1. Адылова Ф.Т. Нейронные сети глубокого обучения в моделировании отношения «структура-активность» Проблемы вычислительной и прикладной математики (2019), №3(21), с.5-19

2. Адылова Ф.Т., Давронов Р. Р. Новый подход к решению проблемы малых выборок в QSARмоделировании // Проблемы вычислительной и прикладной математики. — 2021. — №4(34). — С. 73-83.

3. Kexin Huang, Cao Xiao, Lucas M. Glass, Jimeng Sun Drug-BERT: Pre-training Drug Sub-structure Representation for Molecular Property Prediction https://www.kexinhuang.com/s/AIDM_Drug-BERT.pdf

4. Devlin, Jacob, et al. "Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding." NAACL (2019)

5. Andrew M Dai, Quoc V Le. 2015. Semi-supervised sequence learning. In Advances in neural information processing systems, pages 3079–3087

6. Matthew Peters, Mark Neumann, Mohit Iyyer, Matt Gardner, Christopher Clark, Kenton Lee, and Luke Zettlemoyer. 2018a. Deep contextualized word representations. In NAACL.

7. Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans, Ilya Sutskever. 2018. Improving language understanding with unsupervised learning. Technical report, OpenAI.

8. Jeremy Howard and Sebastian Ruder. 2018. Universal language model fine-tuning for text classification. In ACL. Association for Computational Linguistics.

9. David K Duvenaud, Dougal Maclaurin, Jorge Iparraguirre, Rafael Bombarell, Timothy Hirzel, Alán AspuruGuzik, and Ryan P Adams. Convolutional networks on graphs for learning molecular fingerprints. In Advances in neural information processing systems, pages 2224–2232, 2015

10. БН Кузиев, РР Давронов, ФТ Адылова, БА Абдурахмонов. Биологической активности органических соединений в моделировании отношения «структура-активность».

11. ФТ Адилова, Р Давронов, БН Қўзиев. Алгоритмические проблемы биоинформатики и подходы к их решению. 5⋅ 2009_, 56

12. БН Кузиев, РР Давронов, ФТ Адылова, БА Абдурахмонов Сравнение эффективности предикторов биологической активности органических соединений в моделировании отношения «структура– активность» ГГТУ им. ПО Сухого

13. Кузиев, Б. Н., Холмуминова, Д. А., & Муртазин, Э. Р. Электронное обучение как часть образовательного процесса. Ученый XXI века, 1, 43.

14. Кузиев, Б. Н., Муртазин, Э. Р., & Холмуминова, Д. А. (2016). Внедрение информационных технологий в образовательный процесс. Ученый XXI века, 28.

15. Kuziev, B. N., Murtazin, E. R., & Kholmuminova, D. A. (2016). Introduction information technologies to educational process. Ученый XXI века, (3-1 (16)), 26-28.

16. Адылова, Ф. Т., Кузиев, Б. Н., & Давронов, Р. Р. (2023). ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ОСНОВА ЦИФРОВОЙ ТЕРАПИИ ДИАБЕТА. Universum: технические науки, (1-4 (106)), 5-11.