Серов Никита Сергеевич

Статья

Eremeyeva M., Din Y., Shirokii N., Serov N. SequenceCraft: machine learning-based resource for exploratory analysis of RNA-cleaving deoxyribozymes. BMC Bioinformatics. 2025. Vol. 26. No. 1. pp. 2.

Тезисы

Прогнозирование эффективности мирнк для нокдауна генов

Тезисы

Novel Interpretable Amino Acid Property-Based Peptide Embeddings for Improved Activity Prediction

Статья

Jyakhwo S., Bocharova V., Serov N., Dmitrenko A., Vinogradov V.V. SelTox: Discovering the Capacity of Selectively Antimicrobial Nanoparticles for Targeted Eradication of Pathogenic Bacteria. Advanced Materials Technologies. 2025. Vol. 10. No. 2. pp. 2400458.

Статья

Lokteva A.V., Baskakova K.O., Gandalipov E.R., Serov N.S., Mikhailova M., Koshel E.I. Biohybrid Living Material with Antibacterial and Regenerating Properties Based on Probiotic Bacteria Stress Metabolism Modulation. Macromolecular Bioscience. 2025. No. in press. pp. e00452.

Статья

Burmakina P., Kapustina O., Gubina N., Serov N., Vinogradov V. User-Friendly and Industry-Integrated AI for Medicinal Chemists and Pharmaceuticals. Artificial Intelligence Chemistry. 2024. Vol. 2. No. 2. pp. 100072.

Статья

Gubina N., Dmitrenko A., Solovev G., Yamshchikova L., Petrov O., Lebedev I., Serov N., Kirgizov G., Nikitin N., Vinogradov V. Hybrid Generative AI for De Novo Design of Co-Crystals with Enhanced Tabletability. Advances in Neural Information Processing Systems. 2024. Vol. 37. pp. 1-39.

Тезисы

Интерпретируемые дескрипторы пептидов с учётом физико-химических свойств аминокислот и металлических кофакторов

Тезисы

Generative AI for Co-Crystal Design with Property Control

Статья

Jyakhwo S., Serov N., Dmitrenko A., Vinogradov V.V. Machine Learning Reinforced Genetic Algorithm for Massive Targeted Discovery of Selectively Cytotoxic Inorganic Nanoparticles. Small. 2024. Vol. 20. No. 6. pp. 2305375.

Статья

Dubrovsky I., Dmitrenko A., Dmitrenko A., Serov N., Vinogradov V. Unveiling the Potential of AI for Nanomaterial Morphology Prediction. Proceedings of Machine Learning Research. 2024. Vol. 235. pp. 11957-11978.

Автореферат

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

Автореферат

MACHINE LEARNING REINFORCED BY GENETIC ALGORITHM: A PLATFORM TO DISCOVER SELECTIVELY CYTOTOXIC NANOMATERIALS FOR DRUG DELIVERY SYSTEMS

Тезисы

Направленный генеративный дизайн коформеров для получения сокристаллов с заданными свойствами

Тезисы

Text-to-Image генеративная система предсказания морфологии наноматериалов, основанная на модели обработки естественного языка и процедурах синтезов наночастиц, получаемых методами растворной химии

Тезисы

Дизайн фармацевтических сокристаллов при помощи методов генеративного глубокого обучения

Тезисы

Генеративный искусственный интеллект для получения сокристаллов с заранее заданными свойствами

Тезисы

Разработка сокристаллов с заранее заданными свойствами с использованием генеративной модели глубокого обучения

Тезисы

TEXT-TO-IMAGE ГЕНЕРАТИВНАЯ СИСТЕМА ПРЕДСКАЗАНИЯ МОРФОЛОГИИ НАНОМАТЕРИАЛОВ, ОСНОВАННАЯ НА МОДЕЛИ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА И ПРОЦЕДУРАХ СИНТЕЗОВ НАНОЧАСТИЦ, ПОЛУЧАЕМЫХ МЕТОДАМИ РАСТВОРНОЙ ХИМИИ

Тезисы

КОЛИЧЕСТВЕННОЕ ПРЕДСКАЗАНИЕ ЦИТОТОКСИЧНОСТИ НАНОМАТЕРИАЛОВ

Тезисы

Новые белковые дескрипторы

Тезисы

Направленный генеративный дизайн коформеров для получения сокристаллов с заранее заданными механическими свойствами

Тезисы

Text-to-Image ГЕНЕРАТИВНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ МОРФОЛОГИИ НАНОМАТЕРИАЛОВ, ПОЛУЧАЕМЫХ МЕТОДАМИ РАСТВОРНОЙ ХИМИИ, ОСНОВАННАЯ НА СИНТЕТИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУРАХ И МОДЕЛИ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА BERT

Тезисы

Text-to-Image система генеративного предсказания морфологии наноматериалов, получаемых методами растворной химии, основанная на модели обработки естественного языка и процедурах синтезов

Статья

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. Vol. 19. No. 48. pp. 2303522.

Статья

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.

Тезисы

Расширяемый ресурс открытого доступа для количественного прогнозирования каталитической активности нанозимов

Статья

Serov N.S., Vinogradov V.V. Artificial intelligence to bring nanomedicine to life. Advanced Drug Delivery Reviews. 2022. Vol. 184. pp. 114194.

Статья

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.

Тезисы

DiZyme: платформа для рационального дизайна нанозимов

Статья

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.

Статья

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.

Тезисы

Исследование влияния морфологии частиц на формировании протеиновой короны

Тезисы

The XII International Conference on Chemistry for Young Scientists MENDELEEV-2021

Тезисы

DiZyme: an Open-Access Expandable Resource for Quantitative Prediction of Nanozyme Catalytic Activity

Тезисы

DiZyme: an Open-Access Expandable Resource for Quantitative Prediction of Nanozyme Catalytic Activity

Статья

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.

Тезисы

Рациональный поиск фермент-мимикрирующих наноматериалов для высокоэффективного катализа при помощи алгоритмов машинного обучения

Статья

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.

Статья

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.

Тезисы

Магнитоуправляемый тромболитический препарат на основе наноразмерного карбоната кальция, энтрапированный плазмином

Статья

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.

Тезисы

Synthesis of plasmin-loaded Fe3O4@CaCO3 nanoparticles: towards next generation of thrombolytic drugs

Статья

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.