Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов трипсина
В исследовании представлены новые QSAR модели для поиска ингибиторов трипсина.
 Для построения моделей использовали ассоциативные нейронные сети. Оценку качества моделей проводили методами внутренней и внешней проверки. На основании анализа трех выборок веществ (с известными значениями IC50...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Доповіді НАН України |
|---|---|
| Datum: | 2012 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2012
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84422 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов трипсина / И.В. Семенюта, В.В. Ковалишин, В.В. Прокопенко // Доповiдi Нацiональної академiї наук України. — 2012. — № 9. — С. 159-164. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862636657452253184 |
|---|---|
| author | Семенюта, И.В. Ковалишин, В.В. Прокопенко, В.В. |
| author_facet | Семенюта, И.В. Ковалишин, В.В. Прокопенко, В.В. |
| citation_txt | Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов трипсина / И.В. Семенюта, В.В. Ковалишин, В.В. Прокопенко // Доповiдi Нацiональної академiї наук України. — 2012. — № 9. — С. 159-164. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Доповіді НАН України |
| description | В исследовании представлены новые QSAR модели для поиска ингибиторов трипсина.
Для построения моделей использовали ассоциативные нейронные сети. Оценку качества моделей проводили методами внутренней и внешней проверки. На основании анализа трех выборок веществ (с известными значениями IC50 и Ki) был получен ряд регрессионных моделей с точностью прогноза q² > 0,7 и классификационные модели с прогнозирующей способностью 69–80%.
У дослiдженнi представлено новi QSAR моделi для пошуку iнгiбiторiв трипсину. Для побудови моделей використовували асоцiативнi нейроннi сiтки. Оцiнку якостi моделей здiйснювали методами внутрiшньої i зовнiшньої перевiрки. На пiдставi аналiзу трьох вибiрок
речовин (з вiдомими значеннями IC50 й Ki), був отриманий ряд регресiйних моделей з точнiстю прогнозу q² > 0,7 та класифiкацiйнi моделi з прогнозуючою здатнiстю 69–80%.
New QSAR models to search for inhibitors of trypsin are presented. The models are built with the
use of associative neural networks. The quality of models has been evaluated using both internal and
external validation methods. Based on the analysis of three samples of substances with the known
values of IC50 and Ki, a number of regression models with a prediction accuracy of q² > 0.7 and
the classification models with a predictive ability of 69–80% are obtained.
|
| first_indexed | 2025-11-30T21:46:12Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-84422 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1025-6415 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-30T21:46:12Z |
| publishDate | 2012 |
| publisher | Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Семенюта, И.В. Ковалишин, В.В. Прокопенко, В.В. 2015-07-07T14:18:02Z 2015-07-07T14:18:02Z 2012 Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов трипсина / И.В. Семенюта, В.В. Ковалишин, В.В. Прокопенко // Доповiдi Нацiональної академiї наук України. — 2012. — № 9. — С. 159-164. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. 1025-6415 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84422 577.152.3:004.032.26 В исследовании представлены новые QSAR модели для поиска ингибиторов трипсина.
 Для построения моделей использовали ассоциативные нейронные сети. Оценку качества моделей проводили методами внутренней и внешней проверки. На основании анализа трех выборок веществ (с известными значениями IC50 и Ki) был получен ряд регрессионных моделей с точностью прогноза q² > 0,7 и классификационные модели с прогнозирующей способностью 69–80%. У дослiдженнi представлено новi QSAR моделi для пошуку iнгiбiторiв трипсину. Для побудови моделей використовували асоцiативнi нейроннi сiтки. Оцiнку якостi моделей здiйснювали методами внутрiшньої i зовнiшньої перевiрки. На пiдставi аналiзу трьох вибiрок
 речовин (з вiдомими значеннями IC50 й Ki), був отриманий ряд регресiйних моделей з точнiстю прогнозу q² > 0,7 та класифiкацiйнi моделi з прогнозуючою здатнiстю 69–80%. New QSAR models to search for inhibitors of trypsin are presented. The models are built with the
 use of associative neural networks. The quality of models has been evaluated using both internal and
 external validation methods. Based on the analysis of three samples of substances with the known
 values of IC50 and Ki, a number of regression models with a prediction accuracy of q² > 0.7 and
 the classification models with a predictive ability of 69–80% are obtained. ru Видавничий дім "Академперіодика" НАН України Доповіді НАН України Біохімія Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов трипсина Створення QSAR моделей для пошуку iнгiбiторiв трипсину Creation of QSAR models to search for inhibitors of trypsin Article published earlier |
| spellingShingle | Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов трипсина Семенюта, И.В. Ковалишин, В.В. Прокопенко, В.В. Біохімія |
| title | Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов трипсина |
| title_alt | Створення QSAR моделей для пошуку iнгiбiторiв трипсину Creation of QSAR models to search for inhibitors of trypsin |
| title_full | Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов трипсина |
| title_fullStr | Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов трипсина |
| title_full_unstemmed | Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов трипсина |
| title_short | Создание QSAR моделей для поиска ингибиторов трипсина |
| title_sort | создание qsar моделей для поиска ингибиторов трипсина |
| topic | Біохімія |
| topic_facet | Біохімія |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84422 |
| work_keys_str_mv | AT semenûtaiv sozdanieqsarmodeleidlâpoiskaingibitorovtripsina AT kovališinvv sozdanieqsarmodeleidlâpoiskaingibitorovtripsina AT prokopenkovv sozdanieqsarmodeleidlâpoiskaingibitorovtripsina AT semenûtaiv stvorennâqsarmodeleidlâpošukuingibitorivtripsinu AT kovališinvv stvorennâqsarmodeleidlâpošukuingibitorivtripsinu AT prokopenkovv stvorennâqsarmodeleidlâpošukuingibitorivtripsinu AT semenûtaiv creationofqsarmodelstosearchforinhibitorsoftrypsin AT kovališinvv creationofqsarmodelstosearchforinhibitorsoftrypsin AT prokopenkovv creationofqsarmodelstosearchforinhibitorsoftrypsin |