Журнал наноматериалов и молекулярных нанотехнологий

Квантовые фазы и геометрия Черна-Саймонса для генерации лиганда, нацеленного на сайты связывания COVID-19-SARS-COV-2 SPIKE D614G

 Григориадис Иоаннис 

Коронавирус SARS 2 (SARS-CoV-2) в вирусном Spike (S), кодирующем мутационный белок SARS-COV-2 SPIKE D614G, со временем преобладает в местах, раскрывая динамические аспекты его ключевых вирусных процессов, где он обнаружен, подразумевая, что это изменение усиливает вирусную передачу. Также было замечено, что ретровирусы инфицировали экспрессирующие ACE2 клетки, псевдотипированные с SG614, который в настоящее время влияет на все большее число стран заметно эффективнее, чем те, у которых есть SD614. Наличие новых мощных вычислительных ресурсов, методов молекулярного моделирования и качественных данных хемоинформатики сделало возможным создание надежных алгебраических расчетов для проектирования новых химических объектов, слияния химикатов, регистрации натуральных продуктов и множества других веществ, что подпитывает дальнейшее развитие и рост этой области разработки лекарств на основе квантового ИИ, чтобы сбалансировать компромисс между структурной сложностью и качеством таких биофизических предсказаний, которые не могут быть получены никаким другим методом. В этой статье мы решительно объединяем топологические геометрические методы, нацеленные на атомистический уровень белкового аппарата вируса SARS-COV-2, которые просты в машинном обучении противовирусных характеристик, чтобы предложить компьютерные стратегии рационального проектирования лекарств, эффективные в вычислительном использовании стыковки и достаточно мощные для достижения очень высоких уровней точности для этой in silico-попытки создания молекулы, разработанной AI-Quantum, малой молекулы ROCCUSTYRNATM, многоцелевого лекарственного каркаса. (1S,2R,3S)‐2‐({[(1S,2S,4S,5R)‐4‐этенил‐4‐сульфонилбицикло[3,2,0]гептан‐2‐ил]окси}амино)‐3‐[(2R,5R)‐5‐(2‐метил‐6‐метилиден‐6,9‐дигидро‐3H‐пурин‐9‐ил)‐3‐метилиденоксолан‐2‐ил] фосфин‐1‐карбонитрил, нацеленный на мутацию COVID-19-SARS-COV-2 SPIKE D614G с использованием топологии Черна-Саймонса Евклидовой геометрической модели в сгенерированном Линденбаумом-Тарским QSAR-автоматическом моделировании и искусственном Прогностические нейронные сети на основе интеллекта.