نظام متكامل لذكاء السرب والشبكة العصبية لاكتشاف التشابه الجزيئي

IF 1.2 Q3 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES

Baghdad Science Journal Pub Date : 2024-07-19 DOI:10.21123/bsj.2024.9278

Fadia Sami, Hakan Koyuncu

{"title":"نظام متكامل لذكاء السرب والشبكة العصبية لاكتشاف التشابه الجزيئي","authors":"Fadia Sami, Hakan Koyuncu","doi":"10.21123/bsj.2024.9278","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"التشابه الجزيئي مفهوم واسع وله تشعبات عديدة عبر العديد من الجوانب الكيميائية حيث ان الفكرة السائدة كيمائياً بان الجزيئات متشابه المظهر لها خصاص متشابهة في التأثير. ولهذا السبب، فإن تقنيات حساب التشابه الجزيئي لها فوائد متنوعة في صناعة المستحضرات الصيدلانية، كما هو الحال في سياق اتصالات الهيكل والنشاط للجزيئات. ان الهدف من التشابه الجزيئي هو تحديد جزيئات العينة التي تشبه الجزيء المستهدف بعد تحريكها وتدويرها بطرق الذكاء الاصطناعي. يعد ذكاء السرب والشبكات العصبية جزء من الذكاء الاصطناعي اللتان تم استخدامهما على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من التطبيقات الكيميائية. في هذا البحث تم استخدام نظام هجين من ذكاء السرب حيث تم الدمج بين سلوكيات النمل الابيض وطائر العقاب للعثور على جزيء العينة الأكثر تشابهًا في مجموعة البيانات وفقًا لجزيء مستهدف واحد. ان الطرق العديدة للتحقق من دقة التشابه تعتبر طرق نسبية وبذلك قد تم استخدام طريقة تقليدية للتحقق من دقة النتائج وقد حصلنا على نسبة 70.58% ولكن بعد استخدام الشبكات العصبة قد ازدادت الدقة الى 90%. تم استخدام لوح شبكي ثلاثي الابعاد لا يجاد العلاقة الكمية بين جزيئات العينة مقارنة بالجزيء المستهدف حيث تم تطبيق معادلة المسافة الاقليدية والمانهاتن للحصول التشابه والاختلاف فيما بينهم.","PeriodicalId":8687,"journal":{"name":"Baghdad Science Journal","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":1.2000,"publicationDate":"2024-07-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Baghdad Science Journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21123/bsj.2024.9278","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"MULTIDISCIPLINARY SCIENCES","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

التشابه الجزيئي مفهوم واسع وله تشعبات عديدة عبر العديد من الجوانب الكيميائية حيث ان الفكرة السائدة كيمائياً بان الجزيئات متشابه المظهر لها خصاص متشابهة في التأثير. ولهذا السبب، فإن تقنيات حساب التشابه الجزيئي لها فوائد متنوعة في صناعة المستحضرات الصيدلانية، كما هو الحال في سياق اتصالات الهيكل والنشاط للجزيئات. ان الهدف من التشابه الجزيئي هو تحديد جزيئات العينة التي تشبه الجزيء المستهدف بعد تحريكها وتدويرها بطرق الذكاء الاصطناعي. يعد ذكاء السرب والشبكات العصبية جزء من الذكاء الاصطناعي اللتان تم استخدامهما على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من التطبيقات الكيميائية. في هذا البحث تم استخدام نظام هجين من ذكاء السرب حيث تم الدمج بين سلوكيات النمل الابيض وطائر العقاب للعثور على جزيء العينة الأكثر تشابهًا في مجموعة البيانات وفقًا لجزيء مستهدف واحد. ان الطرق العديدة للتحقق من دقة التشابه تعتبر طرق نسبية وبذلك قد تم استخدام طريقة تقليدية للتحقق من دقة النتائج وقد حصلنا على نسبة 70.58% ولكن بعد استخدام الشبكات العصبة قد ازدادت الدقة الى 90%. تم استخدام لوح شبكي ثلاثي الابعاد لا يجاد العلاقة الكمية بين جزيئات العينة مقارنة بالجزيء المستهدف حيث تم تطبيق معادلة المسافة الاقليدية والمانهاتن للحصول التشابه والاختلاف فيما بينهم.

查看原文本刊更多论文

用于分子相似性检测的群集智能和神经网络集成系统

分子相似性是一个宽泛的概念，在化学的许多方面都有广泛的影响，其理念是外形相似的分子具有相似的性质。因此，分子相似性计算技术在制药行业具有多种优势，例如在分子的结构-活性交流方面。分子相似性的目标是通过人工智能方法对样本进行扫描和旋转后，找出与目标分子相似的分子。蜂群智能和神经网络是人工智能的两个组成部分，已广泛应用于各种化学领域。在这项研究中，使用了群集智能的混合系统，将白蚁和鹗的行为结合起来，根据单一目标分子在数据集中找到最相似的样本分子。检验相似度准确性的各种方法都是相对的，因此我们使用了传统方法来检验结果的准确性，得到了 70.58% 的准确率，但在使用神经网络后，准确率提高到了 90%。我们使用三维网格板来寻找样品分子与目标分子之间的定量关系，其中应用了欧氏距离和曼哈顿距离公式来获得它们之间的相似度和不相似度。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Baghdad Science Journal MULTIDISCIPLINARY SCIENCES-

CiteScore

2.00

自引率

50.00%

发文量

102

审稿时长

24 weeks

期刊介绍： The journal publishes academic and applied papers dealing with recent topics and scientific concepts. Papers considered for publication in biology, chemistry, computer sciences, physics, and mathematics. Accepted papers will be freely downloaded by professors, researchers, instructors, students, and interested workers. ( Open Access) Published Papers are registered and indexed in the universal libraries.