ИСТИНА

Целью работы являются: На основании теоретических расчетов методами квантовой химии и машинного обучения отобрать наиболее перспективные базовые структуры макроциклических рецепторов для связывания пертехнетат- и перренат-анионов.

The purpose of the work is: On the basis of theoretical calculations using the methods of quantum chemistry and machine learning, select the most promising basic structures of macrocyclic receptors for binding pertechnetate and perrhenate anions. The tasks of the work are: 1. Conduct theoretical modeling of the first and second hydration shells of the pertechnetate anion in aqueous solutions at different pH values ​​using quantum chemical methods. 2. Determine the geometric parameters of the coordination cavity of potential cationic macroheterocycles for binding pertechnetate and perrhenate anions containing NH fragments and metal atoms as anion-binding centers. 3. Develop models for calculating the solubility and lipophilicity of ligands using machine learning methods. 4. Calculate the solubility and lipophilicity of potential cationic macroheterocycles from item 4 using the developed models based on machine learning methods.

Должны быть проведены следующие работы: 1. Теоретическое моделирование первой и второй гидратных оболочек пертехнетат-аниона в водных растворах при разных значениях рН с использованием квантово-химических методов. 2. Определение геометрических параметров координационной полости потенциальных катионных макрогетероциклов для связывания пертехнетат- и перренат-анионов, содержащих фрагменты NH и атомы металлов в качестве анион-связывающих центров. 3. Разработка моделей для расчета растворимости и липофильности лигандов с использованием методов машинного обучения. 4. Расчет растворимости и липофильности потенциальных катионных макрогетероциклов из п.4 с использованием разработанных моделей на основе методов машинного обучения.

Выполнены следующие работы - 1. Теоретическое моделирование первой и второй гидратных оболочек пертехнетат-аниона в водных растворах при разных значениях рН с использованием квантово-химических методов. 2. Определение геометрических параметров координационной полости потенциальных катионных макрогетероциклов для связывания пертехнетат- и перренат-анионов, содержащих фрагменты NH и атомы металлов в качестве анион-связывающих центров. 3. Разработка моделей для расчета растворимости и липофильности лигандов с использованием методов машинного обучения. 4. Расчет растворимости и липофильности потенциальных катионных макрогетероциклов из п.4 с использованием разработанных моделей на основе методов машинного обучения.