Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
8.5. Автономные прогнозаторы свойств органических соединений Кроме «химически-ориентированного блока прогнозы», встроенного в основную программу NASAWIN и фактически являющегося одним из ее режимов работы, программный комплекс NASAWIN включает три типа автономных прогнозаторов свойств органических соединений: 1) интерактивный; 2) запускаемый с командной строки; 3) встроенный в дескрипторный блок. Работа всех трех вышеперечисленных типов программ основана на том, что в NASAWIN предусмотрена возможности записи построенной модели (нейросетевой либо линейно-регрессионной) в виде файла, содержащего исходный код процедуры на языке С++, осуществляющей необходимые для прогнозирования вычисления. Этот файл предназначен для того, чтобы его оттранслировали при помощи компилятора MS Visual Studia C++ и связали со специальными библиотеками в составе NASAWIN, осуществляющими целый ряд необходимых для прогнозирования операций: расчет, преобразования и шкалирование дескрипторов, проверка области применимости модели и др. В результате получается упакованный в dll-файл динамической библиотеки «вычислительный сервер», осуществляющий все необходимые для осуществления прогноза вычисления. Три вышеупомянутые типа автономных прогнозаторов работают с одними и теми же «вычислительными серверами», с которыми связываются «вычислительные клиенты» соответствующих типов: 1) интерактивный, 2) запускаемый с командной строки и 3) встроенный в дескрипторный блок. Интерактивный «вычислительный клиент» представляет собой программу, работающую под управлением операционной системы Windows, которая позволяет пользователю в интерактивном режиме загружать MOL- и SDFфайлы, содержащие структуры соединений для прогноза, просматривать эти структуры, выбирать нужные свойства для прогноза (из числа заранее приготовленных «вычислительных серверов»), осуществлять прогноз и выводить на экран либо в файл результаты прогноза. Программа также проверяет область применимости моделей, однако эта возможность может быть отключена. Прогноз осуществляется как для регрессионных, так и для классификационных мо- 310
делей. Программа также позволяет прогнозировать одно и то же свойство (активность) по нескольким моделям, и выдавать результат в виде усредненного значения по нескольким регрессионным моделям, либо в виде консенсуса предсказаний, сделанных по нескольким классификационным моделям. Выдаваемая при этом информация позволяет также оценивать надежность прогнозирования. Работающий из-под командной строки «вычислительный клиент» предоставляет возможность осуществлять прогноз для выборки соединений, заданной в виде файла, с записью результатов прогноза тоже в файл. Этот тип прогнозаторов предназначен для работы из-под Web-сервера, обеспечивая взаимодействие с пользователем через Интернет. Наконец, третий тип «вычислительного клиента» позволяет использовать программу прогнозирования в качестве дескрипторного блока, что предоставляет возможность осуществления многоуровневого подхода к прогнозированию свойств органических соединений (см. раздел 7.4.1). Следует отметить, что встроенные в дескрипторные блоки программы-прогнозаторы могут быть использованы рекурсивно, т.е. дескрипторные блоки, вызываемые из программпрогнозаторов, также могут представлять собой программы-прогнозаторы. 311
- Page 259 and 260: творителя, а также
- Page 261 and 262: Табл. 29. Характерис
- Page 263 and 264: набора дескрипторо
- Page 265 and 266: угодно сложные зав
- Page 267 and 268: симостей «структур
- Page 269 and 270: лей, хотя все модел
- Page 271 and 272: одновременно решае
- Page 273 and 274: Как видно приведен
- Page 275 and 276: принципе гарантиро
- Page 277 and 278: мерации атомов дос
- Page 279 and 280: бор сигналов, соотв
- Page 281 and 282: только с атомных се
- Page 283 and 284: 7.4.3. Примеры разных
- Page 285 and 286: Рис. 66. Минимальная
- Page 287 and 288: ров» ведет к ухудше
- Page 289 and 290: бензол, было отброш
- Page 291 and 292: на атому. После 4000 э
- Page 293 and 294: фов), то и все нейро
- Page 295 and 296: проведения линейно
- Page 297 and 298: тате чего NASAWIN прев
- Page 299 and 300: 8.2.3. Химически-орие
- Page 301 and 302: 8.2.7. Нейросетевые п
- Page 303 and 304: 8.2.11. Кластеризация
- Page 305 and 306: нейросетевом прогр
- Page 307 and 308: 18 p1_Nlp Количество не
- Page 309: 43 p 4 _ SPR = ∑ R( a ) ⋅ R( a
- Page 313 and 314: позволяющая прогно
- Page 315 and 316: ЛИТЕРАТУРА 1. Гилле
- Page 317 and 318: 31. Aoyama T.; Ichikawa H. Neural N
- Page 319 and 320: 54. Karelson M.; Dobchev D.A.; Kuls
- Page 321 and 322: 79. Carpenter G.A.; Grossberg S. A
- Page 323 and 324: 103. Ежов А.А.; Токаев
- Page 325 and 326: 126. Benson S.W.; Buss J.H. Additiv
- Page 327 and 328: 148. Fisanick W.; Lipkus A.H.; Rusi
- Page 329 and 330: 169. Klopman G.; Macina O.T.; Levin
- Page 331 and 332: 189. Nilakantan R.; Bauman N.; Dixo
- Page 333 and 334: 209. Татевский В.М. Кл
- Page 335 and 336: ces and Related Descriptors in QSAR
- Page 337 and 338: 248. MOE, Molecular Operating Envir
- Page 339 and 340: 269. Estrada E.; Gonzalez H. What A
- Page 341 and 342: 288. Saigo H.; Kadowaki T.; Tsuda K
- Page 343 and 344: 309. Vladutz G. Modern Approaches t
- Page 345 and 346: 331. Rouvray D.H. Predicting Chemis
- Page 347 and 348: 352. Корн Г.; Корн Т. С
- Page 349 and 350: 374. Abraham M.H.; McGowan J.C. The
- Page 351 and 352: 394. Polanski J.; Gieleciak R.; Wys
- Page 353 and 354: 417. Goll E.S.; Jurs P.C. Predictio
- Page 355 and 356: ренции “Молекуляр
- Page 357 and 358: 454. Kobakhidze N.; Gverdtsiteli M.
- Page 359 and 360: Approaches to Model Tissue-Air Part
делей. Программа также позволяет прогнозировать одно и то же свойство (активность)<br />
по нескольким моделям, и выдавать результат в виде усредненного<br />
значения по нескольким регрессионным моделям, либо в виде консенсуса предсказаний,<br />
сделанных по нескольким классификационным моделям. Выдаваемая<br />
при этом информация позволяет также оценивать надежность прогнозирования.<br />
Работающий из-под командной строки «вычислительный клиент» предоставляет<br />
возможность осуществлять прогноз для выборки соединений, заданной<br />
в виде файла, с записью результатов прогноза тоже в файл. Этот тип<br />
прогнозаторов предназначен для работы из-под Web-сервера, обеспечивая<br />
взаимодействие с пользователем через Интернет.<br />
Наконец, третий тип «вычислительного клиента» позволяет использовать<br />
программу прогнозирования в качестве дескрипторного блока, что предоставляет<br />
возможность осуществления многоуровневого подхода к прогнозированию<br />
свойств органических соединений (см. раздел 7.4.1). Следует отметить, что<br />
встроенные в дескрипторные блоки программы-прогнозаторы могут быть использованы<br />
рекурсивно, т.е. дескрипторные блоки, вызываемые из программпрогнозаторов,<br />
также могут представлять собой программы-прогнозаторы.<br />
311
Change language