Closed-loop deep learning in early-stage drug discovery - cloud platform for targeted protein degradation

Informations projet

CelerisTx - Celeris One Platform

N° de convention de subvention: 190126641

DOI

10.3030/190126641

Projet clôturé

Date de signature de la CE 14 Decembre 2022

Date de début 1 Juillet 2022

Date de fin 29 Février 2024

Financé au titre de

• The European Innovation Council (EIC)

Coût total

€ 4 860 501,25

Contribution de l’UE

€ 2 500 000,00

Coordonné par

CELERIS THERAPEUTICS GMBH
Austria

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Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (4)

Decoupled coordinates for machine learning-based molecular fragment linking

Auteurs: Markus Fleck, Michael Müller, Noah Weber and Christopher Trummer
Publié dans: IOPScience, 2022, ISSN 2632-2153
Éditeur: IOP Publishing Ltd
DOI: 10.1088/2632-2153/ac50fc

Current Challenges in Small Molecule Proximity-Inducing Compound Development for Targeted Protein Degradation Using the Ubiquitin Proteasomal System

Auteurs: Sridhar Radhakrishnan, Oskar Hoff, Markus K. Muellner
Publié dans: molecules, 2022, ISSN 1420-3049
Éditeur: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/molecules27238119

Computer aided drug design in the development of proteolysis targeting chimeras

Auteurs: Tin M. Tunjic, Noah Weber, Michael Brunsteiner
Publié dans: Computational and Structural Biotechnology Journal, 2023, ISSN 2001-0370
Éditeur: Elsevier B.V.
DOI: 10.1016/j.csbj.2023.02.042

Bayesian optimization for ternary complex prediction (BOTCP)

Auteurs: Arjun Rao, Tin M. Tunjic, Michael Brunsteiner, Michael Müller, Hosein Fooladi, Chiara Gasbarri, Noah Weber
Publié dans: Artificial Intelligence in the Life Sciences, Numéro 3, 2023, ISSN 2667-3185
Éditeur: Elsevier B.V.
DOI: 10.1016/j.ailsci.2023.100072