На Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð°Ñ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð¿Ð¸ÑÐ¸

ное значение на обучающей выборке) фрагментных дескрипторов. На решение
этой проблемы были отчасти также направлены разработанные в рамках данной
диссертационной работы псевдофрагментный подход (см. раздел 5.4) и невекторный
QSAR/QSPR-анализ (см. раздел 4.5).
Альтернативным подходом к решению проблемы «отсутствующих»
фрагментов является оценка “ab initio” значений регрессионных коэффициентов
при отсутствующих фрагментных дескрипторов, что и было реализовано в
рамках программы CLOGP для прогнозирования липофильности органических
соединений [323]. В процитированной статье утверждается, что подобная операция
позволяет прогнозировать липофильность органических соединений с
отсутствующими фрагментами с ошибкой меньше 0.5 log единиц, но это утверждение
было подвергнуто критике в статье [322].
Вторая из проблем, связанных с использованием фрагментных дескрипторов,
связана с необходимостью учета стереохимической информации, без чего
модели QSAR/QSPR должны давать идентичный прогноз для всех диастереомеров
и цис-транс-изомеров. К сожалению, полностью корректное решение
этой проблемы невозможно осуществить в рамках представления структур органических
молекул в виде графов: оно требует явное рассмотрение гиперграфов.
Тем не менее, в большинстве практически важных случаев достаточно
вводить специальные метки, специфицирующие стереохимическую конфигурацию
хиральных центров либо конфигурацию при двойных связей, и их использовать
при спецификации фрагментов, как это было, например, сделано для голографических
фрагментных дескрипторов [324], а также специфицировано в
специализированном языке описания фрагментов PARTAN [325].
Что же касается третьей проблемы, т.е. невозможности предоставить физическую
интерпретацию построенным с участием фрагментных дескрипторов
моделям, то многими исследователями это не считается недостатком фрагментных
дескрипторов, поскольку интерпретация с точки зрения физики не является
приоритетной задачей в области хемоинформатики. С этой целью можно обратиться
к другим областям вычислительной химии, в частности к квантовой химии
и молекулярному моделированию.
102