| Индекс и наименование подсистемы | Технологическая операция | Прототип подсистемы или отдельных ее элементов |
| Краткое описание прототипа | ||
| 1 | 2 | 3 |
| ПС-1. Подсистема регистрации ХС и поиска их в массиве по заданным признака | Функционирование банка химической структурной информации (система исследовательских лабораторий фирм Merck Sharp и Dohme) | Разработана и описана система ввода, хранения и вывода химической структурной информации, предназначенная для большой ЭВМ. В качестве входных данных используются структурные формулы соединений с указанием связей между атомами, а также ряд признаков, часть которых имеет биологическое значение. Система различает изомеры, таутомеры, изотопы, стереоизомеры; разработаны признаки для описания синтетических полимеров и соединений пептидной природы. По требованию программиста ЭВМ выдает изображение структурной формулы, распечатывает соотношения между атомами и т. п. В памяти ЭВМ в лаборатории записаны данные для более чем 120 000 соединений (Brown et al., 1975) |
| ПС-2. Подсистема классификации ХС по биологической активности расчетными методами на основе структурных и исходных физико-химических характеристик. | Предсказание действия лекарственного средства на основе структурных группировок |
В ЭВМ введены данные из справочника ХС «Мерк индекс», включающие химическую номенклатурную формулу, синонимы и данные по биологической активности. Разработанная методика позволяет группировать ХС по общим структурным группировкам и биологической активности и выявлять зависимость между ними (Glage, Marcus, 1970). |
| А. Классификация новых ХС методами структурно-логического анализа биологически специфичных дескрипторов (субструктур) | Поиск новых лекарственных препаратов по типу структуры соединения (система CROSSBOW) | Создана система кодирования структурной информации для систематизации и автоматизации поиска новых фармакологических препаратов. Поиск осуществляется по типу структуры, по активной группе, природе заместителей и др. Система CROSSBOW содержит сведения о 135 000 различных ХС и непрерывно пополняется по литературным данным. Система помогает ответить на следующие вопросы: какие типы соединений, родственные новооткрытому активному препарату, могут быть получены из имеющихся полупродуктов? Какие родственные соединения испытывались ранее по сходным тестам. Имеются ли данные по корреляции структуры и биологической активности для данного соединения или его ближайших аналогов (Eakin et al., 1974). |
| А. Классификация новых ХС методами структурно-логического анализа биологически специфичных дескрипторов (субструктур) | Анализ сходства химических структур на основе дескрипторного языка ФКСП |
На основе дескрипторного языка — фрагментарного кода суперпозиции подструктур (ФКСП) формализуется понятие сходства структур как определенная степень близости их кодовых записей на языке ФКСП. Это сходство оценивается числом «К», называемым коэффициентом сходства, которое может принимать значения от 0 до 1 в зависимости от отношения количества совпадающих дескрипторов в кодовых записях. Создана общая блок-схема алгоритма поиска величины «К» (Авидон, Аролович, 1975). |
«Биологически активные вещества»,
Г.М.Баренбойм, А.Г.Маленков