Membros da rede de colaboração acadêmica do Reaxys
Veja gravações de webinars abre em uma nova guia/janela apresentados por nossos membros de colaboração acadêmica ao mostrarem seu conhecimento no uso do Reaxys em seus trabalhos.
Dr. Andreas Brunschweiger
Professor de Química e Biologia Química da Universidade Técnica de Dortmund (Alemanha)
Foco da pesquisa
As bibliotecas codificadas por DNA (DELs) são uma tecnologia poderosa para a triagem de pequenas moléculas com base em alvos. O design das DELs levanta a questão da seleção de reações químicas para acessar a diversidade química e, principalmente, estrutural. No entanto, o espaço das reações químicas é vasto e, portanto, são necessárias ferramentas assistidas por computador para a mineração dos bancos de dados de reações. Seu grupo desenvolve uma ferramenta que permite filtrar reações relevantes do espaço de reações e organizar o número ainda impressionante de reações potencialmente úteis por meio de agrupamento. Essa ferramenta dará suporte à tomada de decisões para o projeto de bibliotecas codificadas.
Publicações relevantes
M. Potowski, F. Losch, E. Wünnemann, J. K. Dahmen, S. Chines, A. Brunschweiger. Screening of metal ions and organocatalysts on solid support-coupled DNA oligonucleotides guides design of DNA-encoded reactions. Chem. Sci., 2019, 10, 10481-10492.
M. Potowski, V. B. K. Kunig, L. Eberlein, A. Vakalopoulos, S. M. Kast, A. Brunschweiger. Chemically stabilized DNA barcodes for DNA-encoded chemistry. Angew. Chem. Int. Ed., 2021, 60, 19744-19749.
Conecte com o Dr. Brunschweiger abre em uma nova guia/janela
Leroy (Lee) Cronin
Professor, Faculdade de Química da Universidade de Glasgow (Escócia)
Foco da pesquisa
Uma abordagem universal para a informática de reação: Atualmente, é possível projetar e sintetizar muitas moléculas e materiais fisicamente permitidos e concebíveis na prática, mas, paradoxalmente, não é possível reproduzir ou executar novamente esses procedimentos bem-sucedidos com alta confiabilidade. Isso ocorre porque muitas das condições criadas para a síntese manual ou semimanual não são registradas de maneira uniforme e não há uma maneira padrão de registrar a informática da reação. Seu grupo trabalha para resolver esse problema, desenvolvendo uma abordagem universal para registrar a informática da reação e a síntese química, o que permite traduzir todos os procedimentos, manuais ou automáticos, em uma nova linguagem padrão para explorar reações e sínteses químicas.
Além disso, essa nova abordagem é mapeada em uma linguagem de programação universal para química que é acessível a TODOS os químicos sintéticos e funcionará em TODOS os sistemas robóticos (sujeito à especificação adequada), portanto, capaz de transformar universalmente o código em processos químicos e materiais confiáveis.
Publicações relevantes
J. Granda, L. Donina, V. Dragone, D. –L. Long, L. Cronin. Controlling an organic synthesis robot with machine learning to search for new reactivity. Nature, 2018, 559, 377-381.
S. Steiner, J. Wolf, S. Glatzel, A. Andreou, J. Granda, G. Keenan, T. Hinkley, G. Aragon-Camarasa, P. J. Kitson, D. Angelone, L. Cronin. Organic synthesis in a modular robotic system driven by a chemical programming language. Science, 2019, 363, 144-152.
] S. Hessam M. Mehr, M. Craven, A. Leonov, G. Keenan, L. Cronin. A universal system for digitization and automatic execution of the chemical synthesis literature. Science, 2020, 370, 101-108A.
D. Caramelli, J. M. Granda, S. Hessam M. Mehr, D. Cambié, A. B. Henson and L. Cronin. Reactivity First Approach to Autonomous Discovery of New Chemistry. ChemRxiv, Theoretical and Computational Chemistry, 2021.
Honrarias e prêmios mais recentes
NIH Integrated Challenge Prize, JSCC International Award (ambos em 2019)
Conecte-se com o Prof. Cronin
Alexei Lapkin
Professor, Departamento de Engenharia Química e Biotecnologia Universidade de Cambridge (Reino Unido)
Foco da pesquisa
O foco atual do grupo de Alexei Lapkin é a química sustentável, ciência de dados e aprendizado de máquina no desenvolvimento de processos químicos. Eles trabalham no desenvolvimento de tecnologias digitais inovadoras para enfrentar os desafios de sustentabilidade nos setores químicos. Métodos de aprendizado de máquina e abordagens de Big Data para o projeto de caminhos de reação para a economia circular são duas áreas que estão sendo desenvolvidas. O grupo do Prof. Lapkin também está buscando ativamente o desenvolvimento de métodos de aprendizado de máquina e IA para o desenvolvimento de processos.
Publicações relevantes
J.M. Weber, P. Lio, A. Lapkin. Identification of strategic molecules for future circular supply chains using large reaction networks. React. Chem. Eng., (2019). DOI: 10.1039/c9re00213h abre em uma nova guia/janela
Conecte-se com o Prof. Lapkin
Timur I. Madzhidov
Professor Adjunto, Diretor de Química Orgânica do A.M. Butlerov Institute of Chemistry, Universidade Federal Kazan (Rússia)
Foco da pesquisa
Como líder de equipe do Laboratório de Quimioinformática e Modelagem Molecular, o principal interesse de pesquisa do Prof. Madzhidov é informática de reações. Ele é um dos contribuidores da CGRtools, uma biblioteca para o processamento de reações, além de outras ferramentas de código aberto para informática de reações. Ele desenvolveu as abordagens baseadas em aprendizado de máquina para velocidade das reações, constante de equilíbrio, previsão da enantiosseletividade e avaliação das condições ideais da reação. Também propôs uma técnica baseada em IA para inventar reações novas. O Prof. Madzhidov é atuante na sugestão de ferramentas de código aberto para criação de bancos de dados de reações químicas (CGRdb, RePathDB), homogeneização e curadoria de dados de reações e extração de conhecimento de grandes conjuntos de dados de reações.
O Prof. Madzhidov desenvolveu várias abordagens para o desenvolvimento de fármacos com base na aplicação de farmacóforos e de aprendizado de múltiplas instâncias.
Publicações relevantes
Automatized assessment of protective group reactivity: a step toward big reaction data analysis. AI Lin, TI Madzhidov, O Klimchuk, RI Nugmanov, IS Antipin, A Varnek. Journal of chemical information and modeling, 56 (11), 2140-2148. https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jcim.6b00319 abre em uma nova guia/janela
Artificial intelligence in synthetic chemistry: achievements and prospects. II Baskin, TI Madzhidov, IS Antipin, AA Varnek. Russian Chemical Reviews, 86 (11), 1127. https://iopscience.iop.org/article/10.1070/RCR4746/meta abre em uma nova guia/janela
Reaction Data Curation I: Chemical Structures and Transformations Standardization. T Gimadiev, A Lin, VA Afonina, D Batyrshin, RI Nugmanov, T Akhmetshin, P Sidorov, N Duybankova, J Verhoeven, J Wegner, H Ceulemans, A Gedich, TI Madzhidov, A Varnek. Molecular Informatics, 2021. https://doi.org/10.1002/minf.202100119 abre em uma nova guia/janela
Entre em contato com o Prof. Madzhidov
Guillermo Restrepo
Instituto Max Planck de Matemática, Centro Interdisciplinar de Bioinformática e Ciências, Universidade de Leipzig (Alemanha)
Foco da pesquisa
Guillermo Restrepo é membro ativo desde 2017. Seu trabalho se concentra na evolução do conhecimento químico e na história da química para estudar a expansão histórica do espaço químico e a evolução do sistema periódico.
Publicações relevantes
Eugenio J. Llanos, Wilmer Leal, Duc H. Luu, Jürgen Jost, Peter F. Stadler, and Guillermo Restrepo. Exploration of the chemical space and its three historical regimes. PNAS, 2019. https://www.pnas.org/content/116/26/12660 abre em uma nova guia/janela
Wilmer Leal, Eugenio J. Llanos, Peter F. Stadler, Juergen Jost, Guillermo Restrepo. ChemRxiv, 2019. https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/60c743f0702a9b4c2918a6ea abre em uma nova guia/janela
Honrarias e prêmios mais recentes
2020 Gmelin-Beilstein Denkmünze da Sociedade Alemã de Química