2024-143-3

Strojové učení v QSAR modelování

Vedoucí práce: Mgr. Mariia Matveieva, Ph.D.

Konzultant: -

Podstata a cíl práce

QSAR modelování je počítačová metoda pro predikci biologické aktivity látky z její struktury, která se běžně používá v různých stadiích vývoje léčiv. Moderní QSAR je založen na aplikaci přístupů strojového učení, kterážto oblast se s příchodem metod hlubokého učení (angl. deep learning) velmi intenzivně a rychle rozvíjí. Cílem dané práce je přizpůsobení a implementace vybraných metod strojového učení pro QSAR. Konkrétně se jedná o aplikace 3D modelů a grafových modelů pro predikci biologické aktivity malých molekul.

Náplň činnosti studenta

Student bude vyvíjet QSAR modely v Pythonu, s použitím knihoven RDKit a Pytorch, optimalizovat (hyper)parametry a implementovat kód jako open-source software.

Doplňující informace

Místo řešení: Ústav informatiky a chemie (143)

Téma je možné zvolit pro následující specializace