ИСТИНА

Целью работы является разработка унифицированной методологии для решения задач классификации структурных объектов (на примере QSAR-задачи оценки свойств химических соединений) на основе поиска адекватного описания объектов в виде структурных спектров; воплощение разработанного подхода в программном комплексе для ПЭВМ и тестирование методологии путем построения прогностичных QSAR-моделей на основе обучающих СБД, содержащих данные как о физико-химических, так и биологических свойствах химических веществ. В работе были поставлены следующие задачи: 1. Провести обзор существующих подходов к построению математических моделей прогнозирования свойств химических соединений с точки зрения используемых методов описания молекул и методов поиска QSAR-зависимостей. 2. Формализовать построение векторного описания молекул на основе определения примитивов и процедур индуктивного порождения дескрипторов. Исследовать свойства структурных спектров как инструмента описания молекул для решения задач распознавания. 3. Разработать алгоритмы для анализа структур помеченных графов и для поиска элементов структурных спектров, адекватных для описания исследуемого свойства. 4. Формализовать основные этапы QSAR-моделирования, определить функциональную организацию программной системы. Разработать иерархию объектов (структуры данных и методы) основных программных компонент системы. 5. Провести вычислительные эксперименты - построить QSAR-модели для различных химических классов веществ и различных свойств, оценить прогнозирующее качество QSAR-моделей и сравнить полученные результаты с известными литературными данными. Научная новизна работы: 1. Впервые предложена общая методология построения QSAR-зависимостей на основе поиска признаковых пространств, адекватных для описания заданного свойства молекул. Основу методики составляют: • Концепция многоуровневого представления молекулярных графов как структурных объектов, описывающих форму молекул; • Экспертная классификация локальных свойств структуры - определение примитивов описания - “особых точек” формы (базовых фрагментов молекулы); • Индуктивное порождение символьных структурных спектров, формируемых на основе выбранных примитивов; • Селекция элементов символьных структурных спектров на основе использования эволюционных алгоритмов - метода группового учета аргументов (МГУА), - для построения семейств QSAR уравнений, образующих QSAR -модель. 2. Впервые разработана база знаний "структура-свойство", запросом к кото-рой является молекулярный граф. База знаний надстраивается над структурной СБД и служит для идентификации структур, допустимых для QSAR-оценки заданного свойства химических соединений. 3. Создана библиотека объектов для быстрого макетирования программных QSAR-систем. На этой основе разработана система BIBIGON и ее расширенная версия - система ChemAdd 4. Исследована прогностическая устойчивость QSAR-моделей, построенных на различных типах структурных спектров для ряда физико-химических и биологических свойств. Показано, что найденные QSAR-модели не уступают, а в ряде случаев и превосходят по точности известные зависимости.