Text-to-Image система генеративного предсказания морфологии наноматериалов, получаемых методами растворной химии, основанная на модели обработки естественного языка и процедурах синтезов
КОЛИЧЕСТВЕННОЕ ПРЕДСКАЗАНИЕ ЦИТОТОКСИЧНОСТИ НАНОМАТЕРИАЛОВ
Генеративный искусственный интеллект для получения сокристаллов с заранее заданными свойствами
Shirokii N., Din Y., Petrov I., Seregin Y., Sirotenko S., Razlivina J., Serov N., Vinogradov V. Quantitative prediction of inorganic nanomaterial cellular toxicity via machine learning. Small. 2023. Vol. 19. No. 19. pp. 2207106.
Разработка сокристаллов с заранее заданными свойствами с использованием генеративной модели глубокого обучения
MACHINE LEARNING REINFORCED BY GENETIC ALGORITHM: A PLATFORM TO DISCOVER SELECTIVELY CYTOTOXIC NANOMATERIALS FOR DRUG DELIVERY SYSTEMS
Направленный генеративный дизайн коформеров для получения сокристаллов с заранее заданными механическими свойствами
Дизайн фармацевтических сокристаллов при помощи методов генеративного глубокого обучения
Text-to-Image генеративная система предсказания морфологии наноматериалов, основанная на модели обработки естественного языка и процедурах синтезов наночастиц, получаемых методами растворной химии
TEXT-TO-IMAGE ГЕНЕРАТИВНАЯ СИСТЕМА ПРЕДСКАЗАНИЯ МОРФОЛОГИИ НАНОМАТЕРИАЛОВ, ОСНОВАННАЯ НА МОДЕЛИ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА И ПРОЦЕДУРАХ СИНТЕЗОВ НАНОЧАСТИЦ, ПОЛУЧАЕМЫХ МЕТОДАМИ РАСТВОРНОЙ ХИМИИ
Text-to-Image ГЕНЕРАТИВНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ МОРФОЛОГИИ НАНОМАТЕРИАЛОВ, ПОЛУЧАЕМЫХ МЕТОДАМИ РАСТВОРНОЙ ХИМИИ, ОСНОВАННАЯ НА СИНТЕТИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУРАХ И МОДЕЛИ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА BERT
Направленный генеративный дизайн коформеров для получения сокристаллов с заданными свойствами
Jyakhwo S., Serov N., Dmitrenko A., Vinogradov V.V. Machine Learning Reinforced Genetic Algorithm for Massive Targeted Discovery of Selectively Cytotoxic Inorganic Nanoparticles. Small. 2023. No. in press. pp. 2305375.
Jyakhwo S., Serov N., Vinogradov V. Discovery of selectively cytotoxic inorganic nanomaterial using machine learning reinforced genetic algorithm on normal and cancerous cell lines// International scientific conference of students, graduate students and young scientists Lomonosov-2023
Serov N., Kim P., Falchevskaya A., Shabalkin I., Dmitrenko A., Kladko D., Vinogradov V. Quantifying the Efficacy of Magnetic Nanoparticles for MRI and Hyperthermia Applications via Machine Learning Methods. Small. 2023. No. in press. pp. 2303522.
DiZyme: платформа для рационального дизайна нанозимов
Расширяемый ресурс открытого доступа для количественного прогнозирования каталитической активности нанозимов
Protasiuk L.E., Serov N.S., Lokteva A.V., Kladko D.V., Koshel E.I., Vinogradov V.V. Mechano-bactericidal anisotropic particles for oral biofilm treatment. Journal of Materials Chemistry B. 2022. Vol. 10. No. 25. pp. 4867-4877.
Serov N.S., Vinogradov V.V. Artificial intelligence to bring nanomedicine to life. Advanced Drug Delivery Reviews. 2022. Vol. 184. pp. 114194.
Razlivina J., Serov N., Shapovalova O., Vinogradov V. DiZyme: Open-Access Expandable Resource for Quantitative Prediction of Nanozyme Catalytic Activity. Small. 2022. Vol. 18. No. 12. pp. 2105673.
Serov N., Vinogradov V. Inverse material search and synthesis verification by hand drawings via transfer learning and contour detection. Small Methods. 2022. Vol. 6. No. 5. pp. 2101619.
Kladko D.V., Falchevskaya A., Serov N.S., Prilepskii A.Y. Nanomaterial Shape Influence on Cell Behavior. International Journal of Molecular Sciences. 2021. Vol. 22. No. 10. pp. 5266.
DiZyme: an Open-Access Expandable Resource for Quantitative Prediction of Nanozyme Catalytic Activity
Исследование влияния морфологии частиц на формировании протеиновой короны
The XII International Conference on Chemistry for Young Scientists MENDELEEV-2021
Рациональный поиск фермент-мимикрирующих наноматериалов для высокоэффективного катализа при помощи алгоритмов машинного обучения
DiZyme: an Open-Access Expandable Resource for Quantitative Prediction of Nanozyme Catalytic Activity
Prilepskii A.Y., Serov N.S., Kladko D.V., Vinogradov V.V. Nanoparticle-Based Approaches towards the Treatment of Atherosclerosis. Pharmaceutics. 2020. Vol. 12. No. 11. pp. 1056.
Kuchur O.A., Tsymbal S.A., Shestovskaya M.V., Serov N.S., Dukhinova M.S., Shtil A.A. Metal-derived nanoparticles in tumor theranostics: Potential and limitations. Journal of Inorganic Biochemistry. 2020. Vol. 209. pp. 111117.
Serov N.S., Darmoroz D., Lokteva A., Chernyshov I., Koshel E., Vinogradov V.V. One-pot synthesis of template-free hollow anisotropic CaCO 3 structures: towards inorganic shape-mimicking drug delivery systems. Chemical Communications. 2020. Vol. 56. No. 80. pp. 11969-11972.
Магнитоуправляемый тромболитический препарат на основе наноразмерного карбоната кальция, энтрапированный плазмином
Serov N., Prilepskii A.Y., Sokolov A., Vinogradov V.V. Synthesis of Plasmin-Loaded Fe3O4@CaCO3 Nanoparticles: Towards Next-Generation Thrombolytic Drugs. ChemNanoMat. 2019. Vol. 5. No. 10. pp. 1267-1271.
Synthesis of plasmin-loaded Fe3O4@CaCO3 nanoparticles: towards next generation of thrombolytic drugs
Испания, Виго