Оцінка ADME-Tox властивостей молекул. Методи та моделі графових нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2022-12
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 111 с., 32 табл., 37 рис., 1 додаток, 38 посилань.
Об’єкт дослідження: ADME-Tox властивості молекули.
Мета дослідження: аналіз ADME-Tox параметрів, побудова
багатозадачної нейронної мережі із використанням графових нейронних мереж
для прогнозування ADME-Tox властивостей, порівняння якості цієї моделі із
класичними моделями під кожен параметр у плані швидкості і якості прогнозу.
Використані моделі: графова згорткова нейронна мережа (GCN), графова
уважна нейронна мережа (GATv2), графові нейронні мережі із передачею
повідомлень (GIN та GINE), графова нейронна мережа для молекулярних задач
(MF).
Отриманні результати: побудовано графову багатозадачну нейронну
мережу для прогнозування ADME-Tox властивостей молекул із швидкістю
прогнозу 500 тисяч молекул за 280 секунд для середньостатистичної машини із
процесором GPU та за 550 секунд для середньостатистичної машини із
процесором CPU.
У рамках подальшого дослідження пропонується підвищувати точність
кожного ADME-Tox параметру, а також побудувати універсальний
молекулярний декодувальник, який переводитиме будь-яку молекулу із
молекулярного простору у векторний.
Опис
Ключові слова
adme-tox властивості, графові нейронні мережі, графова згорткова нейронна мережа, графова уважна нейронна мережа, графова нейронна мережа із передачею повідомлень, adme-tox properties, graph neural networks, graph convolutional neural network, graph attentional neural network, graph neural network with message-passing
Бібліографічний опис
Возняк, В. З. Оцінка ADME-Tox властивостей молекул. Методи та моделі графових нейронних мереж : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Возняк Володимир Зіновійович. - Київ, 2022. - 123 с.