日期 影响因子
日期:
2020 年 — 2026 年
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
影响因子:
–

AI-Driven Identification of Exceptionally Efficacious Polypharmacological Compounds That Extend the Lifespan of Caenorhabditis elegans

人工智能驱动的、能够延长秀丽隐杆线虫寿命的高效多药理化合物的鉴定

期刊:Aging Cell
影响因子:7.1
doi:10.1111/acel.70060
Avchaciov, Konstantin; Clay, Khalyd J; Denisov, Kirill A; Burmistrova, Olga; Petrascheck, Michael; Fedichev, Peter O
C. elegans
发表日期：2025
文献求助 收藏

Multiple Targets, One Goal: Compounding life-extending effects through Polypharmacology

多靶点，同一目标：通过多药理学增强延长寿命的效果

期刊:
影响因子:
doi:10.1101/2024.06.23.600269
Avchaciov, K; Clay, K J; Denisov, K; Burmistrova, O; Petrascheck, M; Fedichev, P
发表日期：2024
文献求助 收藏

Hybrid quantum-classical machine learning for generative chemistry and drug design

用于生成式化学和药物设计的混合量子-经典机器学习

期刊:Scientific Reports
影响因子:3.9
doi:10.1038/s41598-023-32703-4
Gircha, A I; Boev, A S; Avchaciov, K; Fedichev, P O; Fedorov, A K
发表日期：2023
文献求助 收藏

Unsupervised learning of aging principles from longitudinal data

利用纵向数据进行衰老原理的无监督学习

期刊:Nature Communications
影响因子:15.7
doi:10.1038/s41467-022-34051-9
Avchaciov, Konstantin; Antoch, Marina P; Andrianova, Ekaterina L; Tarkhov, Andrei E; Menshikov, Leonid I; Burmistrova, Olga; Gudkov, Andrei V; Fedichev, Peter O
衰老
发表日期：2022
文献求助 收藏