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

Informazioni relative al progetto

CelerisTx - Celeris One Platform

ID dell’accordo di sovvenzione: 190126641

DOI

10.3030/190126641

Progetto chiuso

Data della firma CE 14 Dicembre 2022

Data di avvio 1 Luglio 2022

Data di completamento 29 Febbraio 2024

Finanziato da

• The European Innovation Council (EIC)

Costo totale

€ 4 860 501,25

Contributo UE

€ 2 500 000,00

Coordinato da

CELERIS THERAPEUTICS GMBH
Austria

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 .

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (4)

Decoupled coordinates for machine learning-based molecular fragment linking

Autori: Markus Fleck, Michael Müller, Noah Weber and Christopher Trummer
Pubblicato in: IOPScience, 2022, ISSN 2632-2153
Editore: 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

Autori: Sridhar Radhakrishnan, Oskar Hoff, Markus K. Muellner
Pubblicato in: molecules, 2022, ISSN 1420-3049
Editore: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/molecules27238119

Computer aided drug design in the development of proteolysis targeting chimeras

Autori: Tin M. Tunjic, Noah Weber, Michael Brunsteiner
Pubblicato in: Computational and Structural Biotechnology Journal, 2023, ISSN 2001-0370
Editore: Elsevier B.V.
DOI: 10.1016/j.csbj.2023.02.042

Bayesian optimization for ternary complex prediction (BOTCP)

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