Forwarded from AnanikovLab
💡 “Build-a-bio-Strip”: Ваш помощник в зеленой химии
Рады сообщить о публикации нашей статьи в ACS Journal of Chemical Information and Modeling, где представлен новый онлайн-сервис — “Build-a-bio-Strip”. Это удобный инструмент для быстрого анализа токсичности химических процессов, созданный для поддержки учёных в разработке более безопасных и устойчивых методов синтеза.
⚙️ Как работает “Build-a-bio-Strip”?
Сервис позволяет пользователям загружать данные, такие как полумаксимальные цитотоксические концентрации (CC₅₀) или полулетальные дозы (LD₅₀) для каждого реагента. Также доступна опция использования прогнозируемых значений токсичности, рассчитанных на основе структурных формул (SMILES). Инструмент автоматически анализирует эти данные и рассчитывает ключевые токсикологические показатели, включая био-фактор и цитотоксические потенциалы для каждой возможной реакции. Кроме того, “Build-a-bio-Strip” визуализирует вклад каждого компонента реакции в общую токсичность процесса с помощью био-стрипов, что помогает учёным выделить наиболее токсичные компоненты и оптимизировать выбор реагентов для снижения экологических рисков.
🧑💻 Попробуйте прямо сейчас!
Сервис доступен всем желающим по ссылке. Оцените возможности “Build-a-bio-Strip” и внесите свой вклад в создание более безопасных и экологичных химических технологий!
Полный текст статьи ищите в комментариях 👇
Рады сообщить о публикации нашей статьи в ACS Journal of Chemical Information and Modeling, где представлен новый онлайн-сервис — “Build-a-bio-Strip”. Это удобный инструмент для быстрого анализа токсичности химических процессов, созданный для поддержки учёных в разработке более безопасных и устойчивых методов синтеза.
⚙️ Как работает “Build-a-bio-Strip”?
Сервис позволяет пользователям загружать данные, такие как полумаксимальные цитотоксические концентрации (CC₅₀) или полулетальные дозы (LD₅₀) для каждого реагента. Также доступна опция использования прогнозируемых значений токсичности, рассчитанных на основе структурных формул (SMILES). Инструмент автоматически анализирует эти данные и рассчитывает ключевые токсикологические показатели, включая био-фактор и цитотоксические потенциалы для каждой возможной реакции. Кроме того, “Build-a-bio-Strip” визуализирует вклад каждого компонента реакции в общую токсичность процесса с помощью био-стрипов, что помогает учёным выделить наиболее токсичные компоненты и оптимизировать выбор реагентов для снижения экологических рисков.
🧑💻 Попробуйте прямо сейчас!
Сервис доступен всем желающим по ссылке. Оцените возможности “Build-a-bio-Strip” и внесите свой вклад в создание более безопасных и экологичных химических технологий!
Полный текст статьи ищите в комментариях 👇
Deep-PK: deep learning for small molecule pharmacokinetic and toxicity prediction
https://doi.org/10.1093/nar/gkae254
Нашли на просторах интернета новый сервис, который позволяет предсказывать бесплатно 64 ADMET и 9 общих свойств молекул. По заявлению авторов делает это точнее, чем предыдущие известные модели.
🔥 Ссылка на сервис: https://biosig.lab.uq.edu.au/deeppk/
📕 Nucleic Acids Research (IF=16.6)
#method
https://doi.org/10.1093/nar/gkae254
Нашли на просторах интернета новый сервис, который позволяет предсказывать бесплатно 64 ADMET и 9 общих свойств молекул. По заявлению авторов делает это точнее, чем предыдущие известные модели.
#method
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
OUP Academic
Deep-PK: deep learning for small molecule pharmacokinetic and toxicity prediction
Abstract. Evaluating pharmacokinetic properties of small molecules is considered a key feature in most drug development and high-throughput screening proce
Acquisition of absorption and fluorescence spectral data using chatbots
https://doi.org/10.1039/D4DD00255E
Гайд как быстро писать новые статьи в научных журналах:
1) Берем ChatGPT или любую другую LLM
2) Спрашиваем у него о свойствах молекулы X
3) Записываем в таблицу
✅Profit: получаем статью в журнале с IF=6.2
https://doi.org/10.1039/D4DD00255E
Гайд как быстро писать новые статьи в научных журналах:
1) Берем ChatGPT или любую другую LLM
2) Спрашиваем у него о свойствах молекулы X
3) Записываем в таблицу
✅Profit: получаем статью в журнале с IF=6.2