|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ЦЭМИ РАН |
||
Генерация молекул на основе методов глубокого обучения с подкреплением и графовых нейронных сетейдипломная работа (Специалист)
- Научный руководитель: Миронов Андрей Михайлович
- Автор: Филатов Марк Сергеевич
- Тип: Специалист
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2025
- Аннотация: Данная работа посвящена разработке метода генерации молекулярных структур с использованием графовых нейронных сетей и обучения с подкреплением. Основная цель исследования — создание алгоритма, способного предсказывать соединения с высокой энергией связывания (Docking Score) и оптимальными физико-химическими свойствами (LogP). В работе предложен гибридный подход, комбинирующий графовые представления молекул с техниками RL на осно-ве молекулярных фрагментов. Эксперименты показали, что модель не уступает существующим методам (REINVENT, FREED, MolGAN, GraphVae) по показателям энергии связывания с белком-мишенью, а также гарантирует синтезируемость полученных соединений. Результаты могут быть применены в доклинических исследованиях для ускорения разработки лекарственных препаратов с нуля, а также улучшения свойств существующих лекарств
- Добавил в систему: Миронов Андрей Михайлович
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Полный текст | файл содержащий текст дипломной работы | diploma_msu_final.pdf | 8,6 МБ | 19 мая 2025 [amironov66] |