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人工智能將繪制化學(xué)空間圖以幫助瀏覽各種化合物

2019-07-23 16:05:01 ? 來源：

來自Skoltech計算和數(shù)據(jù)密集型科學(xué)與工程中心(CDISE)和亥姆霍茲慕尼黑環(huán)境健康中心(HMGU，德國)的科學(xué)家創(chuàng)建了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于可視化化合物的化學(xué)空間，這對化學(xué)品具有潛在的價值。行業(yè)。這種新方法將有助于創(chuàng)造新的化合物并在現(xiàn)有化學(xué)品的空間中進(jìn)行導(dǎo)航。該研究的結(jié)果發(fā)表在RSC Advances上。

化學(xué)家經(jīng)常需要通過包含數(shù)十甚至數(shù)十萬種化學(xué)結(jié)構(gòu)的龐大數(shù)據(jù)庫來選擇最佳候選者。為此，他們需要知道數(shù)據(jù)庫包含哪些類別的化合物。然而，經(jīng)過數(shù)千個分子是一項艱巨的任務(wù)，如果分子被描繪成點并放置在一個平面或太空中，類似的分子擠在一起，這將更加容易。這將使用簡單的工具來研究化學(xué)空間，就像地理學(xué)家使用不同尺度的數(shù)字地圖來查看更大的圖片或放大特定區(qū)域一樣。但這就是問題：如果工具不了解化學(xué)，算法將如何知道放置分子的位置?

來自CDISE(Dmitry Karlov，Sergey Sosnin和Maxim Fedorov)和HMGU(Igor Tetko)的聯(lián)合研究小組應(yīng)用AI方法直接從數(shù)據(jù)中提取信息，并將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與流行的t-SNE降維方法相結(jié)合來創(chuàng)建能夠基于作為輸入接收的化合物的多維結(jié)構(gòu)在平面上生成化合物的2-D視圖的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。新方法將具有相似性質(zhì)的分子彼此接近，從而可以根據(jù)化合物的性質(zhì)將化合物分組。該研究的作者在數(shù)百萬具有已知生物活性的化合物上訓(xùn)練他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

“我們采用t-SNE方法，通過訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選擇簡單的描述符和計算多維空間距離的度量，使具有藥物潛力的化合物的化學(xué)空間可視化。我們還發(fā)現(xiàn)這種方法可以節(jié)省更多信息。與其他降維方法相比，在速度方面與PCA相當(dāng)，“Skoltech研究員和Dmitry Karlov研究的第一作者說。

在未來，科學(xué)家計劃為化學(xué)家和藥劑師開發(fā)一系列工具，以查看與已經(jīng)研究和文獻(xiàn)中描述的化合物相關(guān)的新的未探索化合物的排列。這將加速尋找新藥的研發(fā)階段。

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