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

Батуашвілі, Е.

dc.contributor.author	Батуашвілі, Е.
dc.date.accessioned	2021-06-23T11:39:35Z
dc.date.available	2021-06-23T11:39:35Z
dc.date.issued	2021
dc.identifier.uri	http://ekhsuir.kspu.edu/123456789/14085
dc.description	Батуашвілі, 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.abstract	Створення 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.subject	молекулярний докінг	uk_UA
dc.subject	штучна нейронна мережа	uk_UA
dc.subject	комп’ютеризація біохімічних процесів	uk_UA
dc.subject	molecular docking	uk_UA
dc.subject	artificial neural network	uk_UA
dc.subject	computerization of biochemical processes	uk_UA
dc.title	MACHINE LEARNING ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ ПРОГРАМНИХ ЗАСОБІВ ВИЯВЛЕННЯ ПОТЕНЦІЙНИХ ІНГІБІТОРІВ БІЛКА У МОЛЕКУЛЯРНОМУ ДОКІНГУ	uk_UA
dc.title.alternative	Machine Learning for the implementation of software tools for detecting potential protein inhibitors in molecular docking	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA