Využití simulovaného žíhání pro optimalizaci molekulárních otisků ve virtuálním screeningu

Abstract

Ligand based virtual screening can be realised with various molecular rep- resentations. Fragment-feature representation represents the molecules as a set of fragments, where each fragment receives a set of descriptors. First goal of this thesis is to find suitable similarity function for such represen- tation. This representation can also be improved by assigning a weight for each descriptor, which gives it a priority in a given similarity function. The second goal of this thesis is to examine simulated annealing as an algorithm used to find the weights. We experimentally analysed the influence of various fragment types, descriptor types, similarity functions, correlated descriptors, fragment noise and parameters of simulated annealing. Because the experi- ments are computationally demanding, we also created a tool for large scale computations. 1

Ligand based virtual screening může být realizován pomocí různých molekulárních reprezentací. Fragment-feature molekulární reprezentace reprezentuje molekulu jako množinu fragmentů, kde každému fragmentu přiřadíme vektor deskrip- torů. První cíl práce je najít vhodnou podobnostní funkci pro takovou reprezentaci. Tato reprezentace může být také vylepšena přiřazením vah jednotlivým deskriptorům, které jim udávají prioritu v dané podobnostní funkci. Druhým cílem práce je prozkoumat možnosti simulovaného žíhání jako algoritmu použitého k nalezení vah. Experimentálně analyzujeme vliv použití různých typů fragmentů, typů deskriptorů, podobnostních funkcí, korelovaných deskriptorů, fragmentového šumu a parametrů simulovaného žíhání. Jelikož jsou experimenty výpočetně náročné, vyrobíme také nástroj vhodný pro rozsáhlé výpočty. 1