Моделирование органических и метаболических реакций методами хемоинформатики: от эмпирической к предсказательной химии

Цель исследования - развитие методов интеллектуального анализа данных по химическим реакциям, включая предсказательное моделирование параметров химических реакций и их условий, анализ больших баз данных. Задача проекта - развитие общей методологии интеллектуального анализа реакционных данных на основании подхода Конденсированного графа реакций (КГР), который позволяет использовать для реакций многочисленные подходы хемоинформатики, разработанные для индивидуальных молекул. Предложены: новый индекс моделируемости; «насыщенные свойствами» дескрипторы для реакций; технология индуктивного переноса знаний для улучшения качества моделей характеристик реакций; методы ансамблевого обучения при построении моделей для химических реакций; новый подход к визуализации химических данных на основе ортогонализации Гилберта - Шмидта; подхода matched molecular pairs для химических данных; система для автоматического анализа условий снятия защитных групп. Результаты исследований имеют фундаментальное значение для современной органической химии и представляют интерес как для химиков-теоретиков, так и экспериментаторов. Теоретики получат новые подходы и алгоритмы для интеллектуального анализа данных по химическим реакциям, а экспериментаторы получат доступ через Интернет к службе с дружественным интерфейсом, которая будет помогать получать ответы на вопросы, возникающие при планировании синтеза.