Mitglieder des Reaxys-Netzwerks für akademische Kollaborationen
Siehe Aufzeichnungen der Webinare, Wird in neuem Tab/Fenster geöffnet in denen Mitglieder unserer akademischen Partnerschaften erklären, wie sie Reaxys bei ihrer Arbeit nutzen.
Dr. Andreas Brunschweiger
Professor für Chemie und Chemische Biologie an der TU Dortmund
Forschungsschwerpunkt
DNA-kodierte Bibliotheken (DELs) sind eine leistungsfähige Technologie für das zielgerichtete Screening kleiner Moleküle. Bei der Entwicklung von DELs stellt sich die Frage, welche chemischen Reaktionen ausgewählt werden müssen, um Zugang zu chemischer und insbesondere struktureller Vielfalt zu erhalten. Da die Auswahl an chemischen Reaktionen jedoch riesig ist, werden computergestützte Tools zum Durchsuchen von Reaktionsdatenbanken benötigt. Brunschweigers Gruppe entwickelt ein Tool, das relevante Reaktionen herausfiltern und die verbleibende, immer noch beeindruckende Anzahl potenziell nützlicher Reaktionen durch Clustering organisieren kann. Dieses Tool soll die Entscheidungsfindung bei der Erstellung kodierter Bibliotheken unterstützen.
Relevante Publikationen
M. Potowski, F. Losch, E. Wünnemann, J. K. Dahmen, S. Chines, A. Brunschweiger. Screening of metal ions and organocatalysts on solid support-coupled DNA oligonucleotides guides design of DNA-encoded reactions. Chem. Sci., 2019, 10, 10481-10492.
M. Potowski, V. B. K. Kunig, L. Eberlein, A. Vakalopoulos, S. M. Kast, A. Brunschweiger. Chemically stabilized DNA barcodes for DNA-encoded chemistry. Angew. Chem. Int. Ed., 2021, 60, 19744-19749.
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Leroy (Lee) Cronin
Professor, Fakultät für Chemie an der Universität von Glasgow (Schottland)
Forschungsschwerpunkt
Ein universeller Ansatz zur Reaktionsinformatik: Heutzutage ist es zwar möglich, viele physikalisch zulässige Moleküle und Materialien zu erstellen und zu synthetisieren, aber paradoxerweise können diese erfolgreichen Verfahren nicht mit hoher Zuverlässigkeit reproduziert oder wiedergegeben werden. Dies liegt daran, dass viele der Bedingungen, die für die manuelle oder halbmanuelle Synthese gelten, nicht einheitlich aufgezeichnet werden und es keine Standardmethode für die Aufzeichnung von Reaktionsinformatik gibt. Cronins Gruppe löst dieses Problem, indem sie einen universellen Ansatz zur Aufzeichnung der Reaktionsinformatik und chemischen Synthese entwickelt, der es ihnen ermöglicht, alle manuellen oder automatischen Aktionen in eine neue Standardsprache für die Erforschung chemischer Reaktionen und Synthesen zu übersetzen.
Darüber hinaus wird dieser neue Ansatz zu einer universellen Programmiersprache für die Chemie, die ALLEN Synthesechemiker*innen zugänglich ist, auf allen Robotersystemen (vorbehaltlich entsprechender Spezifikationen) läuft und somit in der Lage ist, jeglichen Code in zuverlässige Chemie- und Materialprozesse umzuwandeln.
Relevante Publikationen
J. Granda, L. Donina, V. Dragone, D.–L. Long, L. Cronin. Controlling an organic synthesis robot with machine learning to search for new reactivity. Nature, 2018, 559, 377-381.
S. Steiner, J. Wolf, S. Glatzel, A. Andreou, J. Granda, G. Keenan, T. Hinkley, G. Aragon-Camarasa, P. J. Kitson, D. Angelone, L. Cronin. Organic synthesis in a modular robotic system driven by a chemical programming language. Science, 2019, 363, 144-152.
] S. Hessam M. Mehr, M. Craven, A. Leonov, G. Keenan, L. Cronin. A universal system for digitization and automatic execution of the chemical synthesis literature. Science, 2020, 370, 101-108A.
D. Caramelli, J. M. Granda, S. Hessam M. Mehr, D. Cambié, A. B. Henson and L. Cronin. Reactivity First Approach to Autonomous Discovery of New Chemistry. ChemRxiv, Theoretical and Computational Chemistry, 2021.
Neueste Auszeichnungen und Preise
NIH Integrated Challenge Prize, JSCC International Award (beide 2019)
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Alexei Lapkin
Professor, Fachbereich für chemische Verfahrenstechnik und Biotechnologie an der Universität von Cambridge (Vereinigtes Königreich)
Forschungsschwerpunkt
Die Gruppe um Alexei Lapkin forscht hauptsächlich auf dem Gebiet der nachhaltigen Chemie, Datenwissenschaft und ML bei der chemischen Prozessentwicklung. Sie arbeitet an der Entwicklung innovativer digitaler Technologien zur Bewältigung von Nachhaltigkeitsproblemen in der chemischen Industrie. Methoden für maschinelles Lernen und Big-Data-Ansätze zur Konzeption von Reaktionswegen für die Kreislaufwirtschaft sind zwei in der Entwicklung befindliche Bereiche. Die Gruppe von Prof. Lapkin arbeitet auch aktiv an der Entwicklung von ML- und KI-Methoden für die Prozessentwicklung.
Relevante Publikationen
J.M. Weber, P. Lio, A. Lapkin. Identification of strategic molecules for future circular supply chains using large reaction networks. React. Chem. Eng., (2019). DOI: 10.1039/c9re00213hWird in neuem Tab/Fenster geöffnet
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Timur I. Madzhidov
Außerordentlicher Professor, Vorsitzender der Abteilung für organische Chemie am A.M. Butlerov-Institut für Chemie, Staatliche Universität Kasan (Russland)
Forschungsschwerpunkt
Im Rahmen seiner Funktion als Teamleiter des Labors für Chemieinformatik und molekulare Modellierung liegen die primären Forschungsinteressen von Prof. Madzhidov in der Reaktionsinformatik. Er wirkt an CGRtools, einer Bibliothek für Reaktionstechnik, sowie an anderen Open-Source-Tools im Bereich der Reaktionsinformatik mit. Er hat Ansätze für die Reaktionsgeschwindigkeit, die Gleichgewichtskonstante, die Vorhersage der Enantioselektivität und der Bewertung optimaler Reaktionsbedingungen auf Grundlage von maschinellem Lernen entwickelt. Darüber hinaus hat er eine KI-basierte Technik für die Erfindung neuer Reaktionen vorgeschlagen. Prof. Madzhidov regt aktiv zur Nutzung von Open-Source-Tools für die Erstellung von Datenbanken für chemische Reaktionen (CGRdb, RePathDB), zur Kuratierung und Homogenisierung von Reaktionsdaten und zur Wissensextraktion aus großen Datensätzen zu chemischen Reaktionen an.
Prof. Madzhidov hat verschiedene Ansätze zum Arzneimitteldesign unter Anwendung von Pharmakophoren und Multi-Instanz-Lernen entwickelt.
Relevante Publikationen
Automatized assessment of protective group reactivity: a step toward big reaction data analysis. AI Lin, TI Madzhidov, O Klimchuk, RI Nugmanov, IS Antipin, A Varnek. Journal of chemical information and modeling, 56 (11), 2140-2148. https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jcim.6b00319Wird in neuem Tab/Fenster geöffnet
Artificial intelligence in synthetic chemistry: achievements and prospects. II Baskin, TI Madzhidov, IS Antipin, AA Varnek. Russian Chemical Reviews, 86 (11), 1127. https://iopscience.iop.org/article/10.1070/RCR4746/metaWird in neuem Tab/Fenster geöffnet
Reaction Data Curation I: Chemical Structures and Transformations Standardization. T Gimadiev, A Lin, VA Afonina, D Batyrshin, RI Nugmanov, T Akhmetshin, P Sidorov, N Duybankova, J Verhoeven, J Wegner, H Ceulemans, A Gedich, TI Madzhidov, A Varnek. Molecular Informatics, 2021. https://doi.org/10.1002/minf.202100119Wird in neuem Tab/Fenster geöffnet
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Guillermo Restrepo
Professor am Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften und am Interdisziplinären Zentrum für Bioinformatik, Universität Leipzig (Deutschland)
Forschungsschwerpunkt
Guillermo Restrepo ist seit 2017 aktives Mitglied. Er konzentriert sich auf die Entwicklung des chemischen Wissens und die Geschichte der Chemie, um die historische Evolution des chemischen Raums und des periodischen Systems zu untersuchen.
Relevante Publikationen
Eugenio J. Llanos, Wilmer Leal, Duc H. Luu, Jürgen Jost, Peter F. Stadler und Guillermo Restrepo. Exploration of the chemical space and its three historical regimes. PNAS, 2019. https://www.pnas.org/content/116/26/12660Wird in neuem Tab/Fenster geöffnet
Wilmer Leal, Eugenio J. Llanos, Peter F. Stadler, Jürgen Jost, Guillermo Restrepo. ChemRxiv, 2019. https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/60c743f0702a9b4c2918a6eaWird in neuem Tab/Fenster geöffnet
Neueste Auszeichnungen und Preise
2020 Gmelin-Beilstein-Denkmünze der Gesellschaft Deutscher Chemiker