Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Połączenie symulacji molekularnej i uczenia głębokiego w projektowaniu leków de novo

2020/37/N/ST6/02728

Słowa kluczowe:

uczenie głębokie sieci neuronowe projektowanie leków wspomagane komputerowo modele generatywne dokowanie molekularne

Deskryptory:

  • ST6_7: Sztuczna inteligencja, systemy inteligentne i wieloagentowe
  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowania w przetwarzaniu sygnałów (np. mowy, obrazów, filmów)
  • ST6_12: Obliczenia naukowe, narzędzia modelowania i symulacji

Panel:

ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca:

Uniwersytet Jagielloński, Wydział Matematyki i Informatyki

woj.

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

dr Tomasz Jakub Danel 

Liczba wykonawców projektu: 2

Konkurs: PRELUDIUM 19 - ogłoszony 2020-03-16

Przyznana kwota: 85 932 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2021-02-01

Zakończenie projektu: 2024-01-31

Planowany czas trwania projektu: 36 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt rozliczony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Dane z raportu końcowego/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (11)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (9)
  1. Generative Models Should at Least Be Able to Design Molecules That Dock Well: A New Benchmark
    Autorzy:
    Tobiasz Ciepliński, Tomasz Danel, Sabina Podlewska, Stanisław Jastrzębski
    Czasopismo:
    Journal of Chemical Information and Modeling (rok: 2023, tom: 63, strony: 3238–3247), Wydawca: American Chemical Society
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1021/acs.jcim.2c01355 - link do publikacji
  2. Extended study on atomic featurization in graph neural networks for molecular property prediction
    Autorzy:
    Agnieszka Wojtuch, Tomasz Danel, Sabina Podlewska, Łukasz Maziarka
    Czasopismo:
    Journal of Cheminformatics (rok: 2024, tom: 15, strony: -), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1186/s13321-023-00751-7 - link do publikacji
  3. MedChem Game: Gamification of Drug Design
    Autorzy:
    Tomasz Danel, Jan Łęski, Sabina Podlewska, Igor T. Podolak
    Czasopismo:
    Journal of Chemical Education (rok: 2024, tom: nie dotyczy, strony: nie dotyczy), Wydawca: American Chemical Society
    Status:
    Złożona
  4. Docking-based generative approaches in the search for new drug candidates
    Autorzy:
    Tomasz Danel, Jan Łęski, Sabina Podlewska, Igor T Podolak
    Czasopismo:
    Drug Discovery Today (rok: 2023, tom: 28, strony: -), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.drudis.2022.103439 - link do publikacji
  5. Relative molecule self-attention transformer
    Autorzy:
    Łukasz Maziarka, Dawid Majchrowski, Tomasz Danel, Piotr Gaiński, Jacek Tabor, Igor Podolak, Paweł Morkisz, Stanisław Jastrzębski
    Czasopismo:
    Journal of Cheminformatics (rok: 2024, tom: 16, strony: -), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1186/s13321-023-00789-7 - link do publikacji
  6. Docking-based generative approaches in the search for new drug candidates
    Autorzy:
    Tomasz Danel, Jan Łęski, Sabina Podlewska, Igor T Podolak
    Czasopismo:
    Drug Discovery Today (rok: 2023, tom: 28, strony: -), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.drudis.2022.103439 - link do publikacji
  7. SONG: Self-Organizing Neural Graphs
    Autorzy:
    Łukasz Struski, Tomasz Danel, Marek Śmieja, Jacek Tabor, Bartosz Zieliński
    Czasopismo:
    Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
    Status:
    Złożona
  8. Generation of new inhibitors of selected cytochrome P450 subtypes – in silico study
    Autorzy:
    Tomasz Danel, Agnieszka Wojtuch, Sabina Podlewska
    Czasopismo:
    Computational and Structural Biotechnology Journal (rok: 2022, tom: 20, strony: 5639-5651), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.005 - link do publikacji
  9. Generation of new inhibitors of selected cytochrome P450 subtypes – in silico study
    Autorzy:
    Tomasz Danel, Agnieszka Wojtuch, Sabina Podlewska
    Czasopismo:
    Computational and Structural Biotechnology Journal (rok: 2022, tom: 20, strony: 5639-5651), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.005 - link do publikacji
  10. SONG: Self-Organizing Neural Graphs
    Autorzy:
    Łukasz Struski, Tomasz Danel, Marek Śmieja, Jacek Tabor, Bartosz Zieliński
    Czasopismo:
    Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
    Status:
    Złożona
  11. Machine learning accelerates pharmacophore-based virtual screening of MAO inhibitors
    Autorzy:
    Marcin Cieślak, Tomasz Danel, Olga Krzysztyńska-Kuleta, Justyna Kalinowska-Tłuścik
    Czasopismo:
    Scientific Reports (rok: 2024, tom: 14, strony: nie dotyczy), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1038/s41598-024-58122-7 - link do publikacji
  1. ProGReST: Prototypical Graph Regression Soft Trees for Molecular Property Prediction
    Autorzy:
    Dawid Rymarczyk, Daniel Dobrowolski, Tomasz Danel
    Konferencja:
    Proceedings of the 2023 SIAM International Conference on Data Mining (SDM) (rok: 2023, tom: SIAM International Conference on Data Mining (SDM23), strony: 379 - 387), Wydawca: Society for Industrial and Applied Mathematics
    Data:
    konferencja 27-29 kwietnia 2023
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1137/1.9781611977653.ch43 - link do publikacji
  2. ProGReST: Prototypical Graph Regression Soft Trees for Molecular Property Prediction
    Autorzy:
    Dawid Rymarczyk, Daniel Dobrowolski, Tomasz Danel
    Konferencja:
    Proceedings of the 2023 SIAM International Conference on Data Mining (SDM) (rok: 2023, tom: SIAM International Conference on Data Mining (SDM23), strony: -), Wydawca: Society for Industrial and Applied Mathematics
    Data:
    konferencja 27-29 kwietnia 2023
    Status:
    Przyjęta do publikacji
  3. DrugGame: Gamification of Drug Design
    Autorzy:
    Tomasz Danel, Jan Łęski, Sabina Podlewska, Igor T. Podolak
    Konferencja:
    2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (tom: IROS 2022, strony: )
    Status:
    Złożona
  4. SONGs: Self-Organizing Neural Graphs
    Autorzy:
    Łukasz Struski, Tomasz Danel, Marek Śmieja, Jacek Tabor, Bartosz Zieliński
    Konferencja:
    2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) (rok: 2023, tom: 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), strony: 3837-3846), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 2-7 stycznia 2023
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/WACV56688.2023.00384 - link do publikacji
  5. DrugGame: Gamification of Drug Design
    Autorzy:
    Tomasz Danel, Jan Łęski, Sabina Podlewska, Igor T. Podolak
    Konferencja:
    2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (tom: IROS 2022, strony: )
    Status:
    Złożona
  6. Comparison of Atom Representations in Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction
    Autorzy:
    Agnieszka Pocha, Tomasz Danel, Sabina Podlewska, Jacek Tabor, Łukasz Maziarka
    Konferencja:
    2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) Proceedings (rok: 2021, tom: IJCNN 2021, strony: ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 18-22 Lipca 2021
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/IJCNN52387.2021.9533698 - link do publikacji
  7. Comparison of Atom Representations in Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction
    Autorzy:
    Agnieszka Pocha, Tomasz Danel, Sabina Podlewska, Jacek Tabor, Łukasz Maziarka
    Konferencja:
    2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) Proceedings (rok: 2021, tom: IJCNN 2021, strony: ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 18-22 Lipca 2021
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/IJCNN52387.2021.9533698 - link do publikacji
  8. Comparison of Atom Representations in Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction
    Autorzy:
    Agnieszka Pocha, Tomasz Danel, Sabina Podlewska, Jacek Tabor, Łukasz Maziarka
    Konferencja:
    2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) Proceedings (rok: 2021, tom: IJCNN 2021, strony: ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 18-22 Lipca 2021
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/IJCNN52387.2021.9533698 - link do publikacji
  9. SONGs: Self-Organizing Neural Graphs
    Autorzy:
    Łukasz Struski, Tomasz Danel, Marek Śmieja, Jacek Tabor, Bartosz Zieliński
    Konferencja:
    2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) (rok: 2023, tom: 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), strony: 3837-3846), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 2-7 stycznia 2023
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/WACV56688.2023.00384 - link do publikacji

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy