Лаборатория 1-9. Компьютерный синтез химических соединений

Научное направление: 
Химия растворов, теоретические основы химико-технологических процессов в жидких средах

Лаборатория основана при поддержке Мегагранта.

Мегагранты – программа международного сотрудничества российских вузов и научных организаций с учеными мирового уровня и ведущими зарубежными научно-образовательными центрами в сферах науки, образования и инноваций. Программа стартовала 9 апреля 2010 года с принятием Правительством Российской Федерации Постановления №220.

Основной задачей лаборатории является разработка вычислительной методологии, базирующейся на методах машинного обучения с целью исследования химического пространства для создания соединений с заданными свойствами, включая перспективные лекарственные препараты.

 

Проекты, гранты:

2021 - 2023: Грант Правительства Российской Федерации для государственной поддержки научных исследований, проводимых под руководством ведущих ученых в российских вузах и научных организациях (Мегагрант)

Заведующий лабораторией
Доктор химических наук
Старший научный сотрудник
Старший научный сотрудник
Кандидат химических наук
Научный сотрудник
Кандидат химических наук
Руководитель научной группы
Доктор химических наук
профессор
Младший научный сотрудник
Старший научный сотрудник
Научный сотрудник
Кандидат химических наук
Стажер-исследователь, аспирант
Старший научный сотрудник, Senior researcher
Кандидат химических наук
Старший научный сотрудник
Кандидат химических наук
Зам. директора по научной работе, Заведующий лабораторией
Доктор химических наук
профессор
Научный сотрудник
Кандидат химических наук
Заведующий лабораторией, Главный научный сотрудник
Доктор химических наук
профессор
Руководитель научной группы
Доктор химических наук
Заведующий лабораторией
Доктор химических наук
Научный сотрудник
Кандидат химических наук
Старший научный сотрудник
Кандидат химических наук

1. Ksenofontov, A. A., Bocharov, P. S., Ksenofontova, K. V., & Antina, E. V. (2021). Water-Soluble BODIPY-Based fluorescent probe for BSA and HSA detection. Journal of Molecular Liquids, 117031. (Q1)
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167732221017554

2. Makarov, D. M., Fadeeva, Y. A., Shmukler, L. E., & Tetko, I. V. (2021). Beware of proper validation of models for Ionic Liquids!. Journal of Molecular Liquids, 117722. (Q1)
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167732221024478

3. Mamardashvili, G., Mamardashvili, N., & Koifman, O. (2021). Macrocyclic Receptors for Identification and Selective Binding of Substrates of Different Nature. Molecules26(17), 5292.  (Q2)
https://www.mdpi.com/1420-3049/26/17/5292

4. Bumagina, N. A., Antina, E. V., Krasovskaya, Z. S., Berezin, M. B., Ksenofontov, A. A., Vyugin, A. I., & Semeikin, A. S. (2021). Dipyrromethene chromo-fluorogenic chemosensors for quantitative detection and express analysis of Zn2+ ions. Journal of Molecular Liquids, 117834.  (Q1)
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167732221025599

5. Ghosh, D., Koch, U., Hadian, K., Sattler, M., & Tetko, I. V. (2021). Highly Accurate Filters to Flag Frequent Hitters in AlphaScreen Assays by Suggesting their Mechanism. Molecular Informatics, 2100151. (Q2)
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/minf.202100151

6. Ksenofontov, A. A., Lukanov, M. M., Bocharov, P. S., Berezin, M. B., & Tetko, I. V. (2021). Deep neural network model for highly accurate prediction of BODIPYs absorption. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 120577. (Q1)
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1386142521011549

7. Likhonina, A. E., Mamardashvili, G. M., & Mamardashvili, N. Z. (2021). Photoactive porphyrin-fluorescein arrays to control the acidity of medium. Journal of Photochemistry and Photobiology A: Chemistry, 113650. (Q2)
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1010603021005189

8. Rusanov, A. I., Dmitrieva, O. A., Mamardashvili, N. Z., & Tetko, I. V. (2022). More Is Not Always Better: Local Models Provide Accurate Predictions of Spectral Properties of Porphyrins. International Journal of Molecular Sciences23(3), 1201. (Q1)
https://doi.org/10.3390/ijms23031201

9. Berezin, M. B., Dogadaeva, S. A., Antina, E. V., Lukanov, M. M., Ksenofontov, A. A. & Semeikin, S. A. (2022). Design and physico-chemical properties of unsymmetrically substituted dipyrromethenes and their complexes with boron(III) and zinc(II), Dyes and Pigments, 10215. (Q1)
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0143720822001371?via%...

10. Ivanova, Y. B., Pukhovskaya, S. G., Kiselev, A. N., & Syrbu, S. A. (2022). Physicochemical Basis for the Creation of Liquid-Phase Sensor Materials Based on Tetraaryldithiaporphyrins. Russian Journal of General Chemistry92(2), 231-240. (Q3)
https://link.springer.com/article/10.1134/S1070363222020128

11. Zhabanov, Y. A., Giricheva, N. I., & Islyaikin, M. K. (2022). Structural Particularities of Monodeprotonated Hemihexaphyrazine Complexes with Y, La, and Lu according to Quantum Chemical Calculations. Russian Journal of Inorganic Chemistry67(3), 350-361. (Q3)
https://link.springer.com/article/10.1134/S0036023622030172

12. Antina, L. A., Bumagina, N. A., Kalinkina, V. A., Lukanov, M. M., Ksenofontov, A. A., Kazak, A. V., ... & Antina, E. V. (2022). Aggregation behavior and spectroscopic properties of red-emitting distyryl-BODIPY in aqueous solution, Langmuir-Schaefer films and Pluoronic® F127 micelles. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 121366. (Q1)
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1386142522005157

13. Ksenofontov, A. A., Lukanov, M. M., Bocharov, P. S. (2022). Can machine learning methods accurately predict the molar absorption coefficient of different classes of dyes?, Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 121442. (Q1)
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1386142522005911?...

14. Bichan, N. G., Ovchenkova, E.N., Ksenofontov, A.A., Mozgova, V. A., Gruzdev M.S., Chervonova U. V., Shelaev I. V., Lomova T. N. (2022). Meso-carbazole substituted porphyrin complexes: Synthesis and spectral properties according to experiment, DFT calculations and the prediction by machine learning methods, Dyes and Pigments, 110470. (Q1)
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0143720822003928

15. Глава в монографии  
Mamardashvili, G., Mamardashvili, N., & Koifman, O. Design, Sensing and Binding Abilities of Porphyrin-based Heterotopic Receptors with Well-defined Geometries, Current Topics on Chemistry and Biochemistry, 3 (30), 1-56.
https://stm.bookpi.org/CTCB-V3/article/view/7493

16. Likhonina, A. E., Lebedev, I. S., Mamardashvili, G. M., Mamardashvili, N. Z. pH Indicator and Rotary Fluorescent Properties of the Sn(IV)-octaetylporphyrin-(BODIPY)2 Triad, Inorganica Chimica Acta, 121150. (Q2)
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020169322003620?...

17. Makarov, D. M., Fadeeva, Y. A., Shmukler, L. E., & Tetko, I. V. (2022). Machine learning models for phase transition and decomposition temperature of ionic liquids. Journal of Molecular Liquids, 120247. (Q1)
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S016773222201786X

18. Mamardashvili, G. M., Kaigorodova, E. Y., Lebedev, I. S., & Mamardashvili, N. Z. (2022). Axial complexes of Sn (IV)-tetra (4-sulfophenyl) porphyrin with azorubine in aqueous media: fluorescent probes of local viscosity and pH indicators. Journal of Molecular Liquids, 120277. (Q1)
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167732222018165

19. Makarov, D. M., Fadeeva, Y. A., Safonova, E. A., & Shmukler, L. E. (2022). Predictive modeling of the ionic liquids antibacterial activity using machine learning. Computational Biology and Chemistry, 107775. (Q2)
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1476927122001554

20. Kalyagin, A., Antina, L., Ksenofontov, A., Antina, E., & Berezin, M. (2022). Solvent-Dependent Fluorescence Properties of CH2-bis (BODIPY) s. International Journal of Molecular Sciences23(22), 14402. (Q1)
https://www.mdpi.com/1422-0067/23/22/14402

21. Rusanov, A., Chizhova, N., & Mamardashvili, N. (2022). Synthesis, Structure, and Spectral-Luminescent Properties of Peripherally Fluorinated Mg (II) and Zn (II) Octaphenyltetraazaporphyrins. Molecules27(23), 8619. (Q2)
https://www.mdpi.com/1420-3049/27/23/8619

22. Zvezdina, S., Chizhova, N., Mamardashvili, N., & Koifman, O. (2022)  Effect of halogenation of ortho-positions of tetraphenylporphyrin and Cd(II)-tetraphenyl-porphyrin on their complexing ability towards d-metal salts in dimethylformamide. Macroheterocycles, 15(2), 101. (Q4)
http://mhc-isuct.ru/article/view/4315

23. Telegin, F. Y., Karpova, V. S., Makshanova, A. O., Astrakhantsev, R. G., & Marfin, Y. S. (2023). Solvatochromic Sensitivity of BODIPY Probes: A New Tool for Selecting Fluorophores and Polarity Mapping. International Journal of Molecular Sciences24(2), 1217. (Q1)
https://www.mdpi.com/1422-0067/24/2/1217

24. Mamardashvili G, Kaigorodova E, Lebedev I, & Mamardashvili N. (2023) Molecular Recognition of Imidazole-Based Drug Molecules by Cobalt(III)- and Zinc(II)-Coproporphyrins in Aqueous Media. Molecules, 28(3), 964. (Q2)
https://www.mdpi.com/1420-3049/28/3/964

25. Bichan, N. G., Ovchenkova, E. N., Mozgova, V. A., Ksenofontov, A. A., Kudryakova, N. O., Shelaev, I. V., ... & Lomova, T. N. (2022). Donor–Acceptor Complexes of (5, 10, 15, 20-Tetra (4-methylphenyl) porphyrinato) cobalt (II) with Fullerenes C60: Self-Assembly, Spectral, Electrochemical and Photophysical Properties. Molecules27(24), 8900.
https://www.mdpi.com/1420-3049/27/24/8900

26. Ksenofontov, A., Isaev, Y., Lukanov, M., Makarov, D. M., Eventova, V., Khodov, I., & Berezin, M. B. (2023). Accurate prediction of 11B NMR chemical shift of BODIPYs via machine learning. Physical Chemistry Chemical Physics.
https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2023/cp/d3cp00253e