Серов Никита Сергеевич

Статья

Kapustina O., Burmakina P., 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.

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.

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. 2024. No. in press. pp. 2400458.

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 заранее заданными механическими свойствами

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

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.

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

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

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.

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

Тезисы

Расширяемый ресурс открытого доступа для количественного прогнозирования каталитической активности нанозимов

Тезисы

Исследование влияния морфологии частиц на формировании протеиновой короны

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

Тезисы

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

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

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

Магнитоуправляемый тромболитический препарат на основе наноразмерного карбоната кальция, энтрапированный плазмином

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.

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.

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.