Полищук, П. Г.Кузьмин, В. Е.Артеменко, А. Г.Соболева, С. Г.Макан, С. Ю.Поліщук, П. Г.Кузьмін, В. Є.Артеменко, А. Г.Соболєва, С. Г.Макан, С. Ю.Polischuk, Pavel G.Kuz'min, Victor E.Artemenko, Anatoly G.Soboleva, Svetlana G.Makan, Svetlana Yu.2010-09-132010-09-132007Вiсник Одеського нацiонального унiверситету = Odessa National University Heraldhttps://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/341Вiсник Одеського нацiонального унiверситету = Вестник Одесского национального университета / ОНУ імені І. І. Мечникова. - Одеса : Астропринт, 2007. - Том 12, Вип. 1-2: Сер. "Хімія". - укр. та рос.Проведен анализ связи структура-аффинитет к 5-НТ1А рецепторам методом классификационных деревьев для 38 соединений обучающей выборки. Разработана процедура, позволяющая в рамках этого алгоритма оценить относительное влияние структурных фрагментов на изучаемую активность. Полученная QSAR 1 модель позволяет достаточно надежно прогнозировать классы активности. Определены структурные фрагменты и характер их влияния на аффинитет. Авторами запропоновано підхід інтерпретації моделей класифікаційних дерев, що є цілком адекватним для вирішення QSAR задач. Він дозволяє достатньо надійно прогнозувати рівні активності досліджуваних сполук, а також дозволяє виділити структурні фрагменти, що визначають аффінітет сполук до 5-НТ1А рецепторів. Thus we ascertained that the proposed approach was quite adequate for solution of QSAR tasks. This approach could be used for reliable prediction of activity ranks. Also it allowed choosing structure fragments which determine studied affinity.ukQSARлиганды 5-НТ1А рецепторовклассификационные деревьяліганди 5-НТ1А рецепторівкласифікаційні дереваligands of 5-HT1A receptorsclassification treesArticle