123
Новости Образование

Российские ученые разработали модель для прогнозирования агрохимической активности простых молекул

Учёные из МФТИ и МГУ им. М.В. Ломоносова под руководством Яна Иваненкова впервые разработали компьютерную модель, позволяющую предсказывать агрохимическую активность — наличие полезного воздействия на растения — простых молекул. С использованием независимого тестового набора и результатов собственного исследования было показано, что модель обладает высокой предсказательной способностью. Работа опубликована в научном журнале Phytochemistry, сообщает пресс-служба МФТИ.

Дибензазепин — регулятор роста растений, одна из молекул, правильно классифицированная моделью

Дибензазепин — регулятор роста растений, одна из молекул, правильно классифицированная моделью

Молекулы, интересные с точки зрения агрохимии, принято делить на 2 категории: пестициды (которые борются с насекомыми, сорняками и грибками) и регуляторы роста растений (стимулирующие или подавляющие их рост). Для того, чтобы обнаружить новую активную молекулу из какой—либо группы, проводят дорогостоящие эксперименты: синтезируют большое количество (обычно несколько тысяч) разнообразных молекул, а затем проверяют их эффект на клетках или целых растениях. При этом в таких экспериментах высок процент неудач: активными в лучшем случае могут оказаться лишь несколько десятков молекул.

В Казанском вузе разрабатывают биотехнологию для повышения урожайности

Разработанная модель позволит значительно снизить как временные, так и финансовые затраты на поиск активных молекул.

Для построения модели авторы применили методы машинного обучения, в частности — самоорганизующиеся карты Кохонена, а также использовали выборку из 1800 тщательно отобранных известных агрохимикатов. В качестве источников информации авторы использовали патенты, научные публикации и специализированные базы данных.

Модель также способна прогнозировать с точностью 87% класс активности молекул (какое именно воздействие на растение она будет оказывать) и предсказывать активность молекулы с точностью 67%.

В РЭУ им. Г.В. Плеханова придумали, как сделать инсектициды безопаснее

«Важно отметить, что разработанная модель обладает хорошей дифференциальной прогностической способностью и является первой в области агрохимии, построенной с использованием такой представительной обучающей выборки. В ходе работы нам совместно с коллегами из Лаборатории разработки инновационных лекарственных средств удалось протестировать модель с использованием результатов реального тестирования, осуществленного нами. В дальнейшем мы планируем расширить обучающую выборку и повысить прогностическую способность модели, возможно с применением других алгоритмов машинного обучения» — рассказал Ян Иваненков, главный автор статьи и заведующий Лабораторией медицинской химии и биоинформатики МФТИ.

В будущем подобные вычислительные модели позволят значительно удешевить поиск новых активных молекул и внесут свой вклад в понимание механизмов их действия.

Об авторе

Валерия Щеголевская

Валерия Щеголевская

Главный редактор Russian IT World