ISSN Print 2070–7320
ISSN Online 2070–7339
НАУЧНЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ ЖУРНАЛ РНИМУ ИМЕНИ Н. И. ПИРОГОВА
МНЕНИЕ
Глубокое обучение в моделировании белок-лигандного взаимодействия: новые пути в разработке лекарственных препаратов
Информация об авторах
1 Институт биоорганической химии имени М. М. Шемякина и Ю. А. Овчинникова Российской академии наук, Москва, Россия
2 Московский физико-технический институт, Долгопрудный, Россия
3 Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н. И. Пирогова, Москва, Россия
Для корреспонденции: Зинаида Михайловна Осипова
ул. Миклухо-Маклая, 16/10, г. Москва, 117997, Россия; ur.hcbi@avoksakz
Информация о статье
Финансирование: исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-44-02024, https://rscf.ru/project/22-44-02024/.
Вклад авторов: А. Д. Барыкин — анализ литературы, написание рукописи, Т. В. Чепурных — идея, анализ литературы, написание и редактирование рукописи, З. М. Осипова — руководство проектом, редактирование рукописи.
Статья получена: 06.12.2023
Статья принята к печати: 22.01.2024
Опубликовано online: 08.02.2024
|
Рис. 1. Алгоритмы молекулярного докинга. А. Виды оценочных функций для молекулярного докинга. Б. Варианты алгоритмов молекулярного докинга и молекулярная динамика
Рис. 2. Алгоритмы работы нейросетей. А. Методы обучения нейросетей. Б. Основные виды нейросетей, предсказывающих белок–лигандные взаимодействия
