Диссертация
Сулимов Алексей Владимирович
Кандидат наук
Статус диссертации
01.12.2022
Диплом
Кандидат наук
31.10.2022
Решение о выдаче диплома
14.10.2022
Положительное заключение АК
21.07.2022
На рассмотрении в АК
09.06.2022
Положительная защита
30.04.2022
Объявление опубликовано
28.04.2022
Принят к защите
25.04.2022
Заключение комиссии
19.04.2022
Документы приняты
Тема диссертации
ФИО соискателя
Сулимов Алексей Владимирович
Приказ о выдаче диплома
№ 1393 от 01.12.2022
Степень на присвоение
Кандидат наук
Дата и время защиты
09.06.2022 17:30
Место проведения защиты
Москва. Ленинские горы. д.1, стр.2, физический факультет МГУ, аудитория 5-68
Научные руководители
Тыртышников Евгений Евгеньевич
Академик РАН Доктор наук Профессор
Академик РАН Доктор наук Профессор
Оппоненты
Поройков Владимир Васильевич
Член - корреспондент РАН Доктор наук
Шайтан Константин Вольдемарович
Доктор наук Профессор
Быстров Владимир Сергеевич
Доктор наук
Член - корреспондент РАН Доктор наук
Шайтан Константин Вольдемарович
Доктор наук Профессор
Быстров Владимир Сергеевич
Доктор наук
Места выполнения работы
Московский государственный университет имени M.B.Ломоносова, Научно-исследовательский вычислительный центр, 4.05.Лаборатория вычислительных систем и прикладных технологий программирования
Специальности
1.1.10. Биомеханика и биоинженерия
физико-математические науки
физико-математические науки
Диссертационный совет
Телефон совета
+7 495 939-11-95
В течение длительного времени разработка новых лекарств проводится с помощью методов экспериментального перебора больших библиотек химических соединений. Такой экспериментальный метод проб и ошибок требует больших материальных и временных затрат, прежде чем находятся новые биологически активные соединения, избирательно связывающиеся с активными центрами заданных белков-мишеней. Кроме того, постоянно усиливаются требования по уменьшению токсичности и улучшению других характеристик лекарств. Это приводит к необходимости повышения эффективности разработки лекарств. Данная работа посвящена методам компьютерного моделирования, которые помогают повысить на начальной стадии эффективность разработки новых лекарств.
# | Название файла | Размер |
---|---|---|
Нет прикрепленных файлов |