Участник:Igor Baskin

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Баскин Игорь Иосифович

к.х.н.

Ведущий научный сотрудник Химического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова

Приглашенный профессор лаборатории хемоинформатики Страсбургского университета (Франция)

Действительный член Международной академии математической химии, Американского химического общества и Международного общества хемоинформатики и QSAR

Написать письмо

Сфера научных интересов

Хемоинформатика, применение методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в химии.

  • Нейронные сети
  • Интеллектуальный анализ данных, описываемых графами
  • Конструирование ядер для описания химических объектов
  • Метод опорных векторов
  • Многозадачное обучение, индуктивный перенос знаний
  • Трансдуктивные методы обучения

Научная группа

Руководитель отдела хемоинформатики в рамках группы компьютерного моделирования и молекулярного дизайна кафедры органической химии Химического факультета МГУ. Состав группы:

  1. С.н.с., к.х.н. Жохова Н. И.
  2. Н.с., к.х.н. Зефиров А. Н.
  3. Аспирант Кондратович Е. П.

Научные проекты

Обратная задача в проблеме «структура-свойство»

Теорема о базисе инвариантов графа и ее значение для прогнозирования свойств органических соединений

Интеллектуальный анализ невекторных (в частности, графовых) данных

Многозадачное обучение

Одноклассовая классификация

Обучение на основе концепции непрерывных полей

Аддитивное индуктивное обучение

Трансдуктивное обучение

Возможные направления будущих исследований

Избранные публикации

Главы в монографиях

  1. Baskin I.I., Palyulin V.A., Zefirov N.S. Chapter 8. Neural Networks in Building QSAR Models // In: Artificial Neural Networks: Methods and Protocols / Livingstone D.S., Ed. — Humana Press, a part of Springer Science + Business Media, 2008. — P. 139—160.
  2. Baskin I.I., Varnek A. Chapter 1. Fragment Descriptors in SAR/QSAR/QSPR Studies, Molecular Similarity Analysis and in Virtual Screening // In: Chemoinformatics Approaches to Virtual Screening / Varnek A., Tropsha A., Ed. — RCS Publishing, 2008. — P. 1-43

Обзорные статьи в журналах

  1. Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Применение искусственных нейронных сетей в химических и биохимических исследованиях // Вестник Московского университета. Серия 2. Химия. 1999, Т. 40, № 5, С. 323—326
  2. Гальберштам Н. М., Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Нейронные сети как метод поиска зависимостей структура — свойство органических соединений // Успехи химии, 2003, Т. 72, № 7, 706—727
  3. Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования свойств химических соединений // Нейрокомпьютер. 2005. № 1-2. С. 98-101
  4. Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Многослойные персептроны в исследовании зависимостей «структура-свойство» для органических соединений // Российский химический журнал (Журнал Российского химического общества им. Д. И. Менделеева), 2006, Т. 50, С. 86-96
  5. Baskin I., Varnek A. Building a chemical space based on fragment descriptors // Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening, 2008, V. 11, No. 8, P. 661—668

Оригинальные статьи в журналах

  1. Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Вычислительные нейронные сети как альтернатива линейному регрессионному анализу при изучении количественных соотношений «структура-свойство» на примере физико-химических свойств углеводородов // Докл. РАН, 1993, Т.332, № 6, С. 713—716
  2. Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Методология поиска прямых корреляций между структурами и свойствами органических соединений при помощи вычислительных нейронных сетей // Докл. РАН, 1993, Т.333, № 2, С. 176—179
  3. Baskin I.I., Skvortsova M.I., Palyulin V.A., Zefirov N.S. Quantitative chemical structure — property/activity relationship studies using artificial neural networks // Foundations of Computing and Decision Sciences. 1997. — V.22, No.2. — P.107-116
  4. Баскин И. И., Гальберштам Н. М., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Компьютерная реализация искусственных нейронных сетей для решения задач по выявлению связи «структура-свойство» // Информационные технологии, 1997, № 9, C. 27-30
  5. Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Нейроматематика — будущее вычислительной химии // Нейрокомпьютер, 1997, № 3-4, С. 17-23
  6. Baskin, I.I.; Halberstam, N.M.; Mukhina, T.V.; Palyulin, V.A.; Zefirov, N.S. The Learned Symmetry Concept in Revealing Quantitative Structure-Activity Relationships with Artificial Neural Networks // SAR and QSAR in Env. Res. — 2001. — V.12. — P. 401—416
  7. Артеменко Н. В., Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Прогнозирование физических свойств органических соединений при помощи искусственных нейронных сетей в рамках подструктурного подхода // Докл. РАН, 2001, Т.381, № 2, С. 203—206
  8. Baskin I.I., Ait A.O., Halberstam N.M., Palyulin V.A., Zefirov N.S. An approach to the interpretation of backpropagation neural network models in QSAR studies // SAR and QSAR in Env. Res. — 2002. — V.13, No.1. — P.35-41
  9. Halberstam N.M., Baskin I.I., Palyulin V.A., Zefurov N.S. Quantitative Structure -Conditions — Property Relationships Studies. Neural Network Modelling of Acid Hydrolysis of Esters // Mendeleev Communications, 2002, Vol.1, No.6, P.185-186
  10. Гальберштам Н. М., Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Построение нейросетевых зависимостей структура-условия-свойство. Моделирование физико-химических свойств углеводородов // Докл. РАН, 2002, Т. 384, № 2, С. 202—205
  11. Артеменко Н. В., Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Искусственные нейронные сети и фрагментный подход в прогнозировании физико-химических свойств органических соединений // Известия РАН, Серия химическая. 2003. № 1. С.19-28
  12. Varnek A., Gaudin C., Marcou G., Baskin I., Pandey A.K., Tetko I.V. Inductive Transfer of Knowledge: Application of Multi-Task Learning and Feature Net Approaches to Model Tissue-Air Partition Coefficients // J. Chem. Inf. Model., 2009, V. 49, № 1, P. 133—144
  13. Баскин И. И., Жохова Н. И., Палюлин В. А., Зефиров А. Н., Зефиров Н. С. Многоуровневый подход к прогнозированию свойств органических соединений в рамках методологии исследования количественных соотношений «структура-свойство/структура-активность» // Докл. РАН, 2009, Т. 427, № 3, С. 335—339
  14. Кондратович Е. П., Жохова Н. И., Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Фрагментные дескрипторы при исследовании соотношений структура-активность: применение для прогнозирования принадлежности органических соединений к фармакологическим группам с использованием метода опорных векторов // Известия Академии наук. Серия химическая, 2009, № 4, С. 641—647

Статьи в сборниках

  1. Baskin I.I., Palyulin V.A., Zefirov N.S. NASA. A computer program for performing QSAR/QSPR studies using artificial neural networks. // QSAR and Molecular Modelling: Concepts, Computational Tools and Biological Applications, Barcelona: Prous Science Publishers, 1995, P. 30-31
  2. Zefirov N.S., Baskin I.I., Halberstam N.M., Palyulin V.A. Artificial Neural Networks Oriented for the Chemical Structure-Property Relationship Modelling // EUFIT’97 5th European Congress on Intelligent Techniques & Soft Computing. Book of Abstracts. — 1997. — V.1. — P.552-556
  3. Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Применение искусственных нейронных сетей в химических и биохимических исследованиях // V Всероссийская конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Москва, 17-19 февраля 1999 г. Сборник докладов, С. 28-31
  4. Baskin I.I., Keshtova S.V., Palyulin V.A., Zefirov N.S. Combining Molecular Modelling with the Use of Artificial Neural Networks as an Approach to Predict Substituent Constants and Bioactivity // Molecular Modeling and Prediction of Bioactivity; K. Gundertofte; F.S. Jorgensen, Eds.; Klumer Academic / Plenum Publishers: New York, Boston, Dordrecht, London, Moscow, 2000, P. 468—469
  5. Гальберштам Н. М., Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Прогнозирование констант скоростей реакций кислотного гидролиза сложных эфиров с использованием искусственных нейронных сетей // Труды VII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение». НКП-2001 с международным участием. — 2001. — С.423-424
  6. Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Нейрокомпьютеры и геном человека // Труды VII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение». НКП-2001 с международным участием. Москва, 14-16 февраля 2001 г., C. 13-16
  7. Баскин И. И., Гальберштам Н. М., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. NASAWIN — программный комплекс для изучения соотношений структура-свойство в химии // Труды VII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение». НКП-2001 с международным участием. — 2001. — С.419-422
  8. Артеменко Н. В., Баскин И. И., Гальберштам Н. М., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Прогнозирование физических свойств органических соединений при помощи нейронных сетей в рамках подструктурного подхода // Труды VII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» НКП-2001 с международным участием. Москва, 2001, С. 414—418
  9. Айт А. О., Баскин И. И., Гальберштам Н. М. Прогнозирование физико-химических свойств симметричных цианиновых красителей с использованием методологии искусственных нейронных сетей // Труды VII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение». НКП-2001 с международным участием. — 2001. — С.411-413
  10. Baskin I.I., Halberstam N.M., Artemenko N.V., Palyulin V.A., Zefirov N.S. NASAWIN — a universal software for QSPR/QSAR studies // EuroQSAR 2002 Designing Drugs and Crop Protectants: processes, problems and solutions / Eds., M.Ford et al: Blackwell Publishing, 2003, P.260-263.

Тезисы

  1. Баскин И. И., Жохова Н. И., Карпов П. В., Кравцов А. А., Курило М. В., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Новые направления в применении искусственных нейронных сетей в молекулярном моделировании // 5-я Всероссийская конференция «Молекулярное моделирование», Москва, 18-20 апреля 2007 г. — 2007. — C. 19
  2. Baskin I.I., Zhokhova N.I., Varnek A., Kireeva N., Tetko I.V., Solov’yov V.P. The Use of Modern Machine Learning Approaches to Model Properties Depending on Intermolecular Interactions. The Melting Points of Ion Liquids and Stability Constants of Supramolecular Complexes // XVIII Менделеевский съезд по общей и прикладной химии, Москва, 23-28 сентября 2007 г. — 2007. — Т. 5. — С. 62
  3. Baskin I.I., Zhokhova N.I., Palyulin V.A., Zefirov N.S. Additive Inductive Learning in QSAR/QSPR Studies and Molecular Modeling // 4th German Conference on Chemoinformatics, November 9-11, 2008, Goslar, Germany, P. 78
  4. Gaudin C., Marcou G., Vayer P., Tetko I., Baskin I., Varnek A. Data Integration and Knowledge transfer: Application to the tissue:air partition coefficients // 4th German Conference on Chemoinformatics, November 9-11, 2008, Goslar, Germany, P. 83
Личные инструменты