Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Информационная система по противоопухолевым препаратам ГУ РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН

Диссертация: Информационная система по противоопухолевым препаратам ГУ РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Таким образом, созданная ИС по противоопухолевым препаратам ГУ РОЩ им. Н. Н. Блохина РАМН, важной составной частью которой является БД по противоопухолевым веществам формата ISIS/Base, содержащая информацию о синтетических и природных веществах, проходивших испытания в качестве потенциальных противоопухолевых средств, может служить основой для усовершенствования классификации противоопухолевых… Читать ещё >

Содержание

  • СПИСОК ПРИНЯТЫХ В РАБОТЕ СОКРАЩЕНИЙ
  • ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ПОИСК НОВЫХ ПРОТИВООПУХОЛЕВЫХ ЛЕКАРСТВ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)
    • 1. 1. Некоторые положения теории БД
    • 1. 2. Современные биологические БнД и БД, их классификация, примеры отечественных и зарубежных БД
    • 1. 3. Исследования связи «структура-активность» на основе БД по биологически активным веществам
    • 1. 4. Компьютерные системы прогноза активности веществ
  • ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
  • ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ БД, СОДЕРЖАЩЕЙ ДАННЫЕ ПО СТРОЕНИЮ И ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИМ СВОЙСТВАМ ПРОТИВООПУХОЛЕВЫХ ВЕЩЕСТВ
    • 3. 1. Выбор объекта информации, определение его признаков, составление логической схемы БД
    • 3. 2. Выбор СУБД- краткое описание функциональных возможностей ISIS/Base for Windows
    • 3. 3. Структура БД (название, тип и содержание полей)
  • ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА ДЕСКРИПТОРНЫХ СЛОВАРЕЙ И ИНСТРУКЦИЙ ДЛЯ ЗАПОЛНЕНИЯ ПОЛЕЙ БД
    • 4. 1. Принципы разработки комплекса дескрипторных словарей и инструкций. Словари регистрационно-номенклатурного и химического модулей БД
    • 4. 2. Инструкции по заполнению полей регистрационно-номенклатурного и химического модулей БД
  • ГЛАВА 5. ТЕХНОЛОГИЯ ВЕДЕНИЯ БД ПО СТРУКТУРЕ, ПАСПОРТНЫМ ДАННЫМ H ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИМ СВОЙСТВАМ ПРОТИВООПУХОЛЕВЫХ ВЕЩЕСТВ
    • 5. 1. Экранные формы, образцы паспортов для регистрации веществ в БД
    • 5. 2. Технология ввода информации в БД
    • 5. 3. Содержание БД
    • 5. 3. Методика поиска данных по различным запросам
    • 5. 4. Поиск в БД при выполнении запросов специалистов -разработчиков новых противоопухолевых лекарств
  • ГЛАВА 6. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БД В АНАЛИТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ И В ИССЛЕДОВАНИЯХ СВЯЗИ СТРУКТУРА — АКТИВНОСТЬ"
    • 6. 1. Аналитические исследования по материалам БнД
    • 6. 2. Исследования в области связи «структура-активность»

Информационная система по противоопухолевым препаратам ГУ РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Несмотря на появление новых противоопухолевых лекарств, их клиническая эффективность недостаточна, а спектр онкологических заболеваний, чувствительных к химиотерапии, ограничен. В связи с этим не теряет актуальности вопрос поиска новых химических соединений с противоопухолевыми свойствами как основы для последующей разработки более эффективных лекарств. Основными критериями для отбора новых соединений являются: уникальность химической структуры, новый механизм действия, избирательная цитотоксичность, высокая противоопухолевая активность in vivo, доступность для производства [32].

Идея создания нового противоопухолевого препарата рождается в экспериментальных лабораториях, проходит апробацию на линиях опухолевых клеток, на экспериментальных опухолях животных, а затем передается на клинические испытания. В настоящее время многие разработки, начатые несколько лет назад в экспериментальных лабораториях, применяются в онкологической клинике, некоторые из них находятся на последних этапах внедрения в практику [89].

Поиск новых противоопухолевых лекарств сопровождается систематическим накоплением информации, получаемой в результате экспериментальных исследований потенциальных противоопухолевых средств. На всех этапах разработки новых лекарств от конструирования новой химической структуры до клинических испытаний, в настоящее время широко внедряются информационные технологии, повышающие эффективность исследований. Важной частью этих технологий являются фактографические БД по структуре и свойствам БАВ.

Актуальность работы. В связи с этим актуально создание ИС по потенциальным противоопухолевым препаратам, изученным в ГУ РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН, в том числе её основной части — фактографической БД. БД имеет значение как инструмент, позволяющий систематизировать информацию по химической структуре и свойствам изученных веществ и полноценно использовать её в различных аналитических исследованиях.

Целью настоящей работы является разработка корпоративной БД формата ISIS/Base, содержащей данные по регистрационным и номенклатурным характеристикам, химической структуре и физико-химическим свойствам синтетических веществ и природных экстрактов, как основной части ИС по препаратам, изучавшихся в ГУ РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН в качестве потенциальных противоопухолевых агентов.

При выполнении работы решались следующие задачи:

1. Систематизация и анализ документации по разработке потенциальных противоопухолевых лекарств с целью выделения объекта информации, его признаков и составления логической схемы БД по противоопухолевым веществам.

2. Разработка структуры регистрационно-номенклатурного и химического модулей БД формата ISIS/Base.

3. Разработка комплекса дескрипторых словарей и инструкций для заполнения полей регистрационно-номенклатурного и химического модулей БД формата ISIS/Base.

4. Ввод данных по регистрационным и номенклатурным характеристикам, химическому строению и физико-химическим свойствам синтетических веществ и природных экстрактов в БД формата ISIS/Base и ее редактирование с использованием разработанных дескрипторых словарей и инструкций.

5. Разработка системы поиска в БД для выполнения информационных запросов специалистов — разработчиков лекарств и аналитических исследований в предметной области «Экспериментальная химиотерапия опухолей».

6. Оценка возможности БД формата ISIS/Base для формирования обучающих массивов для компьютерных систем прогноза BIBIGON, PASS и ДСМ-метода.

Научная новизна работы.

В результате выполненной работы создана первая отечественная корпоративная фактографическая БД формата ISIS/Base по структуре и свойствам веществ, представляющая собой систематизированный формализованный обзор многолетних исследований в ГУ РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН по поиску противоопухолевых веществ разных химических классов и являющаяся важной составной частью ИС по противоопухолевым препаратам ГУ РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН.

Для созданной корпоративной БД формата ISIS/Base разработан комплекс дескрипторых словарей и инструкций для заполнения полей БД.

Разработана методика подготовки выборок веществ разных химических классов для обзорно-аналитических исследований в предметной области «Экспериментальная химиотерапия опухолей», в том числе методика подготовки обучающих выборок для прогнозирования противоопухолевой активности in vivo и цитотоксической активности in vitro веществ разных химических классов с помощью компьютерных систем.

Научно-практическое значение.

Созданная корпоративная фактографическая БД формата ISIS/Base по противоопухолевым веществам используется для информационного сопровождения процесса создания новых противоопухолевых лекарств, в том числе для подготовки информационных справок по запросам специалистов разного профиля, работающих в области поиска и разработки новых противоопухолевых лекарств.

Корпоративная фактографическая БД по противоопухолевым веществам используется для формирования обучающих массивов на этапе доэкспериментального скрининга (in silico) в программе отбора потенциальных противоопухолевых агентов.

ВЫВОДЫ.

1. Разработанная структура регистрационно-номенклатурного и химического модулей БД по противоопухолевым веществам охватывает исчерпывающее количество признаков вещества, позволяющих однозначно идентифицировать его, а также получить перечень физико-химических свойств в объеме, достаточном для проведения биологических испытаний и анализа их результатов.

2. Разработанный комплекс дескрипторных словарей и инструкций по заполнению полей позволяет проводить полноценный поиск в БД для различных информационно-аналитических работ.

3. Фактографическая БД по противоопухолевым веществам эффективно используется для информационного обеспечения процесса поиска и разработки противоопухолевых лекарств в РОНЦ.

4. Разработанная БД по противоопухолевым веществам формата ISIS/Base пригодна для формирования обучающих массивов в исследованиях связи «структура-активность» с помощью различных компьютерных систем.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В процессе работы над диссертацией получены следующие результаты:

1. Систематизирован архив первичных документов, который содержит сведения о веществах, поступавших на изучение биологической активности в ГУ РОНЦ им. Н. Н. Блохина с 1952 года по настоящее время.

2. На основе анализа предметной области «Экспериментальная химиотерапия опухолей» средствами СУБД ISIS/Base разработана двухуровневая иерархическая структура БД, содержащая формализованные описания признаков потенциальных противоопухолевых веществ. Поля БД условно разделены на три модуля: регистрационно-номенклатурный, химический модуль и модуль по биологической активности. Регистрационно-номенклатурный и химический модули БД содержат 52 поля.

3. Разработан комплекс дескрипторных словарей и инструкций для заполнения полей регистрационно-номенклатурного и химического модулей корпоративной БД. В этот комплекс включены различные лингвистические средства, а именно: 14 дескрипторных словарей, инструкции для заполнения полей БД, а также текстовые файлы списков дескрипторов, используемые для автоматического введения в структуру БД при ее редактировании или создании БД с новыми полями.

4. Проведена предмашинная обработка (формализация) данных о веществах. Предмашинные форматы (паспорта) составляют основу систематизированной картотеки и используются при вводе данных в БД. Картотека сохраняет свое назначение как самостоятельная ИПС на бумажных носителях, постоянно дополняется новыми данными по активности ранее зарегистрированных веществ.

5. С использованием разработанного комплекса дескрипторных словарей и инструкций введены данные в поля БД и отредактированы химические формулы, номенклатурные характеристики и физико-химические свойства для более 11 000 веществ различного происхождения.

6. Отработана система поиска в БД, которая применялась при различных аналитических исследованиях.

7. Апробирована и показана возможность использования данных БД ГУ РОЩ им. Н. Н. Блохина РАМН для исследований связи «структура-активность» с помощью компьютерных систем прогноза BIBIGON, PASS, ДСМ-метод.

Таким образом, созданная ИС по противоопухолевым препаратам ГУ РОЩ им. Н. Н. Блохина РАМН, важной составной частью которой является БД по противоопухолевым веществам формата ISIS/Base, содержащая информацию о синтетических и природных веществах, проходивших испытания в качестве потенциальных противоопухолевых средств, может служить основой для усовершенствования классификации противоопухолевых агентов, стратегии поиска новых противоопухолевых лекарств. ИС по противоопухолевым препаратам ГУ РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН используется в исследованиях связи «структура-активность» с целью прогнозирования биологической активности по структуре вещества с применением отечественных систем прогноза.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.В. Критерии сравнения химических структур и принципы построения информационного языка для информационно-логической системы по биологически активным соединениям //Хим. фарм. журн. -1974. -N.8. — С.22−25.
  2. АпрышкоГ.Н. Предметно-ориентированный банк данных по противоопухолевым препаратам //Тез. докл. II Российского национального конгресса «Человек и лекарство». — М., 1995. — С.63.
  3. Г. Н. Банк данных по противоопухолевым препаратам //Материалы I съезда онкологов стран СНГ. М., 1996. — 4.1. — С. 151.
  4. АпрышкоГ.Н. Банк данных Российского онкологического научного центра по противоопухолевым агентам //Материалы V Всероссийского съезда онкологов «Высокие технологии в онкологии». Казань, 2000. -Т.1.-С.131−133.
  5. Г. Н. Информационная система по противоопухолевым агентам //Российский биотерапевтический журнал. 2002. — Т.З. — С.7−10.
  6. Г. Н. Система «Слежение» банка данных" //Сборник «Химиотерапия опухолей в СССР». 1987. — Вып.47. — С.217−232.
  7. Г. Н., БыстровЛ.В., Герасимова Г. К., и др. Банк данных по противоопухолевым препаратам //Тез. докл. IX Всесоюзной конференции «Химическая информатика». — Черноголовка, 1992. — С.55
  8. Г. Н., Решетникова В. В., Филимонов Д. А. и др. Компьютерное прогнозирование механизмов действия противоопухолевых препаратов //Российский биотерапевтический журнал. 2005. — Т.4, N.l. — С.46.
  9. Г. Н., Поройков В. В., Филимонов Д. А. Компьютерный прогноз спектра противоопухолевой активности //Тез. докл. XII Российского Национального Конгресса «Человек и лекарство». М., 2005. — С.636.
  10. Г. Н., Решетникова В. В., Кумсков М. И. и др. Прогнозирование цитотоксической активности химических соединений с помощью компьютерной системы «BIBIGON» //Тез. докл. II Российского национального конгресса «Человек и лекарство». М., 1995. — С.57−58.
  11. Г. Н., Решетникова В. В., Лесная Н. А. Фторсодержащие соединения в Банке данных по противоопухолевым веществам.
  12. Тез. докл. II Международной конференции «Химия, технология и применение фторсодержащих соединений в промышленности». СПб., 1994.-С.200.
  13. Г. Н., Решетникова В. В., Лесная Н. А. База данных по синтетическим противоопухолевым агентам //Тез. докл. III Российского национального конгресса «Человек и лекарство». М., 1996. -С.299.
  14. Г. Н., Лесная Н. А., Решетникова В. В. База данных по противоопухолевым агентам природного происхождения //Тез. докл.
  15. I Российского национального конгресса «Человек и лекарство». М., 1996. -С.299
  16. Т.Н., Решетникова В. В., Лесная Н. А. Информационная система по противоопухолевым агентам как основа аналитических исследований в области экспериментальной химиотерапии рака. //Тез. докл.
  17. Российского национального конгресса «Человек и лекарство». М., 1997.-С.244.
  18. Г. Н., Решетникова В. В. Лингвистическое обеспечение электронной базы данных РОНЦ РАМН по противоопухолевым препаратам. //Рукопись деп. в ВИНИТИ РАН 19.07.06. № 976-В2006−60 с.
  19. Г. Н., Решетникова В. В. Регистрационно-номенклатурный и химический модули электронной базы данных Информационной системы по противоопухолевым агентам. //НТИ. Сер.2. 2007. — N.6. -С.24−30.
  20. Англо-русский словарь по химии и химической технологии. /Под ред. акад. В. В. Кафарова. М.: Русский язык, 1986. — 581 с.
  21. В.Г. Результаты применения ДСМ-метода генерации гипотез к проблемам анализа связи «структура химического соединения -биологическая активность» //НТИ. Сер.2. 1995. — N.5. -С. 17−24.
  22. В.Г., Добрынин Д. А. Языки представления химических структур в интеллектуальных системах для конструирования лекарств //НТИ. Сер.2. 2000. — N.6. — С.14−21.
  23. В.Г., Харчевникова Н. В. Прогноз токсичности замещенных бензолов с помощью ДСМ-метода автоматического порождения гипотез и квантовохимических расчетов //Хим. фарм. журн. — 2000. — Т.34, N.4. — С.44−50.
  24. Г. В., Голубкова Н. А. Введение в номенклатуру ИЮПАК: Как назвать химическое соединение. М.: Наука, 1989. — 184 с.
  25. Большой энциклопедический словарь «ХИМИЯ» //Научн. изд. БРЭ. М., 1998.-790 с.
  26. А., Шутый J1. Фенольные соединения растительного происхождения. М.: Мир, 1977. — 235 с.
  27. А.Ф., Зиновьев С. П., Молотков Л. И. Использование баз данных системы STN International в МЦНТИ.-Режим доступа: http://www.benran.ru/Magazin/cgi-bin/Sb97/pr5.exe717!
  28. Г. К., Сыркин А. Б. Система отбора новых противоопухолевых агентов в ОНЦ РАМН //Материалы I съезда онкологов стран СНГ. М., 1996.-4.1.-С.152.
  29. Г. К., Апрышко Г. Н., Решетникова В. В. и др. Новые подходы к поиску соединений с противоопухолевой активностью как основы для разработки новых лекарственных средств. //Вестник РАМН. 2007.
  30. Р.С. Курс лекций «Основы информатики». М.: Экзамен, 2004.-320 с.
  31. Государственная Фармакопея XI СССР. М.: Медицина, 1987, 1990. -Вып. 1.-334 с. -Вып.2 -398 с.
  32. Двуязычный информационно-поисковый тезаурус классов органических соединений: Справочное пособие /Отв. Ред. В. В. Бондарь. М., ВИНИТИ, 1987.-383 с.
  33. К.Дж. Введение в системы баз данных. М.: Диалектика, 1998. -784 с.
  34. Д.А. Язык представления пространственной структуры молекул химических соединений в интеллектуальных системах для конструирования лекарств //НТИ. Сер.2. 2001. — N.12. — С.4−9.
  35. Д. А. Инструментальные средства для представления информации о структуре и химических соединений и их сходстве в интеллектуальных системах: Автореф.дис.канд.техн.наук М., 2003. -26 с.
  36. В.М. Структурирование процесса поиска и анализа научно-технической информации //НТИ. Сер. 1. -2007. -N.8. С. 13 -23.
  37. Журнал Всесоюзного химического общества им. Д. И. Менделеева. /Под ред. акад. И. Л. Кнунянца. М., Химия, 1983. — T. XXVIII, N.3. — 119 с.
  38. В.Ю., Кобзев Г. А., Фокин Л. Р. Возможности и перспективы информационных технологий в подготовке и распространении справочных данных: свойства вещества и материалов. //НТИ. Сер.1. -2004. N.2. — С.7−14.
  39. М.К., Данилова Е. А., Кудрик Е. В. Синтез и изучение противоопухолевого действия макрогетероциклических соединений и их комплексов с металлами //Хим. фарм. журн. — 1997. — Т.31, N.8.1. С. 19−22.
  40. Ф., Уилкинсон Дж. Современная неорганическая химия: Учебник /Пер. с англ., под ред. М. Н. Варгафтика, М. Е. Дяткиной. М., Мир, 1969. -Ч.З.-499 с.
  41. Н.К., Бочков А. Ф., Дмитриев Е. А. и др. Химия углеводов. М.: Химия, 1967. — 672 с.
  42. С.Д. Введение в стандарты языка баз данных SQL. Режим доступа: http://www.citforum.rU/database/sqlbook/sqlbook02.shtml# 11
  43. С.О. ДСМ-метод как система автоматического обучения //Итоги науки и техники. Сер. Информатика. М., ВИНИТИ. -1991. -Т. 15,-.С. 17−54.
  44. С.О., Самохин М. В. Машинное обучение на данных, представленных помеченными графами //Труды 12-й Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов» (ММРО-12) /ВЦ РАН. М., 2005. — С.150−153.
  45. Л.Ф. Химиотерапия злокачественных опухолей. М.: Медгиз, 1962.-464 с.
  46. А.К., Гончаренко Д. И., Зацепин В. М. и др. Применение формул Маркуша в современных химических информационныхсистемах: методические и программно-технологические средства //НТИ. Сер.2. 2004. — N.4. — С.21−33.
  47. Н.Б., Филимонов Д. А., Поройков В. В. Компьютерное прогнозирование спектра биологической активности низкомолекулярных пептидов и петидомиметиков //Биоорганическая химия. 2000. — Т.26, N.5.-C.330−339.
  48. А.И., Черный А. И., Гиляревский Р. С. «Основы информатики»: 2-ое изд. перераб. и доп. М.: Наука, 1968. — 756 с.
  49. И.Б., Трепалин С. В., Королева JI.M. Представление стереохимической информации в Базе данных ВИНИТИ. //НТИ. Сер.2. -2004. -N.4.-С.1−6.
  50. Номенклатурные правила ИЮПАК по химии. Т.2, полутом 1. М.: ВИНИТИ, 1979. — 507с.
  51. Номенклатурные правила ИЮПАК по химии. Т. З, полутом 1. М.: ВИНИТИ, 1983.-343 с.
  52. Номенклатурные правила ИЮПАК по химии. Т. З, полутом 2. М.: ВИНИТИ, 1983.-403 с.
  53. Е.С., Ивашко В. Г., Авидон В. В., Блинова В. Г. Экспериментальная проверка новой версии ДСМ-метода: Препринт -1- 3426. ВИНИТИ, 1988. 4с.
  54. Е.С., Панкратов Д. В., Финн В. К., Шабалов И. П. Применение ДСМ-метода для прогнозирования высокопатогенных типов вируса папилломы человека //НТИ. Сер.2. 2002. — N.6. — С.22−26.
  55. JI.A., Авидон В. В., Розенблат А. Б. Принципы построения банка данных по структуре и активности биологически активных соединений.
  56. Хим. фарм. журн. — 1977. — N.5. — С.35−40.
  57. А. В., Поройков В. В., Старых В. В. Компьютерный прогноз противоопухолевой активности сесквитерпеновых лактонов, обнаруженных в представителях семейства Asteraceae //Растительные ресурсы. 1998. — Т.34, N.l. — С.61−64.
  58. Поройков В. В, Блинова В. Г. Новое в информационном обеспечении химико-фармацевтической промышленности развитых стран: догонять или использовать? //НТИ-96. М., 1996. — С. 189.
  59. В.В. Компьютерное предсказание биологической активности веществ: пределы возможного. Режим доступа: http:// www.qsar.ru/article002.htm
  60. В.В., Филимонов Д. А. Компьютерный прогноз биологической активности химических соединений как основа для поиска и оптимизации базовых структур новых лекарств //Сб. Азотистые гетероциклы и алкалоиды. М.: Иридиум-пресс, 2001. — Т.1. — С.8−12.
  61. В.М. Стереохимия. М.: Химия, 1976. — 695с.
  62. В.В., Апрышко Г. Н. Кластеризация по химическим классам биологически активных веществ, представленных в банке данных НИИ ЭДиТО РОНЦ РАМН //Российский биотерапевтический журнал. -2004. -Т.З, N.2. С. 31.
  63. В.В., Апрышко Г. Н., Герасимова Г. К. Изучение веществ разных химических классов в ГУ РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН по данным информационной системы по противоопухолевым агентам //Российский биотерапевтический журнал. 2006. — N.4. — С.84−88.
  64. В.В., Апрышко Г. Н. Номенклатурно-химическая информация в Банке данных по противоопухолевым веществам ГУ РОНЦим. Н. Н. Блохина РАМН. //Вестник РОНЦ, 2007, № 3. С. 9 -14.
  65. В.Б. Основы эндокринологии: Учебное пособие для студ. ун-тов по спец. «Биология». 2-е изд., перераб. и доп. /Глава III. Химическаяструктура гормонов и ее связь с биологической активностью. М.: Высшая школа, 1984. — С. ЗЗ -81.
  66. А.В., Лагунин А. А., Филимонов А. Д., Поройков В. В. Интернет-система прогноза спектра биологической активности химической соединений //Хим. фарм. журн. — 1974. — Т.36, N.10. — С.21−26.
  67. М.В. Машинное обучение на узорных структурах: Автореф.дис.канд. техн.наук. М., 2006. — 26 с.
  68. Система создания противоопухолевых препаратов в СССР и США. /Под ред. Н. Н. Блохина и Ч. Г. Зуброда. М.: Медицина, 1977. — 352 с.
  69. А. Современная органическая химия в 2-х томах: Пер. с англ. -/Под ред. Н. Н. Суворова. -М.: Мир, 1981. Т. 1. 678 е.- Т.2. — 651с.
  70. Е.А. Программа перевода названий химических соединений в систематической номенклатуре в молекулярные графы (для некоторых важных классов органических соединений) //НТИ. Сер.2. 2000. — N.3. -С.24−36.
  71. Д.А., Поройков В. В. Прогноз спектра биологической активности органических соединений //Журнал Российского химического общества им. Д. И. Менделеева. 2006. — T.L. — N.2. — С.66−75.
  72. В. К. Интеллектуальные системы для наук о жизни и социальном поведении. Режим доступа: http://www.viniti.ru/icstipapers/russian/ Finn. pdf
  73. В.К. Правдоподобные рассуждения в интеллектуальных системах типа ДСМ //Итоги науки и техники. Сер. Информатика. 1991. — Т. 15. -С.54−101.
  74. В.К. ДСМ-метод как средство анализа казуальных зависимостей в интеллектуальных системах//НТИ. Сер.2. -2000. -N.l 1. С. 1−5.
  75. В.К. Об особенностях ДСМ-метод, а как средства интеллектуального анализа данных //НТИ. Сер.2. 2001. -N.5. — С.1−4.
  76. В.К. Об интеллектуальных системах типа ДСМ для наук о жизни и социальном поведении //НТИ. Сер.2. 2002. -N.6. С.1−4.
  77. Н.В., Блинова В. Г., Добрынин Д. А. и др. Применение ДСМ-метода и квантово-химических расчетов для прогноза канцерогенности и хронической токсичности галогенозамещенных алифатических углеводородов. //НТИ. Сер.2. -2004. N.12. — С.21−25.
  78. Химический анализ лекарственных растений: Учебное пособие /Под ред. проф. Н. И. Гринкевич, доц. JI.H. Сафронич. М.: Высшая школа, 1983. -173 с.
  79. В.М. Химическая информация и обучение ее поиску.-Режим доступа: http://www.chem.msu.su/rus/vmgu/00add/009/
  80. Химическая энциклопедия: в пяти томах. М.: БРЭ, — 1988 -1995. •
  81. Экспериментальная онкология на рубеже веков. /Под ред. М. И. Давыдова и А. Ю. Барышникова. М.: изд. группа ГУ РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН, 2003. — 552 с.
  82. Экспериментальная оценка противоопухолевых препаратов в СССР и США. /Под ред. З. П. Софьиной, А. Б. Сыркина, А. Голдина, А. Кляйна. -М.: Медицина, 1980. — С.71 -131.
  83. М. Медицинские информационные технологии //Каталог. 2006. -ВЫП.6.-С.158.
  84. Apryshko G.N., Reshetnikova V.V., LesnayaN.A. Gerasimova G.K. The database on antitumor natural products //Abstracs of 9th NCI-EORTC. Symposium on new drags in cancer therapy, Amsterdam. 1996. — P.398.
  85. Apryshko G.N., Reshetnikova V.V., Lesnaya N.A. The databank on antitumorth •agents //Abstracs of 7 International Congress on anticancer treatment, Paris-France. -1997. P.212.
  86. Apryshko G.N., Reshetnikova V.V., Kumskov M.I. The analytical researches on the basis of Databank on antitumor agents //Abstracs of 10th NCI-EORTC. Symposium on new drags in cancer therapy, Amsterdam. 1998. — P.40.
  87. Apryshko G.N., Reshetnikova V.V., Lesnaya N.A. The information system on antitumor agents //Proc. Of 2 nd World Meeting APG/APV., Paris-France. -1998. -P.1273−1274.
  88. Kumskov M.I., Mitushev D.F., Ponomareva L.A. Automatic formation method for structural descriptors of organic-compounds for quantitativestructure -property relationships //Russian Chemical Bulletin. 1994. — 43(8): P.1 317−1 319.
  89. Kumskov M.I., Ponomareva L.A., Zakharova M.V. New apporoach to the solution of QSAR problem on organic-compounds //Zhurnal obshchei khimii. 1995. — 65(2): P.285−286.
  90. Kumskov M.I. Perspectives of the application of BIBIGON program for the prediction of physicochemical properties of fluorine-containing organic-compounds //Zhurnal organicheskoi khimii. 1995. — 31(10): P.1 495−1 498.
  91. Milne G.W., Miller J.A. The NCI Drug Information System. 1. System overview//J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 1986. — Nov- 26(4): P.154−159.
  92. Milne G.W., Feldman A., Miller J. A, Daly G.P., Hammel M.J. The NCI Drug Information System. 2. DIS Pre-Registry //J. Chem. Inf. and Comput. Sci. -1986.-Nov- 26(4): P.159−168.
  93. Milne G. W, Feldman A., Miller J. A, Daly G.P. The NCI Drug Information System. 3. The DIS J Chemistry Module //J. Chem. Inf. and Comput. Sci. -1986.-Nov- 26(4): P.168−179.
  94. Milne G.W., Miller J.A., Hoover J.R. The NCI Drug Information System. 4. Inventory and Shipping Modules //J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 1986. -Nov- 26(4): P.179−185.
  95. Milne G.W., Nicklaus M.C., Driscoll J.S., Wang S., Zaharevitz D. National Cancer Institute Drug Information System 3D database //J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 1994. Sep-Oct- 34(5): P.1219−1224.
  96. Schroeter A.I., Panasiuk V.A. Dictionary of Plant Names. Koenigstein: Koeltz Scientific Books, 1999. — 1033 p.
  97. Voigt J. H, Bienfait В., Wang S., Nicklaus M.C. Compararison of the NCI open database with seven large chemical structural databases //J. Chem. Inf. and Comput. Sci.-2001.-May-Jun- 41(3): P.702−712.
  98. Zehnacker M.T., Brennan R.H., Milne G.W., Miller J.A. The NCI Drug Information System. 5. DIS Biology Module //J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 1986.-Nov- 26(4): P.186−193.
  99. Zehnacker M.T., Brennan R.H., Milne G.W., Miller J.A., Hammel M.J. The NCI Drug Information System. 6. System maintenance //J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 1986.-Nov- 26(4): P.193−197.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!