Введение
Глава 1. Задача «структура – свойство» 17
1.1 Этапы решения задачи «структура – свойство» 17
1.2 Ключевые особенности решения задачи «структура – свойство» 19
1.2.1 Ограничения допустимости 21
1.2.2 Виртуальный скрининг 24
1.2.3 Многоуровневое дескрипторное описания 27
1.2.4 Адаптация дескрипторного описания 31
1.3 Постановка задачи построения адаптивных распознающих моделей 33
1.3.1 Определения 33
1.3.2 Распознающие модели как решение задачи «структура – свойство» 35
1.3.3 Адаптивные описывающие отображения 37
1.3.4 Ограничения допустимости и локальные классифицирующие функции 38
1.3.5 Качество распознающих моделей 39
1.3.6 Постановки задач 40
1.4 Прогнозирование свойств М-графов методами машинного обучения 43
1.4.1 Линейная регрессия 44
1.4.2 Метод опорных векторов 44
1.5 Выводы 46
Глава 2. Методы решения 47
2.1 Общая методология прогнозирования 47
2.2 Эволюционный метод адаптации дескрипторного описания 51
2.3 Модели «структура – свойства» на базе кластерной структуры 55
2.3.1 Ограничения допустимости на базе кластерной структуры 55
2.3.2 Нечеткий классификатор на базе кластерной структуры 58
2.3.3 Параметры нечёткой классификации 61
2.4 Двухфазная схема решения задачи «структура – свойство» 63
2.4.1 Описание двухфазной схемы решения задачи «структура – свойство» 64
2.4.2 Оценка качества результирующей модели 66
2.4.3 Интерпретация двухфазной схемы на примере метода опорных векторов 70
2.4.4 Модификация двухфазной схемы без использования отказов от прогноза 73
2.4.5 Приложения двухфазной схемы 75
2.6 Оценки вычислительной сложности 78
2.7 Понижение вычислительной сложности дескрипторного описания 83
2.8 Выводы 88
Глава 3. Результаты использования предложенных подходов 90
3.1 Программная реализация предложенных методов 91
3.1.1 Общее описания разработанного программного комплекса 91
3.1.2 Предварительная обработка обучающей выборки 93
3.1.3 Модуль построения и использования моделей «структура – свойство» 95
3.2 Прогнозирование противоопухолевой активности гликозидов 99
3.3 Прогнозирование противоопухолевой активности соединений разных химических классов 106
3.4 Прогнозирование способности ингибировать активность поли-(АДФ-рибоза)-полимеразы-1 122
3.5 Выводы 126
Заключение 127
Список литературы 129
