TY  - JOUR
T1  - Разработка генеративной состязательной нейронной сети  для идентификации потенциальных ингибиторов ВИЧ-1 методами глубокого обучения
JF  - Информатика
DO  - 10.37661/1816-0301-2020-17-1-7-17
AU  - Николаев Г. И., 
AU  - Шульдов Н. А., 
AU  - Анищенко А. И., 
AU  - Тузиков А. В., 
AU  - Андрианов А. М., 
Y1  - 2020-02-26
UR  - https://www.academjournals.by/publication/18294
N2  - 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.