties based on artificial immune systems to identify new candidate substances for medications is proposed. Informative descriptors determination and pattern recognition is ca rried out using principal component method and the singular value decomposition of matrices. The proposed technology improves the efficiency of simul ation, reduces errors of the energy estimates and improves the accuracy of forecasting for development of new drugs of sedative action (barbiturates) development.