Например, Бобцов

ПОДКРЕПЛЕННЫЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ-К-ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ КОНКУРЕНТНЫЙ АВТОЭНКОДЕР ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ МАЛЫХ ОРГАНИЧЕСКИХ МОЛЕКУЛЯРНЫХ СТРУКТУР

Аннотация:

Предмет исследования. Исследованы современные модели глубокого обучения для генерации целевых малых органических молекулярных структур. Исследования проводились на двух выборках размером в 250 000 лекарственно-подобных молекулярных соединений из базы ZINCи 23 000 активных ингибиторов киназ, собранных вручную из открытой базы ChemBL. Метод. Предложена модель глубокой нейронной сети, основанная на концепциях конкурентного обучения и обучения с учителем. Модель контролирует молекулярную восстанавливаемость генерируемых структур за счет использования конкурентный seq2seqавтоэнкодера и внешнего генератора. Наличие внешнего генератора обеспечивает гибкость модели в выборе архитектуры, а также позволяет подавать на вход условия для генерации. Основные результаты.  Сравнительные эксперименты показали, что предложенная модель превзошла ближайших конкурентов в экспериментах с предобучением и дообучением с точки зрения генерации валидных и уникальных молекулярных структур. Дополнительный химический анализ генерируемых структур демонстрирует лучшее качество генерации предлагаемой модели в сравнении с другими моделями конкурентами. Практическая значимость. Предложенная модель может быть использована для разработки новых лекарственных препаратов медицинскими химиками в качестве умного помощника.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО