Descripción del proyecto
Avanzar en la modelización de reacciones químicas
La modelización precisa de las reacciones químicas sigue suponiendo un reto importante en el ámbito de la química, sobre todo en el caso de las reacciones estereoselectivas y regioselectivas. Las técnicas actuales de aprendizaje automático han destacado en la modelización molecular, pero han tenido dificultades para predecir vías de reacción complejas fundamentales para la síntesis sostenible, como la organocatálisis asimétrica y la biocatálisis. En este contexto, el proyecto DeepRxn, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, pretende cubrir esta laguna mediante el desarrollo de marcos de aprendizaje profundo innovadores y basados en datos que mejoren la modelización de reacciones orgánicas y enzimáticas. Al centrarse en la quimioselectividad, la regioselectividad y la estereoselectividad, el equipo de DeepRxn empleará redes neuronales de evolución de grafos moleculares y representaciones tridimensionales ocultas, creando en última instancia un conjunto de herramientas de código abierto que predice con precisión las energías de activación e identifica nuevas transformaciones enantioselectivas para la síntesis sostenible.
Objetivo
The exploration of reactions is a central topic in chemistry. Compared to the success of machine learning for molecules, the modeling of reactions is lagging behind, especially for stereo- and regioselective reactions. Since current efforts toward sustainable synthesis such as asymmetric organocatalysis or biocatalysis rely on the accurate prediction of enantio- and regioselective reaction pathways, new modeling approaches are needed. The proposed project aims toward developing new, data-driven deep learning frameworks for modeling organic and enzymatic reactions, focusing on chemo-, regio-, and stereoselectivity arising through intermolecular interactions with the reagent, solvent, or catalyst. In detail, we target the rule-free, stereochemistry-aware modeling and subsequent experimental validation of asymmetric organocatalysis to identify new enantioselective transformations, the exploration of new biocatalytic synthesis pathways including enzymatic cascades, and the accurate prediction of activation energies via developing new deep learning approaches. We will expand molecular graph-convolutional neural networks and graph transformers to reactions in a rule-free manner, and introduce hidden three-dimensional representations to account for stereochemistry and intermolecular interactions, yielding a versatile, open-source toolbox for reaction deep learning. This approach largely surpasses current approaches, which rely on two-dimensional representations, reaction rules, or three-dimensional input data, in offering the opportunity to model three-dimensional aspects and atom-mapping on-the-fly, for the first time, representing a significant breakthrough in this field. Its experimental validation campaign further allows for a direct application to the identification of new asymmetric organocatalytic transformations, as well as enzymatic cascades including cofactor recycling and side-product reduction, addressing the current need for more sustainable synthesis.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo.
La clasificación de este proyecto ha sido validada por su equipo.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo.
La clasificación de este proyecto ha sido validada por su equipo.
- ciencias naturales ciencias químicas química orgánica reacciones orgánicas
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático aprendizaje profundo
- ciencias naturales ciencias químicas catálisis biocatálisis
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial inteligencia computacional
Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2024-STG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
1040 Wien
Austria
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.