Способ поиска в базе данных молекул веществ, сходных с заданной молекулой по структуре и по биологическим свойствам

1. Способ поиска в базе данных молекул веществ, сходных по структуре и по биологическим свойствам с заданной молекулой, именуемой молекулой-запросом, и включающий следующие этапы:
а) конвертацию выбранной базы данных молекулярных структур в базу данных, элементом которой является хемо-граф, представляемый в совокупностью таблицы, задающей попарные соединения вершин хемо-графа, с функцией разметки вершин хемо-графа;
б) выделение фрагментов в представлении молекулы в виде хемо-графа посредством полного перебора возможных связных подграфов, каждый из которых представляют в компьютере также, как и исходный хемо-граф;
в) получение множества хемо-слов хемо-графа, каждое из которых представляет собой символьную последовательность, вычисляемую с использованием функции разметки вершин хемо-графа, полученной на этапе (а) таким образом, что каждому из подграфов, полученных на этапе (б), сопоставляют одно хемо-слово;
г) составление списка неодинаковых хемо-слов, входящих в множество хемо-слов, полученное на этапе (в);
д) составление списка чисел вхождений каждого из неодинаковых хемо-слов, полученных на этапе (г), путем подсчета числа вхождений каждого из неодинаковых хемо-слов во множество всех хемо-слов, полученное на этапе (в);
е) составление списка хемо-слов, встретившихся во всех хемо-графах базы данных, полученной на этапе (а), посредством выполнения этапов (б)-(д) для каждого из элементов базы данных;
ж) упорядочение списка хемо-слов, полученных на этапе (е) таким образом, что элементы списка расположены по убыванию значений заданной функции оценки информативности хемо-слова;
з) формирование базы данных векторных описаний для каждого хемо-графа в базе данных, полученной на этапе (а) таким образом, что для каждого элемента списка, полученного на этапе (ж), вычисляют значение хемо-инварианта, представляющего собой функцию, аргументами которой являются хемо-граф из базы данных, полученной на этапе (а), и хемо-слово из списка неодинаковых хемо-слов, полученного на этапе (г), а значением которой является небольшое целое число;
и) формирование базы данных сокращенных векторных описаний хемо-графов таким образом, что в каждом векторном описании из базы данных, полученной на этапе (з), выделяют такую совокупность позиций векторного описания, которая позволяет отличать сокращенное векторное описание произвольного хемо-графа в формируемой базе данных от любого другого сокращенного векторного описания в формируемой базе данных;
к) формирование сокращенного векторного описания для молекулы-запроса, осуществляемое выполнением этапов (б)-(д), (з), (и) для соответствующего молекуле-запросу хемо-графа;
л) вычисление списка расстояний между векторным описанием молекулы-запроса, полученным на этапе (к) и векторным описанием каждого из элементов базы данных, полученными на этапе (и);
м) упорядочение по возрастанию списка расстояний, полученного на этапе (л);
н) составление упорядоченного списка молекул в базе данных, схожих с молекулой-запросом по списку расстояний, полученному на этапе (м);
о) сохранение списка молекул, полученного на этапе (н), на носителе информации в соответствующем формате;
п) обработку данных в списке, полученном на этапе (о), с целью прогнозирования биологических, фармакологических и других свойств молекулы-запроса;
р) сохранение результатов прогнозирования свойств молекулы-запроса, полученных на этапе (п), на носителе информации в соответствующем формате.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что вычисление функции разметки вершин хемо-графа на этапе (а) производят для каждой вершины хемо-графа расчетом меток, каждая из которых представляет собой комбинацию по меньшей мере двух или более свойств атомов, выбранных из группы: химический тип атома, валентность атома, гибридное состояние атома, заряд атома, хиральное состояние атома, метка ориентации атома относительно двойной связи, ранг атома в шкале электроотрицательности атомов, ранг атома в шкале гидрофобности атомов.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что выделение фрагментов на этапе (б) производят путем нахождения в хемо-графе либо цепей заданной длины, составленных из последовательностей химических связей, либо хемо-узлов, представляющих собой связные подграфы окрестности каждой из вершин хемо-графа, либо комбинаций цепей и хемо-узлов.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для упорядочения списка всех хемо-слов на этапе (ж) в качестве функции оценки информативности используют либо частоту встречаемости хемо-слова в базе данных хемо-графов, либо теоретико-вероятностную оценку информативности хемо-слова, вычисляемую относительно некоторого «контрольного» подмножества хемо-графов в задаваемой базе данных хемо-графов.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при формировании векторного описания хемо-графа на этапе (з) в качестве хемо-инварианта для соответствующего хемо-слова используют либо бинарную функцию, вычисляемую как отношение принадлежности хемо-слова множеству всех хемо-слов, полученному на этапе (в), либо числовую функцию, вычисляемую на основании списка чисел вхождений каждого из хемо-слов, полученного на этапе (д).
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что вычисление расстояний между векторными описаниями хемо-графов на этапе (л) осуществляют между бинарными векторами по взвешенной метрике Хэмминга с использованием либо равных весов позиций вектора, либо весов позиций, равных значению функции оценки информативности хемо-слова, полученной на этапе (ж).
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что вычисление расстояний между векторными описаниями хемо-графов на этапе (л) осуществляют между бинарными векторами по взвешенной n-метрике Минковского со степенью параметра n в диапазоне значений от 1 до 5 с использованием либо равных весов позиций вектора, либо весов позиций, равных значению функции оценки информативности хемо-слова, полученной на этапе (ж).
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что составление на этапе (н) упорядоченного списка молекул в базе данных, наиболее схожих с молекулой-запросом осуществляют с использованием того или иного из известных методов контролируемого и неконтролируемого машинного обучения, выбранных из метрических алгоритмов классификации, методов логических правил, методов статистической классификации, методов опорных векторов, методов нейронных сетей, методов кластеризации, методов логистической регрессии.
9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в качестве базы данных, конвертируемой на этапе (а), используют либо базу данных низкомолекулярных структур, либо базу данных аминокислотных последовательностей олигопептидов или белков, либо базу данных нуклеотидных последовательностей олигонуклеотидов, ДНК и РЖ, либо базу данных последовательностей олигосахаридов.
10. Способ по п. 1, отличающийся тем, что обработку списка наиболее схожих молекул на этапе (п) с целью прогнозирования биологической активности молекул проводят с использованием того или иного из известных методов машинного обучения.
11. Способ по пп. 1-10 в применении к задаваемой базе данных химических структур, реализованный в виде программы для компьютера.