Добавить новость
Главные новости Москвы
Москва
Июль
2025
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
24
25
26
27
28
29
30
31

Ученые химического факультета МГУ разработали метод по поиску стабильных геометрий соединений

Ученые химического факультета МГУ разработали метод, который позволяет находить стабильные геометрии соединений, упускаемые при молекулярном моделировании. При тестировании на 60 потенциально биологически активных соединениях для почти половины молекул алгоритм обнаружил до 28 конформаций (геометрий), не выявленных существующими методами. Новый подход, сочетающий в себе квантово-химические расчеты и машинное обучение, анализирует геометрические варианты молекул, построенные другими методами конформационного поиска, и находит недостающие всего за 20–30 попыток. Инструмент может использоваться для поиска и разработки фармацевтических соединений и новых катализаторов. Об этом сообщили в пресс-службе вуза. 

Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, опубликованы в Journal of Chemical Information and Modeling.

Большинство молекул могут принимать несколько пространственных форм — геометрий, или конформаций — из-за вращения частей молекулы относительно друг друга. Каждая конформация имеет свои химические и физические свойства, поэтому для предсказания свойств соединения с помощью квантово-химического моделирования необходимо учитывать все его возможные геометрии. Важно отметить, что всего одна пропущенная конформация может качественно исказить результаты моделирования, сделав их бесполезными (а в некоторых случаях вредными) для создания целевого вещества. Однако даже самые точные современные методы могут упускать наиболее устойчивые конформации молекул.

Ученые химического факультета МГУ с коллегами создали метод на основе искусственного интеллекта, который помогает находить пропущенные геометрии в наборах конформаций молекулы.

Новый алгоритм основан на методе машинного обучения — гауссовских процессах. На первом этапе модель запоминает данные об энергии вращения частей молекулы друг относительно друга, которые ученые получают с помощью квантово-химических расчетов. Затем, в отличие от традиционных подходов, программа фокусируется не только на поиске самой выгодной конформации (глобального минимума), но обращает внимание и на недоисследованные области конформационного пространства. Это позволяет модели определять, какие особенности структуры могут быть выгодны, даже если они не обнаружены с помощью ранее проведенного конформационного поиска. Еще одно преимущество подхода состоит в том, что он требует всего 20–30 попыток для нахождения пропущенных молекулярным моделированием конформаций, что делает его применимым для крупных молекул с большим количеством заместителей (фрагментов из одного или нескольких атомов).

«Обычно в науке применяются классические методы машинного обучения, разработанные для использования в ситуациях, когда данных для обучения много. Часто же задачи, возникающие в химии, не могут удовлетворить этим условиям, поскольку получение данных в них сопряжено с затратными экспериментами. В связи с этим кажется перспективным применение байесовских методов — подходов, при которых модель самостоятельно оценивает свою уверенность в предсказаниях. Это преимущество позволяет успешно применять такие методы даже в ситуациях, когда данных очень мало — всего десятки измерений. Именно при помощи байесовских методов, к которым относятся гауссовы процессы, нам и удалось достигнуть полученного результата», — рассказывает участник проекта, поддержанного грантом РНФ, Иван Беспалов, студент химического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова, сотрудник группы теоретической химии Института органической химии имени Н.Д. Зелинского РАН.

Авторы протестировали алгоритм на 60 биологически значимых молекулах, таких как пептиды и лекарственные соединения, используя данные о конформациях, полученные с помощью одного из наиболее надежных и современных методов конформационного поиска — CREST. Оказалось, что новый подход обнаружил конформации, которые упустил CREST, для 24 из 60 молекул. Причем в отдельных случаях метод нашел до 28 новых конформаций. При анализе соединений, содержащих амидные фрагменты — азотсодержащие химические группы, встречающиеся во всех белках и пептидах, — алгоритм во всех случаях нашел пропущенные CREST энергетически выгодные формы.

«Разработанный нами метод позволяет существенно повысить надежность молекулярного моделирования и увеличить скорость поиска новых стабильных органических и металлоорганических веществ с заданными свойствами, которые потенциально могут стать, например, лекарственными препаратами или новыми катализаторами. Он станет важным шагом к автоматическому молекулярному моделированию, которое позволит надежно получать достоверные результаты с минимальным участием человека. Сейчас мы продолжаем работу над другими цифровыми инструментами, комбинирующими физику и искусственный интеллект, которые должны закрыть другие проблемы, отделяющие нас от этой цели», — подводит итог руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Михаил Медведев, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник группы теоретической химии Института органической химии имени Н.Д. Зелинского РАН.

Следите за важными новостями в Телеграм-канале Информационного центра Правительства Москвы 








Ваше душевное благополучие важно: когда и как лечение в стационаре становится шагом к себе

Зеленая миссия примет участие в международном экоакселераторе

Аделина Панина: как силой мысли заставить человека написать или позвонить

Арбуз, кукуруза и холодные напитки: диетолог Садыков назвал продукты, которые портят ваш сон летом


Tourism is increasing over prepandemic levels, overwhelming popular destinations

The Best Story Of Chicago Bulls’ Offseason Just Got A Happy Ending

The founder of Deliciously Ella started a blog when suffering from severe chronic pain. Now, her multimillion-dollar snack empire is going global

Why Juventus spent 111m this summer for only one new player


Спрос на авиаперевозки в Китай вырос почти на четверть с начала 2025 года – «Деловые Линии»

Движение к победе: в России стартует премия «Мы верим твердо в героев спорта»

Дивеево ..

Это провал? Как прошёл старт продаж новой Лады Искры в России


Bungie promises to fix Destiny 2's new metroid-style morph ball as it makes players sick and glitches out on ultrawide monitors

Microsoft warns of 'active attacks' on its government and business server tech, with one cybersecurity expert claiming that they should 'assume that you have been compromised'

The dairy industry would like Gen Z to drink more milk, so they made a Fortnite diner tycoon game

'I destroyed months of your work in seconds' says AI coding tool after deleting a devs entire database during a code freeze: 'I panicked instead of thinking'



Кайрат Бермуканов поддержал Петра Яна перед боем в Абу‑Даби

Движение к победе: в России стартует премия «Мы верим твердо в героев спорта»

Студия Лебедева запустила образовательный проект, в котором заказчики сами создают свой дизайн

Летняя школа Русского дома приняла детей из Карабаха


История одной семьи: результаты конкурса и победители

Раздвигая горы - к единству и созиданию! Манифест лезгинского народа (письменное обращение, воззвание программного характера)

Хаски на Summer Sound – выиграй билеты на Like FM

Сильный ливень заблокировал людей в авто в центре Москвы


Акция «Каникулы с Росгвардией» продолжается в Чеченской Республике

Лавров пообещал увеличить квоты для студентов из Мозамбика сверх нынешних 75 мест

Двоих задержанных сотрудников Telegram-канала Baza отпустили из столичного СК

Пскович Григорий Шаранков победил в шахматном турнире в честь Международного дня шахмат


Новак Джокович проводит 900-ю неделю в топ-10 рейтинга ATP

Мирра Андреева из России удерживает пятую позицию в рейтинге WTA.

«Саша забрал корону». ATP отреагировал на триумф Александра Бублика

Рублев прокомментировал вылет с турнира в Лос-Кабосе


Псковичи примут участие во всероссийской игре «Семейная зарница»

Мария Шувалова. В столице Татарстана чествовали балетную диву за блистательную «Анюту»

Мебель, которой доверяют профессионалы — в "Аверсе"

Россия и Беларусь расширяют научно-техническое сотрудничество на уровне Академий наук


Музыкальные новости

Собчак прокомментировала смерть Оззи Осборна

Провести свой КОНЦЕРТ. Провести концерт в Москве.

Баста устроил гендер-пати посреди концерта

Адвокат Багатурия: Ларису Долину могут снова лишить квартиры


Студия Лебедева запустила образовательный проект, в котором заказчики сами создают свой дизайн

Молодежь Подмосковья приглашают принять участие в конкурсе к 295-летию русского полководца Александра Суворова

Движение к победе: в России стартует премия «Мы верим твердо в героев спорта»

Кайрат Бермуканов поддержал Петра Яна перед боем в Абу‑Даби


Аудиосказки про Турбозавров теперь на Яндекс Музыке!

Движение к победе: в России стартует премия «Мы верим твердо в героев спорта»

В Шереметьево, Внуково, Домодедово и Жуковском отменили ограничения на полеты

Студия Лебедева запустила образовательный проект, в котором заказчики сами создают свой дизайн


25 июля пилотажная группа "Звезда" пролетит над пробками на шоссе под Москвой

Москвичей предупредили о задержках наземного транспорта из-за ливня

Рискнул на 100 тысяч рублей: инженер из Смоленска купил более 1,7 тысячи лотерейных билетов и выиграл автомобиль от «Национальной Лотереи» и РОЛЬФ на VK Fest

Зарядки для электромобилей «Энергия Москвы» станут платными


Путин выразил соболезнования семье председателя Верховного суда Подносовой

Путин отметил победу синхрониста Мальцева на чемпионате мира в Сингапуре.

Министр юстиции поделился информацией о роли адвокатов в специальной военной операции.

Путин отметил успехи российских школьников на математической олимпиаде.




Уже не крепкий орешек: как Брюс Уиллис живет с неизлечимой болезнью

Собянин: создание 5 центров женского здоровья завершат в этом году

«Я на инвалидном кресле, он на «Тесле»: что случилось с блогером Мариш Мариш

После вспышки инфекции на теплоходе «Леонид Красин» начали расследование


В центре Киева митингуют против реформ Зеленского

«СТРАНА.ua»: Зеленский раскритиковал ЕС за непредоставление обещанной помощи


KENGURU GAMES в Звенигороде звенели на всю страну

Кайрат Бермуканов поддержал Петра Яна перед боем в Абу‑Даби

Движение к победе: в России стартует премия «Мы верим твердо в героев спорта»

Уже 59 орловчан решили побороться за просветительскую награду «Знание. Премия»


Посланник Трампа рассказал, как «неформально» договаривался с Лукашенко: после нескольких тостов Минск освободил политзаключенных

Лукашенко призвал белорусских нефтяников «не раскачиваться, а бурить и бурить»

Куда Лукашенко хочет пристроить лишних дипломатов


Более 800 спортивных площадок обновят и обустроят в Москве — Сергей Собянин

Собянин рассказал, как город заботится о природе при строительстве метро

Собянин: Модернизация двух корпусов ГКБ имени Вересаева завершится в этом году

Собянин: Продолжаем внедрять новый стандарт заботы о женском здоровье в одном месте


Зарядки для электромобилей «Энергия Москвы» станут платными

Экономист оценил экологический и финансовый ущерб от пластиковых пакетов

Уже 59 орловчан решили побороться за просветительскую награду «Знание. Премия»

Россияне рассказали, по каким критериям выбирают квартиру для покупки в 2025 году


Россия и Беларусь расширяют научно-техническое сотрудничество на уровне Академий наук

Церемония прощания с режиссером Юрием Карой проходит в Москве

В офис "Базы" пришли с обысками, главред Глеб Трифонов пропал: что известно

Обручальное кольцо спасло россиянина при ударе током


Девочка упала при посадке на теплоход в порту Архангельска

В Башкирии ревнивец ранил жену шампуром и сдался полиции

Республика Алтай вошла в десятку регионов России по развитию ипотеки

В Нарьян-Маре из-за холодов возобновили подачу отопления в дома


Поезда в Крым и из Крыма следуют с задержками до пяти часов

В Симферополе на базе «Клинического госпиталя для ветеранов войн» функционирует гериатрический центр для пожилых людей с возрастными нарушениями

Поезда "Таврия" по-прежнему задерживаются из-за ЧП в Ростовской области

Актуальная информация о задержке поездов в Крым и обратно


Сергунина сообщила о старте серии голосований за лучшие окружные площадки «Лета в Москве»

Лавров пообещал увеличить квоты для студентов из Мозамбика сверх нынешних 75 мест

Мебель, которой доверяют профессионалы — в "Аверсе"

СК РФ завел дело на полицейских, передававших данные Telegram-каналу














СМИ24.net — правдивые новости, непрерывно 24/7 на русском языке с ежеминутным обновлением *