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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Explainable AI for Molecules - AiChemist

CORDIS proporciona enlaces a los documentos públicos y las publicaciones de los proyectos de los programas marco HORIZONTE.

Los enlaces a los documentos y las publicaciones de los proyectos del Séptimo Programa Marco, así como los enlaces a algunos tipos de resultados específicos, como conjuntos de datos y «software», se obtienen dinámicamente de OpenAIRE .

Resultado final

Minutes of the kick-off meeting (se abrirá en una nueva ventana)

Kick-off meeting is organised

Communication and public engagement (se abrirá en una nueva ventana)

Report summarises the communications and public engagement activities with a goal to identify potential gaps (if any)

WS2 school (se abrirá en una nueva ventana)

School report

WS1 school (se abrirá en una nueva ventana)

School report

Cardiotoxicity modelling (se abrirá en una nueva ventana)

Development of explainable model for cardiotoxicity used as a common benchmark

XAI approaches for toxicity (se abrirá en una nueva ventana)

Overview of XAI methods which are consistent with human interpretation of toxicity

Advertisement of positions (se abrirá en una nueva ventana)

Positions are advertised

First newsletter (se abrirá en una nueva ventana)

Newsletter reviewing recruitment is published

Applications started (se abrirá en una nueva ventana)

Positions are announced and web site contains information on how to apply for all PhDs

Website (se abrirá en una nueva ventana)

Web site of the project is publicly available

SS1 school (se abrirá en una nueva ventana)

School report

Publicaciones

Using test-time augmentation to investigate explainable AI: inconsistencies between method, model and human intuition (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Peter B. R. Hartog, Fabian Krüger, Samuel Genheden, Igor V. Tetko
Publicado en: Journal of Cheminformatics, Edición 16, 2024, ISSN 1758-2946
Editor: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1186/S13321-024-00824-1

NanoToxRadar: A Multitarget Nano-QSAR Model for Predicting the Cytotoxicity Values of Multicomponent Nanoparticles (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Jaehyeon Park, Shahzad Rashid, Helena Copsey, Lang Tran, Alex Zabeo, Danail Hristozov, Giorgos P. Gakis, Costas Charitidis, Seokjoo Yoon, Hyun Kil Shin
Publicado en: ACS Nanoscience Au, Edición 5, 2025, ISSN 2694-2496
Editor: American Chemical Society (ACS)
DOI: 10.1021/ACSNANOSCIENCEAU.5C00035

The openOCHEM consensus model is the best-performing open-source predictive model in the First EUOS/SLAS joint compound solubility challenge (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Andrea Hunklinger, Peter Hartog, Martin Šícho, Guillaume Godin, Igor V. Tetko
Publicado en: SLAS Discovery, Edición 29, 2024, ISSN 2472-5552
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.26434/CHEMRXIV-2023-P8QCV

Predicting reaction conditions: a data-driven perspective (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Matthew Ball, Dragos Horvath, Thierry Kogej, Mikhail Kabeshov, Alexandre Varnek
Publicado en: Chemical Science, Edición 16, 2025, ISSN 2041-6520
Editor: Royal Society of Chemistry (RSC)
DOI: 10.26434/CHEMRXIV-2025-VC6TV

MolEncoder: towards optimal masked language modeling for molecules (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Fabian P. Krüger, Nicklas Österbacka, Mikhail Kabeshov, Ola Engkvist, Igor Tetko
Publicado en: Digital Discovery, 2025, ISSN 2635-098X
Editor: Royal Society of Chemistry (RSC)
DOI: 10.1039/D5DD00369E

Tox24 Challenge (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Tetko, Igor V.
Publicado en: Chemical Research in Toxicology, 2024
DOI: 10.1021/ACS.CHEMRESTOX.4C00192

Advanced machine learning for innovative drug discovery (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Igor V. Tetko; Djork-Arné Clevert
Publicado en: Journal of Cheminformatics, 2025
DOI: 10.1186/S13321-025-01061-W

Advancing Human and Environmental Safety Science Using <i>In Silico</i> Methods (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Alessandra Roncaglioni, Simona Kovarich, Kamel Mansouri, Igor V. Tetko
Publicado en: Chemical Research in Toxicology, Edición 38, 2025, ISSN 0893-228X
Editor: American Chemical Society (ACS)
DOI: 10.1021/ACS.CHEMRESTOX.5C00293

Uni-Mol Docking V2: Towards Realistic and Accurate Binding Pose Prediction (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Eric Alcaide, Zhifeng Gao, Guolin Ke, Yaqi Li, Linfeng Zhang, Hang Zheng, Gengmo Zhou
Publicado en: Lecture Notes in Computer Science, Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions, 2025
Editor: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.48550/ARXIV.2405.11769

MolEncoder: Improved Masked Language Modeling for Molecules (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Fabian P. Krüger, Nicklas Österbacka, Mikhail Kabeshov, Ola Engkvist, Igor Tetko
Publicado en: Lecture Notes in Computer Science, Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions, 2025
Editor: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.26434/CHEMRXIV-2025-H4W9D

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