Програмні рішення для ефективного управління фінансами та відстеження бізнес-показників

У цій статті представлено розробку програмної системи для відслідковування бізнес-метрик. Метою даного дослідження є надання власникам бізнесу інструменту для відстеження їх бізнес-метрик, що дозволяє приймати рішення на основі даних. Методологія дослідження включає аналіз проблемної області, ідентифікацію ключових бізнес-метрик та дослідження існуючих програмних рішень. Дослідження розкриває важливість визначення ключових бізнес-метрик для маркетингу, бізнес-моделювання, фінансового планування та інших аспектів. Аналіз існуючих програмних рішень визначив їх переваги та недоліки, що допомогли визначити вимоги до програмної системи. Програмна система була розроблена з метою надання користувачеві можливості відстежувати та керувати бізнес-метриками, співпрацювати з партнерами та працювати віддалено. Новизна дослідження полягає у розробці програмної системи, яка надає чіткі інструкції щодо використання, захисту даних та онлайн-підтримки. Цінність програмної системи полягає в тому, що вона надає зручний інтерфейс для відстеження бізнес-метрик, прийняття рішень на основі даних та покращення результативності бізнесу. Дослідження надає комплексний аналіз розробки програмної системи для відстеження бізнес-метрик, з фокусом на практичність та корисність для власників бізнесу. Програмна система може використовуватися в різних галузях та галузях промисловості, забезпечуючи ефективний інструмент управління бізнес-метриками.This paper presents the development of a software system for business metrics tracking. The purpose of this research is to provide business owners with a tool to keep track of their business metrics, allowing them to make data-driven decisions. The methodology of this research includes an analysis of the problem area, identification of key business metrics, and examination of existing software solutions. This research reveal the importance of defining key business metrics for marketing, business modeling, financial planning, and other aspects. Analysis of existing software solutions identified their advantages and disadvantages, which helped to define the requirements for the software system. The software system was designed to provide the user with the ability to track and manage business metrics, collaborate with partners, and work remotely. This research lies in the development of a software system that provides clear instructions for use, data security, and online support. The practical value of the software system is that it provides a user-friendly interface for tracking business metrics, making data-driven decisions, and improving business performance. This research provides a comprehensive analysis of the development of a software system for business metrics tracking, with a focus on practicality and usefulness for business owners. The software system can be used in various fields and industries, providing an effective tool for managing business metrics

Accounting for Intraligand Interactions in Flexible Ligand Docking with a PMF-Based Scoring Function

We analyzed the frequency with which intraligand contacts occurred in a set of 1300 protein–ligand complexes [Plewczynski et al. J. Comput. Chem. 2011, 32, 742–755.]. Our analysis showed that flexible ligands often form intraligand hydrophobic contacts, while intraligand hydrogen bonds are rare. The test set was also thoroughly investigated and classified. We suggest a universal method for enhancement of a scoring function based on a potential of mean force (PMF-based score) by adding a term accounting for intraligand interactions. The method was implemented via in-house developed program, utilizing an Algo_score scoring function [Ramensky et al. Proteins: Struct., Funct., Genet. 2007, 69, 349–357.] based on the Tarasov-Muryshev PMF [Muryshev et al. J. Comput.-Aided Mol. Des. 2003, 17, 597−605.]. The enhancement of the scoring function was shown to significantly improve the docking and scoring quality for flexible ligands in the test set of 1300 protein–ligand complexes [Plewczynski et al. J. Comput. Chem. 2011, 32, 742–755.]. We then investigated the correlation of the docking results with two parameters of intraligand interactions estimation. These parameters are the weight of intraligand interactions and the minimum number of bonds between the ligand atoms required to take their interaction into account