Моделі і методи прогнозування молекулярних механізмів дії фармацевтичних препаратів
Дата
2020
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація містить 111 сторінку, 41 рисунок, 25 таблиць.
А також було використано 17 джерел.
Метою дослідження є аналіз способів очистки даних і порівняльний
аналіз моделей для прогнозування механізмів дії лікарських речовин, і
визначення найкращої серед них.
Для цього завдання було використано методи кластеризації даних
(DBSCAN, HDBSCAN, One-Class SVM) для пошуку викидів в даних, метод
головних компонент для зменшення корельованості вхідних процесів,
нейронна мережа, ансамбль моделей (бустінг).
Об’єктом дослідження були статистичні дані по експресії генів і
життєздатності клітин.
Було розроблено програму на мові Python для прогнозування вхідних
статистичних даних і обчислення оцінок для порівняння використаних
моделей і методів.
В результаті було вибрано найкращий метод який підходить для даної
роботи, і з допомогою його було створено модель для класифікації різних
механізмів дії лікарських речовин.
Опис
Ключові слова
прогнозування механізмів дії лікарських речовин, класифікація, дерева рішень, ансамбль моделей, нейронна мережа, метод зворотного поширення помилки, алгорим оптимізації адама, mechanism of action, classification, decision terms, ensemble learning, neural networks, backpropagation, adam algorym optimization
Бібліографічний опис
Сенюк, К. К. Моделі і методи прогнозування молекулярних механізмів дії фармацевтичних препаратів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Сенюк Костянтин Костянтинович. – Київ, 2020. – 112 с.