SimVec: predicting polypharmacy side effects for new drugs

N. Lukashina; E. Kartysheva; Spjuth O.; Elizaveta Virko; A. Shpilman

doi:10.1186/s13321-022-00632-5

Публикации

?

SimVec: predicting polypharmacy side effects for new drugs

Journal of Cheminformatics. 2022. Vol. 14. Article 49.

Лукашина Н. Б., Картышева Е. Н., Spjuth O., Elizaveta Virko, Шпильман А. А.

Научное направление: Компьютерные науки Биология Химия

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: machine learning graph machine learning polypharmacy

Анализ согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН с помощью иерархической кластеризации

Вохминцев И. В., Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика 2026 Т. 21 № 2

ЕАЭС и ОДКБ – главные региональные международные организации для России. Понимание, оценка и анализ внешнеполитических позиций стран, которые туда входят — это вопрос национальных интересов страны. Из этого вытекает цель работы: выявление уровня и формы согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН. Уровень согласованности – оценка уровня близости стран при голосовании. Форма согласованности ...

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

DSCA-HLAII: A dual-stream cross-attention model for predicting peptide–HLA class II interaction and presentation

Шайтан А. К., Ke Y., Hongjun Y. и др., PLoS Computational Biology 2026 Article e1013836

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

Salivary Antioxidant Capacity and Magnesium in Generalized Anxiety Disorder

Proskurnina E., Liaukovich K., Bychkovskaya L. и др., Metabolites 2023 Vol. 13 No. 1 P. 73

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

Liaukovich K., Sazhin S., Bobrov P. и др., International Journal of Molecular Sciences 2022 Vol. 23 No. 19 P. 11785

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

Implicit auditory perception of local and global irregularities in passive listening condition

Liaukovich K., Ukraintseva Y., Martynova O., Neuropsychologia 2022 Vol. 165 P. 108129

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

Pupillometry and autonomic nervous system responses to cognitive load and false feedback: an unsupervised machine learning approach

Alshanskaia E., Portnova G., Liaukovich K. и др., Frontiers in Neuroscience 2024 Vol. 18

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

Oil Spill Segmentation in SAR Data Using ViT-UNet: Performance and Practical Insights

Зуенко Д. О., Трофимова Е. А., Хайдарова И., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 121339–121357

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

Characteristics of the Frequency-Following Response to Changes in the Acoustic Parameters of a Speech Signal (Isolated Syllable)

Oknina L. B., Podlepich V. V., Зибер И. А. и др., Human Physiology 2026 Vol. 52 No. 3 P. 295–301

Добавлено: 6 сентября 2026 г.

Что такое Свобода? Свобода воли, свободы личности, конституционная модель и законодательное регулирование

Момджян К. Х., Кржевов В. С., Поддьяков А. Н. и др., М.: Новые печатные технологии, 2025.

При всей кажущейся ясности и недвусмысленности понятия «свобода» дать ему исчерпывающую научную дефиницию весьма затруднительно. У каждой отрасли знания свой подход к трактовке этого многоаспектного понятия. В ходе обсуждения, материалы которого вошли в настоящий сборник, свобода рассматривается с позиций философии, социологии, юриспруденции, психологии, нейрофизиологии и т.д. Участники дискуссии рассуждают о границах свободы воли и субъектности человека, о соотношении свободы и ...

Добавлено: 6 сентября 2026 г.

Liaukovich K., Panfilova E., Khayrullina G. и др., International Journal of Psychophysiology 2025 Vol. 207 P. 112475

Добавлено: 5 сентября 2026 г.

The acoustic features of sincere joyful, sad, and fearful human non-verbal vocalizations and its effect on the emotional valence of cat’s meowing

Portnova G., Liaukovich K., Sharaev M., Cognitive Neurodynamics 2025 Vol. 19 Article 181

Добавлено: 5 сентября 2026 г.

Validation of the obsessive–compulsive disorder-triggering image set (OCD-TIS)

Liaukovich K., Bainbridge E., Khayrullina G. и др., Neuroscience and Behavioral Physiology 2026 Vol. 56 P. 10–19

Добавлено: 5 сентября 2026 г.

Commentary: Deep learning in obsessive-compulsive disorder: a narrative review

Kashevarova O., Portnova G., Khayrullina G. и др., Frontiers in Psychiatry 2026 Vol. 17 P. 1776019

Добавлено: 5 сентября 2026 г.

Scalable machine learning approach to disordered s-wave superconductors

Неверов В. Д., Красавин А. В., Вагов А. В. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 P. 1–6

Добавлено: 5 сентября 2026 г.

On the rate of Gaussian approximation for online linear regression problems

Шешукова М. Е., Durmus A., Khusainov M. и др., Statistics 2026 P. 1–25

Добавлено: 4 сентября 2026 г.

Proceedings of the 42nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), PMLR Volume 337, 17-21 August 2026, KIT, Amsterdam, the Netherlands

Proceedings of Machine Learning Research , 2026.

Добавлено: 4 сентября 2026 г.

Does Sound Timing Organization Matter? How Time Interval Influences the Perception of Closely Spaced Frequencies

Liaukovich K., Martynova O., Brain Sciences 2026 Vol. 5 No. 16 P. 439

Добавлено: 4 сентября 2026 г.

The Use of the Missing Sample Simulation Modeling to Create a Classification Model for Three or More Classes by the Example of the Carbohydrate Metabolism Disorder Degree Detection Problem

Новиков Р. С., Novopashin M., Позин Б. А., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38

Добавлено: 26 июня 2026 г.

Machine Learning Approach to Anticancer Activity Prediction of Transition-Metal Complexes Based on a Large-Scale Experimental Database

Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

Особые экономические зоны Российской Федерации: моделирование решений потенциальных резидентов и процесса их генерации

Плесовских А. Е., Journal of Applied Economic Research 2023 Т. 22 № 2 С. 323–354

В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной стоимостью. Цель исследования – моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой ...

Добавлено: 13 апреля 2026 г.

Replacing Criterion of Creativity with Criterion of Investment for Results Created by Artificial Intelligence

Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48

Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...

Добавлено: 31 марта 2026 г.

A Tool for Mass Generation of Random Step Environment Models with User-Defined Landscape Features

Gabdrahmanov R., Tsoy T., Martinez-Garcia E. и др., , in: Proceedings of the 21st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - (Volume 1) ICINCO 2024.: SciTePress, 2024. P. 511–518.

Добавлено: 17 марта 2026 г.

Real-Bogus Classification for ZTF Data Releases: Two Approaches

Semenikhin T., Корнилов М. В., Pruzhinskaya M. и др., , in: 26th International Conference, DAMDID/RCDL 2024, Nizhny Novgorod, Russia, October 23–25, 2024, Revised Selected Papers. Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. (CCIS, volume 2641).: Springer, 2026. P. 211–219.

Добавлено: 11 марта 2026 г.

Кластеризация паттернов потребления электроэнергии умного дома на основе ансамблевых методов машинного обучения

Мальцева С. В., Бериков В. Б., Кладов Д. Е. и др., В кн.: Информатика и прикладная математика: Материалы X Международной научно-практической конференции (08.10 - 11.10.2025 г.)Т. 1: Сборник материалов часть 1.: Алматы: Институт информационных и вычислительных технологий КН МНВО РК, 2025. С. 227–232.

В работе рассматривается задача кластеризации паттернов потребления для частного домохозяйства. Для кластеризации суточных профилей нагрузки разработан и применен ансамблевый алгоритм на основе метрики Вассерштейна. Предложенный подход позволяет выделить типичные сценарии энергопотребления, интерпретировать поведение потребителя. Приводятся результаты вычислительных экспериментов на реальных данных. ...

Добавлено: 3 марта 2026 г.