Подходы к прогнозированию аффинности лигандов 18 кДа транслокаторного белка TSPO с целью создания молекул с нейропсихотропной активностью человека (HUVEC)

Predict of anxiolytic activity and affinity for the translocator protein (TSPO), compounds in the 1-arylpyrrolo[1,2-a]pyrazine-3-carboxamide series by QSAR (Quantitative structure-activity relationship) and molecular docking was carried out. 9 Models were created from a combination of three methods of machine learning (ASNN, FSMLR, PLS) with a different set of 2D fragmented descriptors (OEState, ISIDA, GSFrag). For the validation of the model, 5-fold cross-checking was used. For molecular docking, the following programs were used: for building 3D ligand models, Marvin software package from ChemAxon, preparation of protein 2MGY (Protein Data Bank) was performed in AutodockTools, and to establish the affinity of Autodock 4.2. In addition, a study was made of the hydrophobic correspondence in the PLATINUM web service. As a result of these studies, the most promising TSPO ligands were identified. Also, the structure-property relationship was evaluated.Выполнено прогнозирование аффинности к 18 кДа транслокаторному белку (TSPO) соединений в ряду 1-арилпирроло[1,2-а]пиразин-3-карбоксамидов методами QSAR (Quantitative structure-activity relationship) и молекулярного докинга. Были созданы 9 моделей из комбинации трёх методов машинного обучения (ASNN, FSMLR, PLS) с различным набором 2D фрагментарных дескрипторов (OEState, ISIDA, GSFrag). Для валидации модели использовался 5-кратный перекрёстный контроль. Для молекулярного докинга использовались следующие программы: для построения 3D моделей лигандов программный пакет Marvin от ChemAxon, подготовка белка 2MGY (Protein Data Bank) выполнялась в AutodockTools, а для установления аффинности Autodock 4.2. дополнительно было проведено исследование гидрофобного соответствия в веб-сервисе PLATINUM. В результате данных исследований были выявлены наиболее перспективные лиганды TSPO. Произведён анализ связи структура-аффинность

On the determination of the required configuration of the unmanned aerial vehicle with variable structure

Пантилеев Андрей Сергеевич. Преподаватель кафедры «Летательные аппараты и автоматические установки», Южно-Уральский государственный университет. Область научных интересов – разработка высокоманевренных беспилотных летательных аппаратов, новых методик конструирования, контроля и испытаний узлов беспилотных летательных аппаратов; создание экспериментальной базы и методик наземной отработки беспилотных малоразмерных летательных аппаратов; 3-D моделирование и математическое моделирование движения систем твердых тел. E-mail: [email protected] Andrew S. Pantileev. Assistant of “Flying machines and automatic installation”, South Ural State University. Research interests – development of highly maneuverable UAVs, new methods of design, control and test parts of unmanned aircrafts; the creation of experimental facilities and techniques ground tests of small aircraft; 3-D modeling of the mathematical modeling of the motion of rigid bodies. E-mail: [email protected] Федоров Виктор Борисович. Кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизация механосборочного производства», Южно-Уральский государственный университет. Область научных интересов – разработка высокоманевренных беспилотных летательных аппаратов, новых методик конструирования, контроля и испытаний узлов беспилотных летательных аппаратов; создание экспериментальной базы и методик наземной отработки беспилотных малоразмерных летательных аппаратов; синтез алгоритмов управления и навигации автономных объектов; разработка методик тестирования, натурных и полунатурных испытаний. Тел.: +7 (351) 267-91-10; e-mail: [email protected] Viktor B. Fedorov. The candidate of engineering science, аssociate professor of “Automating of mechanical and assembling production”, South Ural State University. Research interests – development of highly maneuverable UAVs, new methods of design, control and test parts of unmanned aircrafts; the creation of experimental facilities and techniques ground tests of small aircraft; synthesis of autonomous navigation and control algorithms; development of testing methods, HIL, SIL and PIL tests. Tel.: +7 (351) 267-91-10; e-mail: [email protected]Рассматривается задача создания математической модели движения беспилотного летательного аппарата (БПЛА) с изменяемой в полете структурой. Приводится перечень основных проектных параметров и проводится численный эксперимент для определения конфигурации, удовлетворяющей условию выполнения маневра при низких скоростях полета. The problem of creating a mathematical model of the motion variable UAV in flight structure. A list of key design parameters and the numerical experiment is conducted to determine the configuration satisfying the maneuver at low speeds

Statement of the problem of optimum landing approach of the pilotless flying machine with structure changed in flight

Пантилеев Андрей Сергеевич - преподаватель кафедры летательных аппаратов и автоматических установок ЮУрГУ; [email protected]. Pantileev Andrei Sergeevich - lecturer of Aircraft and Automatic Facilities Department of SUSU; [email protected]Балансирное управление совместно с классическими аэродинамическими органами управления позволит существенно сократить дистанцию посадки. Выводятся уравнения движения с учетом подвижного груза и без него, для беспилотного летательного аппарата с изменяемой в полете структурой. Management of position of the centre of gravity together with classical aerodynamic controls will allow to reduce a landing distance essentially. The equations of movement taking into account mobile cargo and without it, for unmanned aerial vehicle with structure changed in flight are deduced