+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Программная система прогнозирования свойств химических соединений

  • Автор:

    Митюшев, Дмитрий Феликсович

  • Шифр специальности:

    05.13.11

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    1998

  • Место защиты:

    Москва

  • Количество страниц:

    133 с.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы

Содержание работы.
Введение
Глава 1. Классификация методов и программных систем установления взаимосвязи “структура-свойство” химических веществ
§1. Классификация подходов к установлению взаимосвязи
“структура-активность”
Квантовомеханические методы
Классические подходы ККСС
§2. ККСС-задача как задача распознавания образов
§3. Программные ККСС-системы
OASIS (Optimised Approach based on Structural Indices Set)
Multi-CASE (Multiple Computer Automated Structure Evaluation
program)
Фрагментарный код суперпозиции подструктур (ФКСП)
§4. Общие принципы организации программной ККСС системы
§5. Описание М-графов на основе топологических и теоретикоинформационных индексов
Топологические индексы
Теоретико-информационные индексы
§6. Эволюционные алгоритмы в ККСС-моделировании
Глава 2. Автоматическое построение наиболее адекватного описания М-графов на основе структурного спектра обучающей выборки
§1. Описание М-графов “структурными спектрами”
§2. Обобщенные фрагменты М-графов
§3. Составные фрагменты М-графов
§4. Относительные фрагменты М-графов
Глава 3. Агоритмы анализа М-графов
§1. “Волновой” алгоритм и матрица расстояний М-графов
§2. Связность М-графа
§3. Алгоритмы работы с кольцевыми системами М-графов
§4. Определение изоморфизма М-графов
§5. Визуализация М-графов
Глава 4. Программный инструментарий для конструирования ККСС-систем
§1. Основные типы данных и программные модули ККСС-системы. 59 §2. Объектно-ориентированый подход к представлению структур
данных в ККСС-системе
ОО-представление М-графов
ОО-представление обучающей выборки М-графов
ОО-представление МГУА-данных
§3. Программная система BIBIGON MATCH
§4. Программная система ChemAdd - развитие системы BIBIGON
MATCH
Редактор обучающей выборки химических структур

§5. Программа ChemStat - инструмент для первичного анализа выборок химических структур
Глава 5. Практические результаты, полученные при использовании
созданных ККСС-систем
Температура кипения для фуранов/тетрафуранов и теофенов
Температура плавления нитросоединений
Энтальпия образования веществ разных химических классов
Хроматографическая подвижность антрациклиновых антибиотиков
ряда даунорубицина
Липофильность замещенных бензолов
Поляризуемость молекул
Чувствительность к удару (Н50)
Антивирусная активность триазинов
Глава 6. Решение “обратной” ККСС-задачи
§1. Массовая генерация и отбор М-графов, как метод решения
обратной ККСС-задачи
§2. Проблема отказа от прогноза
§3. Организация ККСС баз знаний, надстраиваемых над существующими фактографическими базами данных
Заключение
Список литературы
Приложение. Пользовательский интерфейс системы BIBIGON
Функциональные возможности системы
Структура "МЕНЮ"
Последовательность работы с системой:
Раздел главного меню- "USE"
Раздел главного меню - "DATABASE”
Раздел главного меню - "WORK"
Раздел меню "work" - By_Steps
Раздел главного меню - "VIEW"
Раздел главного меню - "REPORT"
Раздел главного меню - "PROJECT"
Раздел главного меню - "SETUP"
Раздел меню "SETUP" - FITTING VALUES
Раздел меню "SETUP" - CHAINS
Раздел меню "SETUP" - ESTIMATES
Раздел меню "SETUP" - MAKING FILES
Раздел главного меню - "HELP"
Раздел главного меню - "EXIT"
Введение.
Быстрое развитие органической химии, особенно в области синтеза структур органических соединений, привело к тому, что в настоящее время насчитывается уже более 10 миллионов соединений, описанных в литературе. Этот объем экспериментальных данных продолжает расти одновременно с накоплением информации о физикохимических и биологических свойствах новых веществ. Использование вычислительной техники для ведения библиографических и фактографических баз данных сняло проблему "информационного взрыва" в химии, возникшую в 70-е годы [1, 2]. Однако информация, введенная в ЭВМ, как раньше, так и в настоящее время, представляет из себя большую картотеку относительно разрозненных фактов. В то же время направленный синтез органических соединений, обладающих заданными свойствами, продолжает оставаться недостаточно эффективным. Для целенаправленного синтеза желательно установление максимально достоверных зависимостей между строением химических соединений и их свойствами, определение механизмов их действия. В связи с этим для химика-исследователя продолжает оставаться актуальным вопрос о том, каким будет спектр свойств нового химического соединения, структура которого известна?
Центральной проблемой теоретической химии является нахождение зависимостей между структурой органических соединений и проявляемыми ими свойствами. Для ее решения широко используется вычислительная техника, оснащенная программным обеспечением, позволяющим находить количественные корреляции "структура-свойство" (ККСС) [3-10]. Для построения в ЭВМ ККСС-моделей используютразличные методы описания молекул. Эти методы включают в себя вычисление топологических индексов, теоретикоинформационных индексов, наборов структурных фрагментов различных типов ит.п. [7,8,11]. Важным аспектом создаваемых ККСС-моделей является задача выбора оптимального набора признаков (дескрипторов) молекул для расчета данного свойства, а также задача
fk+D-я селекция “обобщение фрагментов”.
Пусть на к-й селекции получено Qk столбцов-признаков {S(k),} 1=1-,Qk, Corr(S(k),,S{k)q) < RT(k), l у = F(Xj,S(k),) + £ = b0 + bx {Xj+S(k),) + s, Ф = (s,s) -» min
Упорядочим уравнения по возрастанию критерия Ф и отберем Qk+j первых уравнений с учетом критерия максимальной попарной коррелированности с порогом Rj(k+1). На основе отобранных уравнений сформируем столбцы-признаки:
S(k +1), = Хл (/) + S(k , 1=1
где Xjß) и S(k)q - вектор-столбцы, вошедшие в 1-е отобранное
уравнение.
Критерием остановки является проведение заданного числа селекций К.
“Раскроем скобки” для столбцов-признаков {S(k)[}, 1=1
Xl) = S(k)q=Xh(l) + S(k-1)_ =... (2.2.2)
=х,лхк +S(*-2)„
Согласно утверждению 2.2.2, сумма (2.2.2) соответствует обобщенному фрагменту P = {jfß Согласно МГУА-построению
“обобщенный фрагмент” р наиболее адекватен (для заданного исходного списка фрагментов) аппроксимации вектора-свойства у. Для каждого / (1=1
Присоединим столбцы (2.2.3) к столбцам исходной матрицы X:
Х = Х®Х'(1 )Ф...®Х*(бД и для этой объединенной матрицы X (Nx(M+Qk)) найдем решение ККСС-задачи МГУА-методом.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.144, запросов: 967