Моделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов (1097754), страница 61
Текст из файла (страница 61)
// J. Chem. Inf. Comput. Sci.- 2004. - V. 44, № 6. - P. 1998-2009.313. Kier L.B.; Hall L.H. Molecular Connectivity in Chemistry and Drug Research.- Academic Press: New York (NY). - 1976. - 257 p.314. Knuth D. Section 6.4: Hashing. // The Art of Computer Programming, Volume3: Sorting and Searching, Second Edition ed.; Addison-Wesley: Reading, MA. 1988. - V. 3. - P. 513-558.315. Cormen T.H.; Leiserson C.E.; Rivest R.L.; Stein C. Chapter 11: Hash Tables.
//Introduction to Algorithms, Second ed.; MIT Press and McGraw-Hill. - 2001. - P.224-228.316. Ash S.; Cline M.A.; Homer R.W.; Hurst T.; Smith G.B. SYBYL Line Notation(SLN): A Versatile Language for Chemical Structure Representation. // J. Chem. Inf.Comput. Sci. - 1997. - V. 37, № 1. - P. 71-79.317. Knuth D.E. Sorting and searching. // The art of computer programming. - Addison-Wesley: Reading, MA.
- 1973. - V. 3. - P. 490-493.318. Tarasov V.A.; Mustafaev O.N.; Abilev S.K.; Mel'nik V.A. Use of compoundstructural descriptors for increasing the efficiency of QSAR study. // Russian Journalof Genetics. - 2005. - V. 41, № 7. - P. 814-821.343319. Кадыров Ч.Ш.; Тюрина Л.А.; Симонов В.Д.; Семенов В.А. Машинный поиск химических препаратов с заданными свойствами.
- Фан: Ташкент. - 1989. 164 c.320. Gillet V.J.; Willett P.; Bradshaw J. Similarity Searching Using ReducedGraphs. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2003. - V. 43, № 2. - P. 338-345.321. Barker E.J.; Gardiner E.J.; Gillet V.J.; Kitts P.; Morris J. Further Development of Reduced Graphs for Identifying Bioactive Compounds. // J. Chem. Inf.Comput. Sci. - 2003. - V. 43, № 2. - P. 346-356.322. Tetko I.V.; Bruneau P.; Mewes H.-W.; Rohrer D.C.; Poda G.I. Can We Estimate the Accuracy of ADMET Predictions? // Drug Discovery Today.
- 2006. - V.11, № 15/16. - P. 700-707.323. Leo A.J.; Hoekman D. Calculating log P(oct) with no missing fragments; Theproblem of estimating new interaction parameters. // Persp. Drug Discov. Des. 2000. - V. 18. - P. 19-38.324. Honorio K.M.; Garratt R.C.; Andricopulo A.D. Hologram quantitative structure-activity relationships for a series of farnesoid X receptor activators. // Bioorg.Med. Chem. Lett. - 2005. - V. 15, № 12. - P. 3119-3125.325.
Judson P.N. Rule Induction for Systems Predicting Biological Activity. // J.Chem. Inf. Comput. Sci. - 1994. - V. 34, № 1. - P. 148-153.326. Станкевич М.И.; Станкевич И.В.; Зефиров Н.С. Топологические индексыв органической химии. // Успехи химии. - 1988. - Т. 57, № 3. - С. 337-366.327. Rouvray D.H. Should We Have Designs on Topological Indexes? // ChemicalApplications of Topology and Graph Theory, King R.B., Ed. Elsevier: Amsterdam. 1983. - P.
159-177.328. Balaban A. Chemical Graphs. XXXIV. Five New Topological Indices for theBranching of Tree-like Graphs. // Theor. Chim. Acta. - 1979. - V. 53, № 4. - P. 355375.329. Seybold P.G.; May M.; Bagal U.A. Molecular Structure-Property Relationships. // J. Chem. Educ. - 1987. - V.
64. - P. 575-581.330. Randic M. Generalized Molecular Descriptors. // J. Math. Chem. - 1991. - V.7. - P. 155-168.344331. Rouvray D.H. Predicting Chemistry from Topology. // Sci. Am. - 1986. - Т.254, № 3 - С. 36-43.332. Мнухин В.Б. Базис алгебры инвариантов графов. // Математический анализ и его приложения. - Ростов-на-Дону.
- 1983. - C. 55-60.333. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиций непрерывных функций одного переменного исложения. // Докл. АН СССР. - 1957. - Т. 114, № 5. - С. 953-956.334. Hecht-Nielsen R. Kolmogorov’s Mapping Neural Network Existence Theorem.// IEEE First Annual Int. Conf. on Neural Networks, San Diego, IEEE Press: NewYork. - 1987. V. 3. - P. 11-13.335. Sprecher D.A. A numerical implementation of Kolmogorov's superpositions. //Neural Networks. - 1996. - V. 9, № 5. - P. 765-772.336.
Sprecher D.A. A numerical implementation of Kolmogorov's superpositions II.// Neural Networks. - 1997. - V. 10, № 3. - P. 447-457.337. Kůrková V. Kolmogorov's theorem and multilayer neural networks. // NeuralNetworks. - 1992. - V. 5, № 3. - P. 501-506.338. Weigend A.S.; Huberman B.A.; Rumelhart D.E. Predicting the future: a connectionist approach. // Int. J. Neural Systems. - 1990.
- V. 1, № 3. - P. 193-209.339. Tetko I.V.; Livingstone D.J.; Luik A.I. Neural network studies. 1. Comparisonof overfitting and overtraining. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1995. - V. 35, № 5. P. 826-833.340. Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. - Springer: NewYork. - 2006. - 738 p.341. Baskin I.I.; Skvortsova M.I.; Palyulin V.A.; Zefirov N.S. Quantitative ChemicalStructure-Property/Activity Studies Using Artificial Neural Networks.
// Foundationsof Computing and Decision Sciences. - 1997. - V. 22, № 2. - P. 107-116.342. Tetko I.V. Neural Network Studies. 4. Introduction to Associative Neural Networks. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2002. - V. 42, № 3. - P. 717-728.343. Baskin I.I.; Zhokhova N.I.; Palyulin V.A.; Ivanova A.A.; Zefirov A.N.; ZefirovN.S.
Labeled Fragmental Descriptors and Their Use in QSAR/QSPR Studies. // Bookof Abstracts of the XVI European Symposium on Quantitative Structure-Activity Re345lationships and Molecular Modelling, 10-17 September 2006, Mediterranean Sea, Italy. - 2006. - P. 206.344. Manallack D.T.; Ellis D.D.; Livingstone D.J. Analysis of linear and nonlinearQSAR data using neural networks. // J. Med. Chem. - 1994. - V. 37, № 22. - P. 37583767.345. Гилев С.Е.; Коченов Д.А.; Миркес Е.М.; Россиев Д.А.
Контрастирование,оценка значимости параметров, оптимизация их значений и интерпретация внейронных сетях. // Доклады III Всероссийского семинара «Нейроинформатикаи ее приложения», Красноярск. - 1995. - C. 66-78.346. Горбань А.Н.; Миркес Е.М. Логически прозрачные нейронные сети дляпроизводства знаний из данных. Вычислительный центр СО РАН в г. Красноярске.
Рукопись деп. в ВИНИТИ 17.07.97, № 2434-В97 ed.; - Красноярск. 1997. - 12 c.347. Царегородцев В.Г. Производство полуэмпирических знаний из таблицданных с помощью обучаемых искусственных нейронных сетей. // Методынейроинформатики, КГТУ: Красноярск. - 1998. - C. 176-198.348. Царегородцев В.Г. Технология производства явных знаний из таблиц данных при помощи нейронных сетей. // Нейроинформатика и ее приложения : Тезисы докладов VI Всероссийского семинара, 1998, КГТУ: Красноярск.
- 1998. C. 186-188.349. Горбань А.Н.; Царегородцев В.Г. Производство явных знаний из таблицданных с помощью обучаемых разреживаемых нейронных сетей. // Научнаясессия МИФИ – 99. Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-99». Сборник научных трудов.
В 3 частях. Ч. 1, МИФИ: М. - 1999.- C. 32-39.350. Davis G.W. Sensitivity analysis in neural net solutions. // IEEE Transactions onSystems, Man, and Cybernetics. - 1989. - V. 19. - P. 1078-1082.351. Goldblum A.; Yoshimoto M.; Hansch C. Quantitative structure-activity relationship of phenyl N-methylcarbamate. Inhibition of acetylcholinesterase. // J. Agric.Food. Chem. - 1981. - V. 29. - P. 277-288.346352. Корн Г.; Корн Т. Справочник по математике для научных работников иинженеров. Определения, теоремы, формулы.
- Наука: М. - 1968. - 720 c.353. Viswanadhan V.N.; Mueller G.A.; Basak C.; Weinstein J.N. A new QSARalgorithm combining principal component analysis with a neural network: applicationtocalciumchannelantagonistsPeriodical[Online].-1996.http://www.netsci.org/Science/Compchem/feature07.html.354. Coburn R.A.; Wierzba M.; Suto M.J.; Solo A.J.; Triggle A.M.; Triggle D.J. 1,4Dihydropyridine antagonist activities at the calcium channel: a quantitative structureactivity relationship approach. // J. Med, Chem.
- 1988. - V. 31, № 11. - P. 21032107.355. Gupta S.P. QSAR studies on drugs acting at the central nervous system. //Chem. Rev. - 1989. - V. 89, № 8. - P. 1765-1800.356. Баскин И.И.; Палюлин В.А.; Зефиров Н.С. Программа генерации наборовподграфов для молекулярных графов. // Тезисы докладов межвузовской конференции “Молекулярные графы в химических исследованиях”, Калинин, 1990. 1990. - C. 5.357. Баскин И.И.; Палюлин В.А.; Зефиров Н.С.
Метод автоматического отбораструктурных фрагментов для поиска регрессионной зависимости "структурасвойство" на основе их иерархической классификации. // Тезисы докладов I-ойВсесоюзной конференции по теоретической органической химии, Волгоград,1991. - 1991. - C. 557.358. Бацанов С.С. Структурная рефрактометрия. - Высшая школа: Москва. 1976. - 304 c.359.
Stout J.M.; Dykstra C.E. Static Dipole Polarizabilities of Organic Molecules.Ab Initio Calculations and a Predictive Model. // J. Am. Chem. Soc. - 1995. - V. 117,№ 18. - P. 5127-5132.360. Applequist J.; Carl J.R.; Fung K.-K. Atom dipole interaction model for molecular polarizability. Application to polyatomic molecules and determination ofatom polarizabilities. // J. Am. Chem. Soc. - 2002. - V.
94, № 9. - P. 2952-2960.361. Miller K.J. Additivity methods in molecular polarizability. // J. Am. Chem.Soc. - 1990. - V. 112, № 23. - P. 8533-8542.347362. Miller K.J. Calculation of the molecular polarizability tensor. // J. Am. Chem.Soc. - 1990. - V. 112, № 23. - P. 8543-8551.363. Bosque R.; Sales J. Polarizabilities of Solvents from the Chemical Composition. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2002. - V. 42, № 5.
- P. 1154-1163.364. Лебедев Ю.А.; Мирошнтченко Е.А.; Кнобель Ю.К. Термохимия нитросоединений. - Наука: М. - 1970. - 168 c.365. Физическая энциклопедия. - БСЭ: М. - 1988-1998. - Т. 3.366. Pascal P. // Ann.Chim.Phys. - 1910. - V. 19. - P. 5-70.367. Schmalz T.G.; Klein D.J.; Sandleback B.L.
Chemical graph-theoretical clusterexpansion and diamagnetic susceptibility. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2002. - V.32, № 1. - P. 54-57.368. O'Sullivan P.S.; Hameka H.F. Semiempirical theory of diamagnetic susceptibilities with particular emphasis on oxygen-containing organic molecules. // J. Am.Chem. Soc. - 2002. - V. 92, № 1. - P. 25-32.369. de Luca G.; Russo N.; Sicilia E.; Toscano M. Molecular quadrupole moments,second moments, and diamagnetic susceptibilities evaluated using the generalizedgradient approximation in the framework of Gaussian density functional method.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
