Анализ и подготовка информации об ингредиентах полимерных композиций для моделирования зависимости "структура-активность": на примере полипропиленовых композиций тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Александрина, Алла Юрьевна

• Александрина, Алла Юрьевна
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Александрина, Алла Юрьевна

Введение.

Глава 1 Методы и средства моделирования зависимости «структура- 11 свойство», «структура-активность» (Аналитический обзор). 1.1 Методы и алгоритмы прогнозирования свойств органических соединений на основе химической структуры.

1.1.1 Моделирование зависимости «структура-свойство активность)» методами QSPR / QSAR.

1.1.1.1 Методологические аспекты прогнозирования свойств активности) методами QSPR /QSAR.

1.1.1.2 Количественное описание молекулярной структуры 16 химических соединений.

1.1.1.3 Возможности и ограничения применения методов 29 QSPR (QSAR) для моделирования зависимости структура-свойство (активность)».

1.1.2 Моделирование зависимости «структура -свойство активность)» методами ТРО.

1.1.2.1 Принципы распознавания образов.

1.1.2.2 Методологические аспекты прогнозирования свойств 3 6 (активности) методами распознавания образов.

1.1.3 Программные комплексы для моделирования зависимости структура -свойство».

1.2 Динамика информационных потоков в области 51 моделирования зависимости "структура-свойства", "структура -активность" и конструирования соединений с заданными свойствами.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Анализ и подготовка информации об ингредиентах полимерных композиций для моделирования зависимости "структура-активность": на примере полипропиленовых композиций»

В настоящее время бурно развивается научное направление, разрабатывающее методы и специальные программно-технические средства поиска решений математически неформализованных задач (НФЗ) [1]. К классу НФЗ в области химии относятся, в частности, следующие задачи:

1. Прогнозирование реакционной способности и физических свойств новых веществ (прямая задача);

2. Разработка новых материалов с заданными свойствами (обратная задача).

Указанные задачи являются практическими приложениями фундаментальной задачи современной химической науки - исследования зависимости «структура -свойство» (« структура -активность») (рис.1).

Несмотря на успехи квантовой механики, несмотря на успехи в смежных физических дисциплинах, структурная теория органической химии остается базовой теорией органической химии. С точки зрения структурной теории перед химиками встают две фундаментальные проблемы [2]. Первая - это осуществление структурных трансформаций, то есть проблема перехода от одной структуры к другой. Вторая проблема - соотнесение структуры и свойства вещества, в пользу которой и происходит перераспределение усилий в настоящее время.

В основу концепции взаимосвязи структуры и свойств легли эмпирические закономерности изменения свойств веществ с изменением их структуры, установленные к середине XIX века. Открытый Д.И. Менделеевым Периодический закон можно рассматривать в качестве научной основы концепции строение - свойство, а предсказание физических свойств и существования неоткрытых новых элементов является примером устойчивой предсказательной модели этой взаимосвязи [3].

Разработка методов, позволяющих надежно предсказывать физико -химические свойства и биологическую активность новых, еще несинтезированных, соединений и направленно конструировать вещества с заданными свойствами, т.е. решать указанные НФЗ, является принципиальной задачей современной химической науки [4].

Рисунок 1— Задачи и подходы к решению в проблеме установления взаимосвязи С-С, С-А

Поиск решений прямой задачи ведется в двух направлениях - с использованием методологии QSPR (QSAR) и с использованием методов теории распознавания образов (ТРО). Важную роль в методологии играет гипотеза о том, что общие. свойства соединений некоторого семейства обусловлены наличием в нем общего структурного фрагмента.

Процесс установления зависимости «структура -свойство (активность)» можно представить в виде последовательных стадий:

1. Подготовка и анализ химической информации о соединениях с учетом поставленной задачи и формирование обучающей выборки соединений с заданным свойством (активностью) или набором свойств;

2. Формализованное описание молекулярной структуры соединений обучающей выборки;

3. Математическое описание зависимости «структура - свойство (активность)» и создание устойчивых прогностических моделей для предсказания свойств новых соединений.

Практическая реализация второй стадии процесса осложнена требованием сохранения максимальной информативности о молекулярной структуре. Одним из современных подходов к количественному описанию структуры химических соединений является дескрипторный подход: описание осуществляется с помощью независимых переменных, характеризующих структурные особенности соединений или их частей -заместителей или фрагментов.

Реализация третьей стадии процесса существенно упростилась в связи с прогрессом вычислительной техники. Построенные статистические модели проходят процедуру оптимизации с последующей генерацией химических структур, имеющих в определенном смысле оптимальные значения дескрипторов.

Процесс разработки веществ (материалов) с заданными свойствами (например, соединения - эффективного ингредиента полимерной композиции) с учетом специфики решаемой задачи можно условно разбить на три стадии:

1. Поиск в базе данных или конструирование соединений -претендентов (например, на роль эффективных добавок к полимерной композиции);

2. Тестирование соединений -претендентов с помощью прогностической модели (на степень проявления определенного свойства). Следует отметить, что тестировать необходимо и на проявление нежелательных свойств (например, на токсичность);

3. Синтез соединений, для которых прогнозируется желаемое значение свойства и/или получение полимерных композиций с соединениями -лидерами в качестве ингредиентов и экспериментальное подтверждение свойств.

Тестирование соединения-претендента проводится на математических моделях, устанавливающих взаимосвязь между структурой и свойствами. В рамках многомерных методов анализа данных для установления зависимости «структура -свойство (активность)» используются модели классификационного типа - прогноз эффективности соединения осуществляется по дискретной шкале (эффективен в соответствующем качестве -неэффективен и т. д.) и регрессионного типа - предсказание осуществляется по континуальной шкале (количественная оценка).

Построению моделей структура -свойство (активность) для органических соединений, являющихся ингредиентами полимерных композиций, уделяется мало внимания исследователей, в то время как их синтез, отбор и тестирование, помимо высоких затрат интеллектуальных и денежных ресурсов, сопряжены с высокими затратами времени, что мало совместимо с современными темпами развития науки и техники.

В этом контексте представляется привлекательным любое нововведение, которое сокращает время разработки ингредиентов и композиции в целом, например, использование инструмента, осуществляющего выбор из предложенной совокупности органических структур таких, в отношении которых прогнозируется с определенной вероятностью проявление необходимого свойства. Отобранные структуры предлагаются для синтеза и апробации. Такой подход сокращает издержки и период разработки новых добавок. Таким образом, работа, посвященная разработке методики решения такой неформализованной задачи, как задача прогнозирования технологических свойств органических соединений (на примере стабилизирующих добавок к полипропилену) с использованием зависимости «структура-свойство» и в более частном случае - «структура -активность», является актуальной.

Цель работы заключается в разработке методики прогнозирования свойств органических веществ на основе анализа информации об их структуре (на примере добавок к полипропилену) как теоретической базы для целенаправленного синтеза активных ингредиентов полимерных композиций.

В соответствии с целью поставлены следующие задачи:

1. Создание базы данных органических соединений (на примере добавок к полипропилену);

2.Формализованное описание исследуемых объектов и формирование набора признаков;

3. Разработка и апробация математических моделей прогнозирования технологической активности;

4.Исследования влияния структурных фрагментов на проявление активности;

5.Апробация методики при поиске перспективных активных соединений -добавок полипропилену

Научная новизна. Выявлены новые закономерности, связывающие структуру и стабилизирующую активность; на примере стабилизаторов полипропилена разработана база данных по добавкам к полипропилену; предложены оптимальные наборы признаков для описания органических соединений; предложены алгоритмы решения задачи распознавания образов при классификации веществ; даны количественные оценки влияния функциональных групп и их сочетаний на стабилизирующую активность.

Основные методы и средства исследования. В диссертационной работе использованы методы системного анализа и обработки информации, теоретические приемы органической химии и химической технологии высокомолекулярных соединений, методы регрессионного и корреляционного анализа, методы и алгоритмы теории распознавания образов. В качестве инструментов использованы программа Internet Explorer (Корпорация Майкрософт, лицензия № 6.00.2600.0000) для работы в сети Интернет; MS Word, MS Excel (разработчик компания Microsoft, пакет Office ХР, техническая подборка и программная оболочка Alex Soft, лицензия № 10.0.2701) и другие современные средства обработки и исследования информации.

Практическая значимость работы состоит в том, что созданная база знаний, содержащая базу данных, комплексы моделей «структура -активность» и алгоритмы прогнозирования, может использоваться:

1.Для анализа наборов органических структур с целью отбора перспективных структур для технологической реализации;

2.В научной работе при исследовании зависимости «структура-активность»;

3.В образовательном процессе на кафедрах ВТПЭ ВПИ (ф-л) ВолгГТУ, ХТПЭ и ТВВМ ВолгГТУ

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Международной конференции молодых ученых по химии и химической технологии ( 13-15 декабря 2000 г. на базе РХТУ им. Д.И.Менделеева, г. Москва) -отмечена дипломом; Волжской межвузовской научно -практической конференции молодых ученых и студентов (24-26 мая 2001 г. Волжский ф-л Московского энергетического института, г. Волжский); 2-й Всероссийской научно -теоретической конференции "ЭВТ в обучении и моделировании" (910 июня 2001 г., Бирский государственный педагогический университет, г.Бирск)

Публикации. По материалам диссертации опубликовано статей - 4, в т.ч. депонированных-1, докладов-3, тезисов докладов-6.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Александрина, Алла Юрьевна

ВЫВОДЫ

1. Разработана база данных по стабилизирующим добавкам к полипропилену, которая выполняет как информационную функцию, так и служит основой для формирования обучающей и тестовой выборок для моделирования взаимосвязи структура -активность/свойство;

2. Предложена методика расчета обобщенного критерия эффективности соединений, позволяющая сравнивать эффективность внутри группы родственных соединений и устанавливать зависимость С-А регрессионного типа; предложен алгоритм определения группы активности соединений обучающей выборки по ряду частных параметров эффективности;

3. Сформировано описание молекулярной структуры органических соединений с помощью различных по размерности и составу наборов дескрипторов, включающих дескрипторы элементного, структурного, электронного уровня и дескрипторы межмолекулярных взаимодействий;

4. Для однородных выборок родственных соединений получены модели зависимости С-А типа 3=f(Dl,.Dm), продемонстрировавшие на тестовых соединениях прогностическую способность до 98%;

5. Разработан алгоритм классификации соединений на активные/неактивные в рамках логико-комбинаторного подхода и сформирована библиотека фрагментов, что позволило статистически оценить влияние функциональных групп и их сочетаний в базовых структурах на стабилизирующую активность соединений в отношении ПП и выявить фрагменты, отвечающие за проявление соответствующей активности

6. Разработан алгоритм классификации соединений на активные/неактивные в рамках геометрического метода распознавания образов; показано, что в условиях неоднородности и многомерности данных метод по сравнению с методом классификации по континуальной шкале является более универсальным и может обеспечить надежность прогноза выше 70%.

7. Разработаны 54 математические модели прогноза стабилизирующей активности, 32 из которых организованы в два иерархических комплекса прогноза более узких интервалов активности;

8. Сконструированы структуры химических соединений, прогнозируемая активность которых в качестве соответствующих добавок подтверждена экспериментальным путем. Соединения предложены для технологической апробации.

Список работ, опубликованных по теме диссертации

1. Разработка системы вычислительного прогноза активности добавок к полимерным композитам на основе анализа химических формул / Гермашев И.В., Дербишер В.Е., Колоскова (Александрита) А.Ю., Дербишер Е.В., Морозенко Т.Ф. //Успехи химии и химической технологии: Тез. докл. межд. конф. /РХТУ им. Менделеева и др. -М., 1999. -XI11,4.1. -с.ЗЗ.

2. Репрезентативность статистической базы данных экспертной системы прогноза свойств органических добавок к полимерным композитам / Гермашев И.В., Дербишер В.Е., Колоскова (Александрита) А.Ю., Дербишер Е.В.//Пластические массы. -2000. -№7. -с.20-21.

3. Разработка статистической базы данных для вычислительного прогноза свойств добавок к полипропилену/ Колоскова (Александрита) А.Ю., Дербишер В.Е., Гермашев И.В., Даниленко Т.П. // Математические методы в технике и технологиях. ММТТ -2000. Секц.З: сб. тр. Х111 междунар. науч. конф. /Тамбов, гос. тех. ун-т и др. -СПб, 2000. -т.З-с.182 -183.

4. Колоскова (Александрина), А.Ю., Дербишер В.Е., Гермашев И.В. Конструирование базы данных активных органических соединений -добавок к композициям на основе полипропилена / А.Ю. Колоскова

Александрина), В.Е. Дербишер, И.В. Гермашев /ВолгГТу. -Волгоград, 2000. -14с. Деп. В ВИНИТИ 11.09.2000., №2369.

5. Автоматизированный прогноз свойств органических соединений / В.Е. Дербишер, И.В. Гермашев, М.Н. Цаплева, Е.А. Колесникова, А.Ю. Колоскова (Александрина) //Информационные технологии в образовании, технике, медицине: сб. науч. тр. межд. Науч -тех. конф., Волгоград, 1921.09.2000 /ВолгГТУ и др. -Волгоград, 2000 . -4.2. -С.51 -53.

6. Колоскова (Александрина), А.Ю. Использование базы данных для прогноза свойств добавок к композициям на основе полипропилена /

A.Ю. Колоскова (Александрина), В.Е. Дербишер // Успехи химии и химической технологии: тез. докл. межд. конф. МКХТ-2000 /РХТУ им. Менделеева и др. -М., 2000. -XIV, 4.2. -€.55.

7. Колоскова (Александрина), А.Ю. Подбор безопасных добавок для композиций на основе полипропилена / А.Ю. Колоскова (Александрина),

B.Е. Дербишер, В.В. Орлов // Процессы и оборудование экологических производств: тез. докл. V трад. научн- техн. конф. Стран СНГ /ВолгГТУ и др. -Волгоград, 2000. -с.85-86.

8. Колоскова (Александрина), А.Ю. Проблема обработки данных о молекулярной структуре в компьютерном дизайне органических соединений -ингредиентов полимерных композиций / А.Ю. Колоскова (Александрина), В.Е. Дербишер // ЭВТ в обучении и моделировании: сб. научн. тр. 2-й Всероссийской науч-теор. конф.9-10. 06.2001/ Бирск. Гос. пед. ун-т. -Бирск,2001. -4.1. -с.50-51.

9. Колоскова (Александрина), А.Ю. Описание молекулярной структуры в компьютерном дизайне ингредиентов для полимерных композиций / А.Ю. Колоскова (Александрина), В.Е. Дербишер //VII Межвузовская науч. -практ. конф. молод, учен, и студ., г.Волжский, май 2001: тез. докл. В 2х частях.Ч. 1 -Волжский, ВФ МЭИ (ТУ), 2002. -88 с.

Ю.Подбор безопасных добавок для полимерных композиций с использованием информационных технологий / Е.В. Дербишер, Е.А. Колесникова, И.В.

Гермашев, М.Н. Цаплева, А.Ю. Колоскова (Александрина), Е.В. Дербишер // Процессы и оборудование экологических производств: тез. докл. VI традиционной науч.-техн.конф. стран СНГ/ ВолгГТУ. -Волгоград, 2002.-с.125.

11.Колоскова (Александрина), А.Ю. Представление органических соединений в компьютерной системе диагностики эффективных стабилизаторов полипропилена / А.Ю. Колоскова (Александрина), В.Е. Дербишер //Химия и технология элементоорганических мономеров и полимерных материалов, сб. научн. труд./ ВолгГТУ.- Волгоград,2002.-е. 165-170.

12. Диагностика возможной активности производных адамантана в полимерных композициях методами молекулярного дизайна /В.В.Орлов, В.Е.Дербишер, Ю.Л.Зотов, П.М.Васильев, И.В.Гермашев, Е.В.Дербишер, А.Ю.Колоскова (Александрина) //Химическая промышленность.-2003.-Т.80, №2.-с.46-55.

13. Анализ информационных потоков по проблемам моделирования зависимости «структура-свойство», «структура-активность»^^. Александрина, Д.Журавлев, АМулеева, В.Е.Дербишер //IX Межвуз.науч-практ.конф.молодых ученых и студентов г.Волжского, г.Волжский,23-25 мая 2003г. :Тез. докл. /ВПИ (филиал)ВолгГТУ и др.-Волгоград,2004.-Часть 3.-С.66-68.

Заключение

0|5зор информации из различных источников (з основном периодических публикаций и Интернет -сайтов), посвященной моделированию зависимости С-С (А) в целом, подготовке данных для моделирования и разработке методов и средств моделирования указанной зависимости в частности, позволил сделать выводы, обосновывающие актуальность темы работы и необходимость совершенствования методик прогнозирования свойств (активности): 1. Научных основ подбора добавок, заведомо прогнозирующих свойства композиции, на сегодняшний день не существует. Методом проб и ошибок осуществляется последовательный перебор составов (компоненты которых зачастую приходится вновь синтезировать), и после экспериментов отсеивается подавляющее большинство созданных композиций. Так, из каждых 1000 синтезированных соединений только 5 по эффективности оказываются конкурентоспособными с серийными. По технико экономическим соображениям еще исключается 3-4, и только 1-2 находят практическое применение [136]. Своевременно создать таким образом конкурентоспособный материал невозможно. Поэтому весьма актуальным является создание инструмента выбора структуры эффективных добавок и исключение заведомо неперспективных структур еще до осуществления синтеза; У

2. Основное внимание в указанной области уделяется моделированию зависимости «структура -биологическая активность»; работы, посвященных моделированию зависимости «структура - свойства ингредиентов полимерных композиций», практически отсутствуют. В то же время многие ингредиенты, широко используемые в промышленности для производства полимерных материалов, являются токсичными, что в связи с активным проникновением полимеров, в частности, в быт, затрагивает экологическую сторону обоснованности такого использования -необходимо находить баланс между желаемым и нежелательными свойствами;

3. Серьезную проблему представляет собой форма лизация описания структуры соединений, поскольку совершенного аппарата обработки структурной информации не существует, и отбор методов моделирования зависимости С-С (А), поскольку применение методов регрессионного анализа (РА) для решения этой задачи эффективно только на выборках родственных соединений, имеющих общий структурный шаблон, а методы ТРО работают на разнородных выборках, но дают невысокие оценки распознавания по сравнению методами РА.

4. Практически все компьютерные системы прогноза С-С (А) доступны только для коммерческого использования либо разрабатываются для внутренних нужд организации и решают какую-либо узкую задачу - например, идентификация марки и состава дизельных топлив. Наличие же универсального средства с возможностями адаптации позволило бы решать широкий круг задач в рамках моделирования зависимости С-С (А): создавать информационные банки ингредиентов полимерных композиций (включая информацию о проявляемых ими свойствах -эффективности, токсичности, канцерогенности и пр.), моделировать зависимость С-С (А) различными методами, прогнозировать на основе построенных моделей свойства соединений, выявлять фрагменты структур, ответственные за проявление желаемых и нежелательных свойств, и с их помощью конструировать новые или модифицировать базовые структуры.

Глава 2. ПОДГОТОВКА ИСХОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ ОБ

ИНГРЕДИЕНТАХ ПОЛИМЕРНЫХ КОМПОЗИЦИЙ (НА ПРИМЕРЕ ПОЛИПРОПИЛЕНОВЫХ КОМПОЗИЦИЙ)

Объектами моделирования взаимосвязи «структура - свойство» в настоящей работе являются ингредиенты композиций на основе полипропилена (ПГТ). Данный полимер выбран неслучайно. Благодаря комплексу ценных потребительских свойств в сочетании с низкой стоимостью и сравнительно легким получением ПП стал одним из наиболее широко используемых полимеров с высокими темпами прироста производства.

В соответствии с наиболее вероятным прогнозом роста спроса на ПП к 2010 году объем потребления этого полимера в России увеличится в 2 раза по сравнению с уровнем 2004 года и составит 610 тыс. тонн. При условии, что все заявленные на сегодня проекты реализуют, и предприятия будут работать с 90-процентной загрузкой, выпуск ПП достигнет 700 тыс. тонн, т.е. предложение внутреннего рынка в 2010 году будет превышать спрос [123].

Кроме того, с учетом мировых тенденций в производстве полимеров (в частности, снижением производства поливинилхлорида в США и Японии в результате законодательного запрещения использования этого материала в пищевой и сельскохозяйственной отраслях) есть основания ожидать проникновение ПП на традиционные рынки других полимеров [124].

2.1 Ингредиенты композиций на основе полипропилена 2.1.1 Полипропилен: свойства и применение

Полипропилен -линейный, неполярный, слаборазветвленный, гибкоцепный полимер, макромолекула которого состоит из мономерных звеньев с асимметричными атомами углерода, имеющими одно и то же пространственное расположение [125]: н н.

Макромолекула ПП имеет конформацию статистического клубка. Длина статистического сегмента составляет 2,17 нм; число звеньев в сегменте -8,6; п Л г параметр растворимости от 18, 8 до 19,2 (МДж / м ) ' . Боковые метальные группы расположены спиралеобразно вокруг основной цепи, образуя изотактический ПП. Степень кристалличности изотактического ПП не превышает 73-75%. В промышленных марках ПП всегда присутствует небольшое количество аморфной фазы -атактического ПП плотностью от 810

Tv ^ до 850 "кг/м . Кроме того, в макромолекулах ПП участки цепи регулярного строения чередуются с участками цепи нерегулярного строения.

В промышленности ПП получают по механизму анионно координационной полимеризации пропилена в присутствии комплексного металлорганического катализатора при среднем или низком давлении [126].

Основные показатели различных марок ПГ1 приведены в табл. 2.1, назначение и основные виды изделий -в табл. 2.2.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Александрина, Алла Юрьевна, 2006 год

1. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения / Мешалкин В.П. М.: Химия, 1995.-368 с.

2. Зефиров Н.С. О тенденциях развития современной органической химии // Соросовский образовательный журнал.-1996. №7.-c.33-38.

3. Раевский О.А. Дескрипторы молекулярной структуры в компьютерном дизайне биологически активных веществ //Успехи химии. -1999.-Т.68. -Вып.6. -с.555-575.

4. Эляшберг М.Е. Экспертные системы для установления структуры органических молекул спектральными методами // Успехи Химии.- 1999.-Т.68. -Вып. 7. -с.579-604.5. htlp.7/www.qsar.ru

5. Зефиров Н.С. Методы QSAR/QSPR и молекулярного моделирования в дизайне новых веществ и материалов с заданными свойствами/ Н.С. Зефиров, В.А Палюлин // Химия в России. -2000. -№8. -с.7-9.

6. Иванов В.В., Слета JI.A. Расчетные методы прогноза биологической активности органических соединений: учебное пособие. Харьков: ХНУ им.В.Каразина, 2003.-71 с.

7. Хлебников А.И. Алгоритм оптимального построения химической структуры из молекулярных фрагментов // Журнал структурной химии. -1998. -Т. 39. -№4. -с.698-707.

8. Стьюпер Э., Брюггер У., Джуре П. Машинный анализ связи химической структуры и биологической активности. Пер. с Англ. -М.: Мир, 1982. -235 с.

9. Химические приложения топологии и теории графов /Под ред. Р. Кинга. -М.: Мир, 1987. -560 с.

10. Рубан И.Н. Фрактальная размерность моделей молекул, получаемых методом идеальной симметрии, как структурный дескриптор для QSPR-исследований / Рубан И.Н., Торопов А.А., Оксенгендлер Б.Л./ Ж.структурной химии. -1999. -№1. -с. 200-201.

11. Торопов А,А. Апробация графа атомных орбиталей в качестве основы для QSPR-моделирования температур кипения галогеналканов./ А.А.Торопов, А.П. Торопова, H.JI. Воропаева, И.Н. Рубан, С.Ш. Рашидова.//Ж. структурной химии.- 1999.- № 6. -с. 1172-1182.

12. Малышева Ю.А. Свойства и строение органических молекул .1. Трехмерные топологические индексы алканов./ Малышева Ю.А., Папулов Ю.Г., Виноградова М.Г., Ботов А.Б., Смоляков В.М.//Ж. структур. Химии. -1998. -Т.39,№3. -с.484-492

13. Малышева Ю.А. Свойства и строение органических молекул .2. Теоретико-графовое изучение алкенов и спиртов./ Малышева Ю.А., Папулов Ю.Г., Виноградова М.Г., Давыдова И.Г.//Ж. структур. Химии. -1998. -Т.39,№3. -с.493-499

14. Оценка и использование дескрипторов ВСИТ в исследованиях QSAR и QSPR // Химия: РЖ.-1999. №20.-№ 20Б1117. -Реф.: Estimation and use of descriptors VSIT in researches QSAR and QSPR / Stanton David T. // Chem. Inf. And Comput. Sci. -1999.-39,№l.-c.l 1-20.

15. Винеровские типы топологических индексов // Химия; РЖ.-1998. -№18.-№ 18Б191. -Реф.: Viner's types of topological indexes / Diudea Mircea V., Gutman Ivan // Croat. Chem. Acta.- 1998.-71, №l.-c.21-51.

16. Компьютерное прогнозирование биологической активности пролекарств// Химия: РЖ.- 1997.- №5. -№5010 Бородина Ю.В., Поройнов В.В., Филимонов Д.А. // 3 Рос. нац. конгр. «Человек и лек-во», М., 16-20 апр. 1996, тез. докл. -M.-1996.-c.ll.

17. Компьютерное изучение взаимосвязи между структурой и противотуберкулезной активностью ряда изониазидных производных //

18. Химия: РЖ.-1997. №7.-№ 7Б1120. -Реф.: Computer studying of interrelation between structure and antitubercular activity of lines изониазидных derivatives // Klopman Gilles, Fercu Dan, Jacob Jason // Chem. Phys. -1996.-204,№2-3.-c.l81-193.

19. Зависимость химическое строение -активность // Химия: РЖ.-1999. -№18.-№ 1803.47. -Реф.: Dependence a chemical structure- activity / Enriz

20. Ricardo, Rodriguez Ana m., Jauregui Esteban A. // Acta farm. Bonaerense. -1998.-17,№l.-c.41-52.

21. Хлебникова Т.Д., Лукманова А.Л., Корнилова Ю.А., Тюрина Л.А., Кантор Е.А. // сб.науч.тр. Рос. хим-технол. ун-та. -2001,№179. -с. 171-178.

22. Гальберштам Н.М. Нейронные сети как метод поиска зависимостей «структура свойство органических соединений»/ Н.М. Гальберштам, И.И. Баскин, В.А. Палюлин, Н.С. Зефиров // Успехи химии.- 2003.- Том 72, № 7.- с. 706-727.

23. Зайченко Ю.П. Основи проектування штелектуальних систем. -К.:Видавничий д1м "Слово", 2004. 352 с. (http://www.iasa.org.ua/tpr.php?lang=rus)

24. Макаров JI.И. Методика и алгоритмы прогноза свойств химических соединений по общим фрагментам молекулярных графов // Ж.структур.химии. -1998. -39, №1. -с. 113-125.

25. Экспериментальный дизайн для выбора молекул из больших химических баз данных // Химия: РЖ.-1998. №4.-№ 4Б1137. -Реф.:

26. Experimental design for a choice of molecules from big chemical databases / Higgs Richard E., Bemis Kerry G., Watson Jan A., Wikel James H. // Chem. Inf. And Comput. Sci. -1997.-37, №5.-c.861-870.

27. Управление комбинаторным взрывом // Химия: РЖ.-1998. №6.-№ 6А19. -Реф.: Management of combinatory explosion / Leland Burton F., Christie Brandley D., Nourse James G., Maffett Tim, Welford Steve M. // Chem. Inf. And Comput. Sci. -1997.-37№1 .-c.62-70.

28. Розенблит A.B., , Голендер B.E. Логико-комбинаторные методы в конструировании лекарств. -Рига: Зинатне, 1984. -352 с.

29. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989.-213с.

30. Klopman G., Rosenkranz H.S. //Mutat.Res.-1994.-V.305. -P.33-46

31. Klopman G., Dimayuga M., Talafos J. //J.Chem. Ihf.and Comput.Sci.-1994.-V.34.-P.1320-1325.93. http://www.accelrys.com/prodacts/insight/94. http ://www. eyesopen. com/do wnload/#FrLTER7

32. Поройков В.В. Биоактивность веществ определит компьютер /В.В.Поройков , Д.А.Филимонов //Фармацевтический вестник. -2000.-№32 (83).-с.67-71.

33. Шкроб A. Tabulettae ex machine //Компьютерра. 2002 // http://www.computerra.rii/offline/2001/3 98/10165/

34. Авидон В.В. Дескрипторный язык для анализа сходства химических структур органических соединений / В.В. Авидон, JI.A. Лексина // НТИ. Серия 2. Информационные процессы и системы. -1974.-№3.-.22-25

35. Поройков В.В. Компьютерное предсказание биологической активности веществ: пределы возможного/ Химические науки и образование в России // http://www.chem.msu.su/rus/ioumals/xr/chel.htinl/

36. Информационно-прогнозирующая система SARET для анализа связи «структура-активность» в экотоксикологии. http ://www. erh.ru/dok/metod.02 .php/

37. Осипов А. Инструментальная система создания прогнозов как средство моделирования между строением вещества и его биологической активностью / http://www.nsu.ru/archive/conf/nit/96/notasect/node75.html/

38. NASAWIN-эмулятор нейронных сетей для QSAR//Химия: РЖ.-1999. №14.-№ 140450. -Реф.: NASAWIN -эмулятор нейронных сетей для QSAR / Гальберштам Н.М., Баскин И.И, Палюлин В.А., Зефиров Н.С. // 4

39. Рос.нац.конг. «Человек и лекарство», Москва 8-12 апр,1997.- тез.докл.-М.Д997.-с.253.

40. Зефиров Н.С. Рациональный дизайн лекарств /Н.С. Зефиров, О.Н.Зефирова / http://wsyachina.narod.ru/chem.istrv/compatible chemistry.html/

41. Абилев С.К., Любимова И.К. Метод QSAR и его роль в общей процедуре тестирования генотоксичности /В кн.: «Мутагены и канцерогены в окружающей среде: Новые подходы к оценке риска для здоровья» //СПб. -1998. -с.1 17-126.

42. Абилев С.К. QSAR в системе оценки мутагенности / http://abilev.narod.ru/qsar.hth/

43. Иванова А.А. Построение универсальной QSPR-модели для разнородной выборки органических соединений /А.А. Иванова, А.А. Иванов, А.А. Олиференко, В.А. Палюлин, Н.С.Зефиров // www.geokhuii/lmms/cmm-theses/ivanova.htm/

44. Зефиров Н.С. Компьютерный синтез // Соросовский образовательный журнал.-1997. №7.-с.52-56

45. Баскин И.И., Любимова ИХ, Абилев С.К., Палюлин В.А., Зефиров Н.С. // Доклады АН. -1993. -Т. 332, № 5. -с. 587-589.

46. Баскин И.И., Любимова И.К., Абилев С.К., Палюлин В.А., Зефиров Н.С. // Доклады АН. -1994. -Т. 339, № 1. -. 106-108.

47. Торопов А.А. QSPR моделирование температур стеклования полиариленоксидов/ А.А.Торопов, О.И. Балахоненко, Н.Л. Воропаева, И.Н. Рубан, С.Ш. Рашидова// Ж. структ. химии.- 2004. -№ 2. с. 311-314.

48. Торопов А.А. Обобщенный индекс молекулярной связности нулевого порядка: использование для QSPR -моделирования / А.А.Торопов,

49. А.П.Торопова, Н.Л. Воропаева // Координац. химия.- 1998. -24, № 8.- с. 563567.

50. Виноградова М.Г. Корреляция структура-свойство с использованием теории графов / М.Г. Виноградова, Ю.Г. Папулов, В.М. Смоляков, М.Н. Салтыкова // Ж. физ. химии. -1996.- Т.70, № 4.-С.560-567.

51. Поройков В.В., Филимонов Д.А. Компьютерный прогноз биологической активности химических соединений как основа для поиска и оптимизации базовых структур новых лекарств // http://www.chem.msu.su/rus/publ/Poroykov/welcome.html

52. Осипов А. Л. Модели прогнозирования токсикологических свойств химических веществ/ Осипов А. Л., Семенов Р. Д. // Автометрия.- 1995.-№ 6.-С.135-139.

53. Осипов А.Л. Методы статистической классификации химических веществ по степени токсичности / А.Л. Осипов, В.В. Александров // Автометрия. -2003. -39,№ 1.- с. 114-117.

54. Зацепин В. М. Система компьютерного предсказания физико-химических и биологических свойств веществ / В. М. Зацепин, А. Л. Осипов, Р. Д. Семенов // Автометрия.- 1995,- № 5. -с. 104-112.

55. Майер Э.А., Юртаев O.H., Акчурин Р.И., Рахматуллин Р.А. Производство и свойства полипропилена и сополимеров пропилена (обзор) // Пласт, массы .-1992.-№6.-с.12-16.

56. Иванюков Д.В., Фридман M.JI. Полипропилен (свойства и применение). -М.: Химия, 1974. -272 с.

57. Макаров В.Г., Коптенармусов В.Б. Промышленные термопласты: справочник.- М.:АНО «Издательство «Химия», «Издательство «КолосС», 2003.-208с.: ил.

58. Полипропилен и сополимеры пропилена. Технические условия. Изд. офиц. М.: ИПК Издательство стандартов, 2002

59. Узденский В.Б. Модификация полимерных материалов -придание изделиям новых потребительских свойств и улучшение условий переработки //Пластике. -2002. -№4. -с.35-37.

60. ЕСЗКС. Старение полимерных материалов. Термины и определения. Изд. офиц.: ГОСТ 9.710-84. -М.: Изд-во стандартов. -1985. -9с.

61. Патент на изобретение 979428, М.Кл.3 С 08 L 23/12 С 08 К5/37. -Полимерная композиция. // Демидова В.М., Лугова Л.И., Просенко Л.Е., Ким A.M., Коптюг В.А., Крысин А.П., Ширяева Л.В., Дудинова Л.Н.; Заявл. 02.07.81 ; Опубл. 07.12.82

62. Основы технологии переработки пластмасс: Учебник для вузов /С.В.Власов, Э.Л. Калинчев, Л.Б. Кандырин и др. -М.: Химия, 1995.-528с.

63. Горбунов Б.Н., Гурвич Я.А., Маслова И.П. Химия и технология стабилизаторов полимерных материалов. -М.: Химия, 1981. -368с.

64. Химические добавки к полимерам : Справочник / Под ред. И.П. Масловой 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Химия,1981 - 262с.

65. Химикаты для полимерных материалов : Справочник. М.: Химия, 1984. -320 с.

66. Синтез и исследование эффективности химикатов -добавок для полимерных материалов /Материалы Всесоюзной научно -технической конференции.: Т.: Изд-во «Тамбовская правда».-1969

67. Егилис Ф.М. и др. Эффективность промышленных стабилизаторов полипропилена// Пласт, массы, 1987, №12 —с.41

68. ЕСЗКС. Материалы полимерные. Метод определения защитной эффективности антиоксидантов. Изд. офиц.: ГОСТ 9.718-93.- Минск.: Изд-во стандартов. -1995. -10 с.

69. Черезова Е.Н. и др. Методы исследования эффективности стабилизаторов полимерных материалов. Практ. рук-во для выполн. лаб. практикума / http://chem .kstu.ru/butlerov comm

70. Фойгт И. Стабилизация синтетических полимеров против действия света и тепла. Пер. с нем. /Под ред. Б. М. Коварской. -JL: Химия, 1972. 544 с.

71. К.Б.Пиотровский, А.П.Иванов, Ю.А.Сухотина. Синтез и исследование эффективности химикатов для полимерных материалов. Вып.4. Тамбов, 1970, с.244.

72. Коршак В.В. Термостойкие полимеры. М.: Наука, 1969. - 357 с/

73. Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии. Уч. пособ. для студентов химико-технол. спец ВУЗов. -М.: Высш.школа, 1985 -327 с.

74. Соловьев М.Е., Соловьев М.М. Компьютерная химия. М.: СОЛОН-Пресс, 2005. -536 с.

75. Применение теории графов в химии / Под ред. Н.С.Зефирова, С.И. Кучанова. -Новосибирск: Наука, 1988. -554 с.

76. Бояринов А.И. Кафаров В.В. Методы оптимизации в химической технологии. -М.: Химия, 1975.-576с.

77. Кафаров В.В., Глебов М.Б. Математическое моделирование основных процессов химических производств: Учебное пособие для вузов. -М.: Высшая школа, 1991.- 400 с.

78. Теория вероятностей и математическая статистика: уч. пособие.-М.: ИНФРА-М, 2004.-287C.

79. Вершинин В.И., Дерендяев Б.Г., Лебедев К.С. Компьютерная идентификация органических соединений. -М.: Академкнига, 2002. -197 с.

80. Климова Л.М. Delphi7. Основы программирования. Решение типовых задач. Самоучитель. -КУДИЦ-ОБРАЗ, 2004. -480 с.

81. Дербишер В.Е. Компьютеризированная методика прогнозирования активных добавок к полимерным композициям / Дербишер В.Е., Гермашев И.В., Колесникова Е.А. // Пласт, массы. 1999. - № 2.- с. 32-35.

82. Орлов В.В Компьютерная диагностика канцерогенности химических веществ на основе систематизации и анализа структурных дескрипторов: Автореф. дис. на соискание уч. ст. канд. техн. наук /Волгоградский гос. техн. ун-т. -Волгоград, 2001. -23 с.

83. Орлов В.В Фрагментарный анализ структуры канцерогенных соединений / В.В.Орлов, П.М. Васильев, В.Е. Дербишер //Химия и технология элементоорганических мономеров и полимерных материалов: Сб. научн. тр. /ВолгГТУ.-Волгоград,2001. -с.74-80.