Разработка генеративной состязательной нейронной сети с частичным привлечением учителя и её применение для генерации потенциальных ингибиторов белков-мишеней: дипломная работа / Станислав Михайлович Титенок; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра биомедицинской информатики; науч. рук. Андрианов А. М.

Abstract

Дипломная работа, 48 страниц, 25 иллюстраций, 1 таблица, 23 источника. Ключевые слова: АВТОКОДИРОВЩИКИ, БИОИНФОРМАТИКА, ГЕНЕРАТИВНЫЕ СОСТЯЗАТЕЛЬНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ГЕНЕРАЦИЯ ИНГИБИТОРОВ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, МОЛЕКУЛЯРНЫЙ ДОКИНГ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ОБУЧЕНИЕ С ЧАСТИЧНЫМ ПРИВЛЕЧЕНИЕ УЧИТЕЛЯ, РАЗРАБОТКА ЛЕКАРСТВ. Объект исследования: генеративные состязательные нейронные сети с частичным привлечением учителя, задача генерации потенциальных ингибиторов белка-мишени. Цель работы: разработать и обучить генеративную состязательную нейронную сеть с частичным привлечением учителя, способную генерировать потенциальные ингибиторы для определённого белка-мишени. Результат: было спроектировано и обучено несколько различных видов генеративных состязательных нейронных сетей, способных генерировать как сжатые представления об ингибиторах, так и их формулы, готовые к использованию. Сгенерированные вещества демонстрируют хорошие результаты при проведении молекулярного докинга с фрагментом S-белка коронавируса SARS-CoV-2. Область применения: биоинформатика, разработка лекарств.