@article{Николаев Г. И.2020-02-26,
author = { Николаев Г. И.,  Шульдов Н. А.,  Анищенко А. И.,  Тузиков А. В.,  Андрианов А. М.},
title = {Разработка генеративной состязательной нейронной сети  для идентификации потенциальных ингибиторов ВИЧ-1 методами глубокого обучения},
year = {2020},
doi = {10.37661/1816-0301-2020-17-1-7-17},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Методами глубокого обучения разработан генеративный состязательный автоэнкодер для рационального дизайна потенциальных ингибиторов проникновения ВИЧ-1, способных блокировать участок белка gp120 оболочки вируса, критический для его связывания с клеточным рецептором CD4. Были выполнены исследования, включающие создание архитектуры автоэнкодера, формирование молекулярной библиотеки потенциальных лигандов белка gp120 ВИЧ-1 для обучения нейронной сети, молекулярный докинг лигандов с белком gp120 и расчет свободной энергии связывания, генерацию молекулярных дескрипторов химических соединений обучающего набора данных, обучение нейронной сети, оценку результатов обучения и работы автоэнкодера.  Рассмотрены результаты тестирования автоэнкодера на широком наборе соединений из молекулярной библиотеки ZINC. Показано, что совместное использование нейронной сети с виртуальным скринингом баз данных химических соединений формирует продуктивную платформу для идентификации базовых структур, перспективных для создания новых противовирусных препаратов, ингибирующих ранние стадии развития ВИЧ-инфекции.},
URL = {https://www.academjournals.by/publication/18294},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/18247},
journal = {Информатика},
}