Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288568| Заглавие документа: | Генеративные модели глубокого обучения для разработки новых потенциальных лекарственных препаратов против коронавируса SARS-CoV-2 |
| Другое заглавие: | Generative deep learning models for the development of novel potential drugs against SARS-CoV-2 coronavirus / N.A. Shuldau, A.M. Yushkevich, K.V. Furs, A.V. Tuzikov, A.M. Andrianov |
| Авторы: | Шульдов, Н. А. Юшкевич, А. М. Фурс, К. В. Тузиков, А. В. Андрианов, А. М. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Медицина и здравоохранение ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Биотехнология |
| Дата публикации: | 2022 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы междунар. науч. конгресса по информатике. В 3 ч. Ч. 2, Респ. Беларусь, Минск, 27–28 окт. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2022. – С. 67-74. |
| Аннотация: | Разработана генеративная нейронная сеть глубокого обучения для компьютерного конструирования потенциальных ингибиторов основной протеазы SARS-CoV-2, играющей важную роль в репликации и транскрипции коронавируса. Проведено обучение и тестирование нейронной сети на наборе химических соединений, содержащих функциональные группы, способные обеспечить эффективные взаимодействия этих молекул с молекулярной мишенью. Показано, что использование нейронной сети совместно с методами молекулярного моделирования формирует продуктивную платформу для генерации новых молекул с заданными фармакологическими свойствами, перспективных для создания эффективных противовирусных препаратов |
| Аннотация (на другом языке): | A generative deep learning neural network has been developed for the computer-aided design of potential inhibitors of the SARS-CoV-2 main protease, which plays an important role in coronavirus replication and transcription. The neural network was trained and tested on a set of chemical compounds containing functional groups capable of providing effective interactions of these molecules with the molecular target. The use of the neural network in conjunction with molecular modeling methods was shown to form a productive platform for the generation of novel molecules with desired pharmacological properties that are promising for the design of effective antiviral drugs |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288568 |
| ISBN: | 978-985-881-425-0 (ч. 2); ISBN 978-985-881-427-4 |
| Финансовая поддержка: | Работа поддержана Белорусским республиканским фондом фундаментальных исследований (проекты Ф21КОВИД-002, X21COVID-003, Ф21АРМГ-001) и Союзом международных научных организаций ANSO (ANSO-CR-PP-2021-04) |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2022. Информационные системы и технологии |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.