Головин А.В., Пензар Д.Д. Машинное обучение в структурной биологии

М.: Изд. МГУ им. М.В.Ломоносова Teach-in, 2022. — 139 с.Введение в структуру белка, молекулярная механика и квантовая химия.
Уровни организации структуры белка.
Типы взаимодействий в белках.
Базисы.
Силовые поля.
Ковалентные взаимодействия.
Нековалентные взаимодействия.
Варианты ММ.
Хемоинформатика.
Активные молекулы.
Фарминдустрия.
HTS.
Хемоинформатика.
QSAR.
ML в хемоинформатике.
Генеративные подходы. Frameworks.
Межмолекулярные взаимодействия белок-лиганд.
Докинг.
Фрагментарное построение лиганда.
Методы ML для проблемы докинга.
Сравнительное моделирование.
Сравнительное моделирование.
Моделирование Ab initio.
Threading – протягивание нити.
Распознавание укладки.
Мета серверы.
ML методы для предсказания структуры.
Варианты NN.
Предсказание структуры белков.
Белок-белковые взаимодействия.
Макромолекулярный докинг.
Rosetta.
ML походы к PPI.
Машинные модели для расчёта свойств электронной структуры молекул.
Наборы данных.
Представление молекул.
Типы ML методов.
Силовые поля на основе ML потенциалов.
Исследование химического разнообразия.
Перспективы.