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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

Explainable AI for Molecules - AiChemist

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Risultati finali

Minutes of the kick-off meeting (si apre in una nuova finestra)

Kick-off meeting is organised

Communication and public engagement (si apre in una nuova finestra)

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

WS2 school (si apre in una nuova finestra)

School report

WS1 school (si apre in una nuova finestra)

School report

Cardiotoxicity modelling (si apre in una nuova finestra)

Development of explainable model for cardiotoxicity used as a common benchmark

XAI approaches for toxicity (si apre in una nuova finestra)

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

Advertisement of positions (si apre in una nuova finestra)

Positions are advertised

First newsletter (si apre in una nuova finestra)

Newsletter reviewing recruitment is published

Applications started (si apre in una nuova finestra)

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

Website (si apre in una nuova finestra)

Web site of the project is publicly available

SS1 school (si apre in una nuova finestra)

School report

Pubblicazioni

Tox24 Challenge (si apre in una nuova finestra)

Autori: Tetko, Igor V.
Pubblicato in: Chemical Research in Toxicology, 2024
DOI: 10.1021/ACS.CHEMRESTOX.4C00192

Advanced machine learning for innovative drug discovery (si apre in una nuova finestra)

Autori: Igor V. Tetko; Djork-Arné Clevert
Pubblicato in: Journal of Cheminformatics, 2025
DOI: 10.1186/S13321-025-01061-W

Advancing Human and Environmental Safety Science Using <i>In Silico</i> Methods (si apre in una nuova finestra)

Autori: Alessandra Roncaglioni, Simona Kovarich, Kamel Mansouri, Igor V. Tetko
Pubblicato in: Chemical Research in Toxicology, Numero 38, 2025, ISSN 0893-228X
Editore: American Chemical Society (ACS)
DOI: 10.1021/ACS.CHEMRESTOX.5C00293

NanoToxRadar: A Multitarget Nano-QSAR Model for Predicting the Cytotoxicity Values of Multicomponent Nanoparticles (si apre in una nuova finestra)

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

Predicting reaction conditions: a data-driven perspective (si apre in una nuova finestra)

Autori: Matthew Ball, Dragos Horvath, Thierry Kogej, Mikhail Kabeshov, Alexandre Varnek
Pubblicato in: Chemical Science, Numero 16, 2025, ISSN 2041-6520
Editore: Royal Society of Chemistry (RSC)
DOI: 10.26434/CHEMRXIV-2025-VC6TV

MolEncoder: towards optimal masked language modeling for molecules (si apre in una nuova finestra)

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

Uni-Mol Docking V2: Towards Realistic and Accurate Binding Pose Prediction (si apre in una nuova finestra)

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

MolEncoder: Improved Masked Language Modeling for Molecules (si apre in una nuova finestra)

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

RADLADS: Rapid Attention Distillation to Linear Attention Decoders at Scale (si apre in una nuova finestra)

Autori: Daniel Goldstein, Eric Alcaide, Janna Lu, Eugene Cheah
Pubblicato in: arXiv
Editore: Cornell University
DOI: 10.48550/ARXIV.2505.03005

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