Моделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов (1097754), страница 65
Текст из файла (страница 65)
- 1986. - C.27-28.510. Станкевич М.И.; Баскин И.И.; Зефиров Н.С. Комбинаторные модели иалгоритмы в химии. Поиск структурных фрагментов. - Деп. ВИНИТИ, №4288В: - 1986. - 28 c.511. Станкевич М.И.; Баскин И.И.; Зефиров Н.С. Автоматизированный поискструктурных фрагментов. Алгоритм и программа. // Журн. структ. химии. 1987. - Т. 28, № 6. - С. 136-137.512. Баскин И.И.; Станкевич М.И.; Девдариани Р.О.; Зефиров Н.С. Комплекспрограмм для нахождения корреляций “структура-свойство” на основе топологических индексов.
// Журн. структ. химии. - 1989. - Т. № 6. - С. 145-147.513. Баскин И.И.; Девдариани Р.О.; Палюлин В.А.; Скворцова М.И.; ЗефировН.С. Прогнозирование температур плавления ароматических соединений некоторых классов на основе использования взвешенных топологических индексов.// Тезисы докладов VIII Всесоюзной конференции “Использование вычислительных машин в спектроскопии молекул и химических исследованиях”, Новосибирск, 1989.
- 1989. - C. 251.514. Lomova O.A.; Sukhachev D.V.; Kumskov M.I.; Palyulin V.A.; Zefirov N.S. TheGeneration of Molecular Graphs for QSAR Studies by the Acyclic FragmentCombining. // MATCH. - 1992. - V. 27. - P. 153-174.515. Tratch S.S.; Lomova O.A.; Sukhachev D.V.; Palyulin V.A.; Zefirov N.S.Generation of molecular graphs for QSAR studies: an approach based on acyclicfragment combinations.
// J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1992. - V. 32, № 2. - P. 130139.516. Baskin I.I.; Palyulin V.A.; Zefirov N.S. NASA. A computer program for performing QSAR/QSPR studies using artificial neural networks. // QSAR and Molecular Modelling: Concepts, Computational Tools and Biological Applications, ProusScience Publishers: Barcelona. - 1995. - P. 30-31.362517.
Halberstam N.M.; Baskin I.I.; Palyulin V.A.; Zefirov N.S. In NASAWIN – AProgram Simulator of Neural Networks for Structure-Activity Relationship Studies,International symposium CACR-96. - 1996. - P. 37-38.363БЛАГОДАРНОСТИАвтор выражает глубокую признательность своему глубокоуважаемомуучителю академику РАН Зефирову Н.С., а также всем сотрудникам, принимавшим участие в проведении исследований: в.н.с. Палюлину В.А., проф. Скворцовой М.И., с.н.с.
Жоховой Н.И., д.б.н. Абилеву С.К., к.б.н. Любимовой И.К.,к.ф-м.н. Айту А.О, н.с. Зефирову А.Н., к.ф-м.н. Кештовой С.В., prof. Varnek A.(University of Strasbourg, France), Tetko I.V. (Institute of Bioinformatics andSystems Biology, Neuherberg, Germany), аспирантам Гальберштам Н.М., Артеменко Н.В., Ивановой А.А.364СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ И СОКРАЩЕНИЙMAE – Mean Absolute Error (средняя абсолютная ошибка)MAEt – средняя абсолютная ошибка на обучающей выборкеMAEv – средняя абсолютная ошибка на внутренней контрольной выборкеMAEp – средняя абсолютная ошибка на внешней контрольной выборкеMAEDCV – средняя абсолютная ошибка, оцененная в условиях двойного скользящего контроляQ2 – коэффициент детерминации, вычисленный в условиях скользящего контроляQDCV2 – коэффициент детерминации, вычисленный в условиях двойного скользящего контроляQSAR – Quantitative Structure-Activuty Relationships (количественные корреляции структура-активность)QSPR – Quantitative Structure-Property Relationships (количественные корреляции структура-свойство)R2 – коэффициент детерминацииRMSE – Root Mean Squared Error (среднеквадратичная ошибка)RMSEt – среднеквадратичная ошибка на обучающей выборкеRMSEv, sv– RMSE на внутренней контрольной выборкеRMSEp, sp – RMSE на внешней контрольной выборкеRMSEDCV – RMSE, вычисленная в условиях двойного скользящего контроляБПМЛР – быстрая пошаговая множественная линейная регрессияГСДЦ – граф связности дескрипторных центровИНС – искусственные нейронные сетиМОП – максимальный общий подграфПФД – псевдофрагментные дескрипторыТИ – топологические индексыФД – фрагментные дескрипторыФКСП – фрагментарный код суперпозиции подструктурЦАФ – центрированные на атомах фрагменты365.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
