Новости

Исследователи из МФТИ и МГУ создали компьютерную модель, позволяющую определить, является ли то или иное вещество пестицидом. Об этом сообщается в журнале Phytochemistry. Для анализа вещества используются нейронные сети.

Обычно для поиска вероятных пестицидов или регуляторов роста ученые проводят процедуру скрининга химических библиотек. Процесс крайне длителен и дорогостоящ, в связи с чем не может применяться постоянно. В связи с данными факторами самым подходящим способом обнаружения регуляторов роста становится исследование и анализ так называемого «химического пространства». Полученные данные достаточно сложно воспринять, в связи с чем ученые используют технологию визуализации в виде двухмерных карт.

Одним из лучших методик создания карт о химической информации соединения считается самоорганизующаяся карта Кохонена (СКХ) - самообучаемая нейронная сеть, предназначенная для визуализации и кластеризации данных. СКХ применяется для обнаружения скрытых закономерностей в информации.

В качестве исходного материала ученые выбрали базы данных статей и патентов, описывающие примерно 12 тысяч использующихся в агропроме химикатов. Из подборки были удалены дубликаты и отобраны наиболее характерные вещества. В результате исследователи проанализировали примерно 1808 соединений.

Полученные СКХ показали, что четыре класса веществ сформировали относительно независимые кластеры. При этом между регуляторами роста и гербицидами наблюдались некоторые пересечения. Это связано с тем, что определенные вещества способны как ускорять, так и снижать темп роста растений. К тому же, среди регуляторов роста исследователи выделили ряд групп, указывающих на разнообразные механизмы активности соединений.