MACHINE LEARNING ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ ПРОГРАМНИХ ЗАСОБІВ ВИЯВЛЕННЯ ПОТЕНЦІЙНИХ ІНГІБІТОРІВ БІЛКА У МОЛЕКУЛЯРНОМУ ДОКІНГУ

Simple item page
dc.contributor.authorБатуашвілі, Е.
dc.date.accessioned2021-06-23T11:39:35Z
dc.date.available2021-06-23T11:39:35Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionБатуашвілі, Е. Machine Learning для реалізації програмних засобів виявлення потенційних інгібіторів білка у молекулярному докінгу = Machine Learning for the implementation of software tools for detecting potential protein inhibitors in molecular docking : кваліфікаційна робота (проєкт) на здобуття ступеня вищої освіти «бакалавр» / Е. Батуашвілі ; наук. керівник д-р фіз.-мат. н., проф. В. С. Песчаненко ; д-р пед. н., проф. О. В. Співаковський ; Міністерство освіти і науки України ; Херсонський держ. ун-т, Ф-т комп’ютерних наук, фізики та математики, Кафедра інформатики, програмної інженерії та економічної кібернетики. – Херсон : ХДУ, 2021. – 32 с.uk_UA
dc.description.abstractСтворення ліків та дослідження їх сприяння на людський організм є необхідністю у наш час. Процес винаходження нових ліків складається з пошуку сполук, які будуть відповідати необхідним фізичним властивостям. Сучасні програми дозволяють здійснити такий пошук за допомогою обчислювального експерименту, докінгу, котрий полягає у прикладанні просторових образів ліганд і білка, отриманих біофізичними методами. Комп'ютерні програми, які здійснюють програмний докінг, дозволяють виявляти комплементарні молекули в великих базах хімічних структур, але ця процедура є ресурсозатратною, зокрема на великій вибірці молекул-ліганд. Розроблювані програмні засоби націлені на зменшення часу, необхідного для підготовки процесу докінгу. The creation of drugs and the study of their effect on the human body is a necessity in our time. The process of inventing new drugs consists of finding compounds that will meet the required physical properties. Modern programs allow such a search by means of a computational experiment, docking, which consists in the application of spatial images of ligands and proteins obtained by biophysical methods. Computer programs that perform software docking allow the detection of complementary molecules in large bases of chemical structures, but this procedure is resource-intensive, in particular on a large sample of ligand molecules. The developed software is aimed at reducing the time required to prepare the docking process.uk_UA
dc.identifier.urihttp://ekhsuir.kspu.edu/123456789/14085
dc.subjectмолекулярний докінгuk_UA
dc.subjectштучна нейронна мережаuk_UA
dc.subjectкомп’ютеризація біохімічних процесівuk_UA
dc.subjectmolecular dockinguk_UA
dc.subjectartificial neural networkuk_UA
dc.subjectcomputerization of biochemical processesuk_UA
dc.titleMACHINE LEARNING ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ ПРОГРАМНИХ ЗАСОБІВ ВИЯВЛЕННЯ ПОТЕНЦІЙНИХ ІНГІБІТОРІВ БІЛКА У МОЛЕКУЛЯРНОМУ ДОКІНГУuk_UA
dc.title.alternativeMachine Learning for the implementation of software tools for detecting potential protein inhibitors in molecular dockinguk_UA
dc.typeOtheruk_UA

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Batuashvili_fcspm_2021.pdf
Size:
1.16 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

2021