Breaking resistance of pathogenic bacteria by chemical dysregulation

Projektinformationen

breakingBAC

ID Finanzhilfevereinbarung: 101096911

DOI

10.3030/101096911

EK-Unterschriftsdatum 5 Mai 2023

Startdatum 1 September 2023

Enddatum 31 August 2028

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 2 499 785,00

EU-Beitrag

€ 2 499 785,00

Koordiniert durch

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Germany

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (6)

Journal of Cheminformatics

Autoren: Maximilian G. Schuh; Davide Boldini; Annkathrin I. Bohne; Stephan A. Sieber
Veröffentlicht in: Journal of Cheminformatics, 2025, ISSN 1758-2946
Herausgeber: BMC Springer
DOI: 10.48550/ARXIV.2408.00040

Screening Privileged Alkyl Guanidinium Motifs under Host-Mimicking Conditions Reveals a Novel Antibiotic with an Unconventional Mode of Action

Autoren: Dominik Schum; Franziska A. V. Elsen; Stuart Ruddell; Kenji Schorpp; Howard Junca; Mathias Müsken; Shu-Yu Chen; Michaela K. Fiedler; Thomas Pickl; Dietmar H. Pieper; Kamyar Hadian; Martin Zacharias; Stephan A. Sieber
Veröffentlicht in: JACS Au, 2024, ISSN 2691-3704
Herausgeber: ACS
DOI: 10.1021/JACSAU.4C00449

Generative deep learning pipeline yields potent Gram-negative antibiotics

Autoren: Martin F. Köllen; Maximilian G. Schuh; Robin Kretschmer; Junhong Chen; Annkathrin I. Bohne; Dominik P. Halter; Stephan A. Sieber
Veröffentlicht in: JACS_AU, 2025, ISSN 2691-3704
Herausgeber: ACS
DOI: 10.1021/JACSAU.5C00602

Journal of Chemical Information and Modeling

Autoren: Maximilian G. Schuh; Davide Boldini; Stephan A. Sieber
Veröffentlicht in: Journal of Chemical Information and Modeling, 2024, ISSN 1549-9596
Herausgeber: ACS
DOI: 10.1021/ACS.JCIM.4C00765

Journal of Cheminformatics

Autoren: Joshua Hesse; Davide Boldini; Stephan A. Sieber
Veröffentlicht in: Journal of Chemical Information and Modeling, 2024, ISSN 1758-2946
Herausgeber: BMC Springer
DOI: 10.1021/ACS.JCIM.4C01547

Machine Learning Assisted Hit Prioritization for High Throughput Screening in Drug Discovery

Autoren: Davide Boldini; Lukas Friedrich; Daniel Kuhn; Stephan Sieber
Veröffentlicht in: ACS Central Science, 2023, ISSN 2374-7951
Herausgeber: ACS
DOI: 10.26434/CHEMRXIV-2023-ZRGKP