Membres du réseau de collaboration universitaire Reaxys
Regardez les enregistrements des webinairesS’ouvre dans une nouvelle fenêtre présentés par les membres de notre collaboration académique qui partagent leur expertise sur l’utilisation de Reaxys dans leur travail.
Dr Andreas Brunschweiger
Professeur de chimie et de biologie chimique à l’Université TU Dortmund (Allemagne)
Thème de la recherche
Les bibliothèques codées par ADN (DEL) constituent une technologie puissante pour le criblage de petites molécules basées sur des cibles. La conception des DEL soulève la question de la sélection des réactions chimiques pour accéder à la diversité chimique et surtout structurelle. Cependant, l’espace des réactions chimiques est vaste, d’où la nécessité d’outils assistés par ordinateur pour l’exploration des bases de données de réactions. Son groupe développe un outil qui permet de filtrer les réactions pertinentes de l’espace réactionnel et d’organiser le nombre encore impressionnant de réactions potentiellement utiles par regroupement. Cet outil facilitera la prise de décision pour la conception de bibliothèques codées.
Publications pertinentes
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
Professeur, École de chimie de l’Université de Glasgow (Écosse)
Thème de la recherche
Une approche universelle de l’informatique réactionnelle : Aujourd’hui, il est possible de concevoir et de synthétiser un grand nombre de molécules et de matériaux physiquement autorisés et concevables en pratique, mais paradoxalement, il n’est pas possible de reproduire ou de réexécuter ces procédures réussies avec une grande fiabilité. Cela s’explique par le fait que de nombreuses conditions conçues pour la synthèse manuelle ou semi-manuelle ne sont pas uniformément enregistrées et qu’il n’existe pas de méthode standard d’enregistrement de l’informatique réactionnelle. Son groupe s’efforce de résoudre ce problème en concevant une approche universelle de l’enregistrement de l’informatique réactionnelle et de la synthèse chimique qui leur permet de traduire toutes les procédures, manuelles ou automatiques, en un nouveau langage standard pour l’étude des réactions et de la synthèse chimiques.
Cette nouvelle approche se traduit également par un langage de programmation universel pour la chimie, accessible à TOUS les chimistes de synthèse et fonctionnant sur TOUS les systèmes robotiques (sous réserve d’une spécification appropriée), ce qui permet de transformer universellement le code en processus fiables pour la chimie et les matériaux.
Publications pertinentes
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 et L. Cronin. Reactivity First Approach to Autonomous Discovery of New Chemistry. ChemRxiv, Theoretical and Computational Chemistry, 2021.
Dernières distinctions et récompenses
Prix du défi intégré du NIH, Prix international JSCC (tous deux en 2019)
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Alexei Lapkin
Professeur, Département de génie chimique et de biotechnologie de l’Université de Cambridge (Royaume-Uni)
Thème de la recherche
Le groupe d’Alexei Lapkin se concentre actuellement sur la chimie durable, la science des données et l’apprentissage machine dans le développement de processus chimiques. Il travaille au développement de technologies numériques innovantes pour relever les défis de la durabilité dans les industries chimiques. Les méthodes d’apprentissage machine et les approches de Big Data pour la conception de voies de réaction pour l’économie circulaire sont deux domaines en cours de développement. Le groupe du professeur Lapkin poursuit également activement le développement de méthodes d’apprentissage machine et d’IA pour le développement de processus.
Publications pertinentes
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/c9re00213hS’ouvre dans une nouvelle fenêtre
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Timur I. Madzhidov
Professeur associé, maître de conférences de chimie organique à l’Institut de chimie A.M. Butlerov de l’Université fédérale de Kazan (Russie)
Thème de la recherche
En tant que chef d’équipe du laboratoire de chimio-informatique et de modélisation moléculaire, le professeur Madzhidov s’intéresse principalement à l’informatique réactionnelle. Il est l’un des contributeurs de CGRtools, une bibliothèque pour le traitement des réactions, ainsi que d’autres outils libres pour l’informatique réactionnelle. Il a développé des approches basées sur l’apprentissage machine pour la prédiction de la vitesse de réaction, de la constante d’équilibre et de l’énantiosélectivité, ainsi que pour l’évaluation des conditions de réaction optimales. Il a également proposé une technique basée sur l’IA pour inventer de nouvelles réactions. Le professeur Madzhidov s’emploie à suggérer des outils libres pour la constitution de bases de données sur les réactions chimiques (CGRdb, RePathDB), la sélection et l’homogénéisation des données sur les réactions, l’extraction de connaissances à partir de vastes jeux de données sur les réactions.
Le professeur Madzhidov a développé plusieurs approches pour la conception de médicaments basées sur l’application de pharmacophores et l’apprentissage multi-instances.
Publications pertinentes
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.6b00319S’ouvre dans une nouvelle fenêtre
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/metaS’ouvre dans une nouvelle fenêtre
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.202100119S’ouvre dans une nouvelle fenêtre
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Guillermo Restrepo
Professeur de l’Institut Max Planck pour les mathématiques, les sciences et le centre interdisciplinaire de bioinformatique, Université de Leipzig (Allemagne)
Thème de la recherche
Guillermo Restrepo est membre actif depuis 2017. Il se concentre sur l’évolution des connaissances chimiques et l’histoire de la chimie pour étudier l’expansion historique de l’espace chimique et l’évolution du système périodique.
Publications pertinentes
Eugenio J. Llanos, Wilmer Leal, Duc H. Luu, Jürgen Jost, Peter F. Stadler et Guillermo Restrepo. Exploration of the chemical space and its three historical regimes. PNAS, 2019. https://www.pnas.org/content/116/26/12660S’ouvre dans une nouvelle fenêtre
Wilmer Leal, Eugenio J. Llanos, Peter F. Stadler, Juergen Jost, Guillermo Restrepo. ChemRxiv, 2019. https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/60c743f0702a9b4c2918a6eaS’ouvre dans une nouvelle fenêtre
Dernières distinctions et récompenses
Prix Gmelin-Beilstein 2020 de la Société allemande de chimie