ОЗВУЧИТЬ
  • ENG中文العربية
ПИРОГОВСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
  • ENG中文العربية

Кафедра биоинформатики МБФ

Научно-практические направления работы

Основной особенностью научных исследований кафедры является сочетание использования методов хемо и биоинформатики в биомедицинских исследованиях.

Название веб-приложения

Описание

Оценка цитотоксичности соединений в отношении клеточных линий

CLC-Pred

CLC-Pred (Cell Line Cytotoxicity Predictor) — веб-сервис для прогнозирования цитотоксического действия соединений в нетрансформированных и опухолевых клеточных линиях на основе их структурной формулы. Обучающая выборка состоит из 59 882 соединений с экспериментальными данными (значения IG50, IC50 и % ингибирования) из БД ChEMBL. Средняя точность прогноза (AUC), рассчитанная с помощью процедуры скользящего контроля с исключением по одному, составила 0,930 для 278 линий опухолевых клеточных линий и 0,948 при прогнозе цитотоксичности в отношении 27 нетрансформированных («нормальных») клеточных линий. PLOS One, 2018, 13 (1), e0191838. DOI: 10.1371/journal.pone.0191838

CLC-Pred 2.0

CLC-Pred 2.0 предоставляет три типа качественного прогноза: (1) цитотоксичность в отношении 391 опухолевых и 47 нетрансформированных («нормальных») линий клеток человека на основе данных ChEMBL и PubChem (128 545 структур) со средней точностью прогноза (AUC), рассчитанной с помощью процедуры скользящего контроля с исключением по одному (LOO CV), 0,925; (2) цитотоксичность в отношении панели опухолевых клеток NCI60 на основе данных Developmental Therapeutics Program’s NCI60 data  (22 726 структур) с различными порогами данных IG50 (100, 10 и 1 нМ) и средней точностью предсказания от 0,870 до 0,945 (LOO CV); (3) 2170 молекулярных механизмов действия на основе данных ChEMBL и PubChem (656 011 структур) со средней точностью предсказания 0,979 (LOO CV). Int. J. Mol. Sci. 2023, 24, 1689. https://doi.org/10.3390/ijms24021689

BC CLC-Pred

BC CLC-Pred: Breast cancer cell-line cytotoxicity prediction. Количественное и качественное предсказание цитотоксичности соединений в отношении 10 клеточных линий рака молочной железы.

CLC-Pred synergy

Качественное предсказание наличие синергетического эффекта у пар лекарственных соединений в отношении 34 клеточных линий NCI60.

Оценка метаболизма соединений

SOMP 

Прогноз сайтов метаболизма фармакологических веществ. Bioinformatics. 2015 Jun 15;31(12):2046-8. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv087 

RA 

Прогноз сайтов биотрансформации соединений. J Cheminform. 2016;8:68. https://doi.org/10.1186/s13321-016-0183-x

MetaTox

Прогноз токсичности соединений с учетом их метаболизма. J Chem Inf Model. 2017;57(4):638-642. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.6b00662

DDI-Pred

Прогнозирование тяжести межлекарственных взаимодействий, вызванных ингибированием и активацией ферментов. Molecules. 2019;24(21):3955. https://doi.org/10.3390/molecules24213955

P450-Analyzer

Компьютерное прогнозирование ингибиторов и индукторов основных изоформ цитохрома Р450. Molecules. 2022; 27(18):5875. https://doi.org/10.3390/molecules27185875

MDM-Pred

Предсказание метаболизма соединений микробиотой человека. SAR QSAR Environ Res. 2023; 34(5): 383-393. https://doi.org/10.1080/1062936X.2023.2214375

Оценка побочных эффектов соединений

ADVER-Pred 

Прогноз побочного действия фармакологических веществ на сердечно-сосудистую и гепатобилиарную систему. J Chem Inf Model. 2018;58(1):8-11. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.7b00568

ROSC-Pred

Прогноз органо-специфичной канцерогенности веществ у грызунов. Bioinformatics. 2018; 34(4):710-712. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx678

Оценка биологической активности соединений

AntiBac-Pred

Прогноз антибактериальной активности в отношении различных видов бактерий. J Chem Inf Model. 2019;59(11):4513-4518. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00436

DIGEP-Pred 2.0

Веб-сервис для компьютерного прогнозирования изменений профилей экспрессии генов, вызванных лекарственными средствами, на основе структурной формулы веществ. Mol Inform. 2024, 43(12):e202400032.
doi: 10.1002/minf.202400032

Иммуноинформатика

TCR-Pred

Веб-приложение для прогнозирования взаимодействия Т-клеточных рецепторов (TCR) с эпитопами и MHC аллелями для альфа и бета цепей CDR3 TCR последовательностей. Immunology. 2023, https://doi.org/10.1111/imm.13641

Предсказание патогенных аминокислотных замен

SAV-Pred

Веб-приложение для прогнозирования патогенных замен аминокислот при моногенных наследственных заболеваниях, изучаемых при скрининге новорожденных. Позволяет предсказывать патогенность аминокислотных замен для 25 белков. Int. J. Mol. Sci. 2023, 24, 2463. https://doi.org/10.3390/ijms24032463

Прогноз свойств белков

MNA-PSS-Pred

Прогнозированию вторичных структур белков или пептидов на основе структурной формулы молекулярных фрагментов. Int J Mol Sci. 2024, 25(23):12525. 
https://doi.org/10.3390/ijms252312525

    • Методологические исследования в области (Q)SAR совместно с лабораторией структурно-функционального конструирования лекарств НИИ биомедицинской химии им. В.Н. Ореховича:
      • Филимонов Д.А., Рудик А.В., Дмитриев А.В., Лагунин А.А., Поройков В.В. Компьютерная оценка вероятности образования метаболитов ксенобиотиков в организме человека. Биофизика. 2020, 65(6), 1203-1210. https://doi.org/10.31857/S0006302920060204.
      • Pogodin P.V., Lagunin A.A., Filimonov D.A., Nicklaus M.C., Poroikov V.V. Improving (Q)SAR predictions by examining bias in the selection of compounds for experimental testing. SAR and QSAR in Environmental Research, 2019, 30(10), 759–773. https://doi.org/10.1080/1062936X.2019.1665580;
      • Lagunin A.A., Geronikaki A., Eleftheriou P., Pogodin P.V., Zakharov A.V. Rational Use of Heterogeneous Data in Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) Modeling of Cyclooxygenase/Lipoxygenase Inhibitors. J. Chem. Inf. Model., 2019, 59 (2): 713-730. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.8b00617.
      • Lagunin A.A., Romanova M.A., Zadorozhny A.D., Kurilenko N.S., Shilov B.V., Pogodin P.V., Ivanov S.M., Filimonov D.A., Poroikov V.V. Comparison of Quantitative and Qualitative (Q)SAR Models Created for the Prediction of Ki and IC50 Values of Antitarget Inhibitors. Front Pharmacol. 2018, 9:1136. https://doi.org/10.3389/fphar.2018.01136.
      • Pogodin P.V., Lagunin A.A., Rudik A.V., Filimonov D.A., Druzhilovskiy D.S., Nicklaus M.C., Poroikov V.V. How to achieve better results using PASS-based virtual screening: case study for kinase inhibitors. Frontiers in Chemistry, 2018, 6, 133. https://doi.org/10.3389/fchem.2018.00133.
      • Tarasova O, Rudik A, Dmitriev A, Lagunin A, Filimonov D, Poroikov V. QNA-Based Prediction of Sites of Metabolism. Molecules, 2017, 22(12). pii: E2123. https://doi.org/10.3390/molecules22122123.
      • Rudik A.V., Dmitriev A.V., Lagunin A.A., Filimonov D.A., Poroikov V.V. (). Prediction of reacting atoms for the major biotransformation reactions of organic xenobiotics. J. Cheminform., 2016, 8, 68. https://doi.org/10.1186/s13321-016-0183-x.
      • Zakharov AV, Varlamova EV, Lagunin AA, Dmitriev AV, Muratov EN, Fourches D, Kuz'min VE, Poroikov VV, Tropsha A, Nicklaus MC. QSAR Modeling and Prediction of Drug-Drug Interactions. Mol. Pharmaceutics, 2016, 13 (2), 545–556. https://doi.org/10.1021/acs.molpharmaceut.5b00762.
    • Исследования по оценке потенциальной биологической активности новых химических соединений, проведенные совместно с отделом химии и токсикологии РНИМУ им. Н.И. Пирогова:
      • Kramarova, E.P., Borisevich, S.S., Khamitov, E.M., Korlyukov, A.A., Dorovatovskii, P.V., Shagina, A.D., Mineev, K.S., Tarasenko, D.V., Novikov, R.A., Lagunin, A.A., Boldyrev, I., Ezdoglian, A.A., Karpechenko, N.Y., Shmigol, T.A., Baukov, Y.I., & Negrebetsky, V.V. Pyridine Carboxamides Based on Sulfobetaines: Design, Reactivity, and Biological Activity. Molecules. 2022; 27(21): 7542. https://doi.org/10.3390/molecules27217542.
      • Borozdenko, D.A., Ezdoglian, A.A., Shmigol, T.A., Gonchar, D.I., Lyakhmun, D.N., Tarasenko, D.V., Golubev, Y.V., Cherkashova, E.A., Namestnikova, D.D., Gubskiy, I.L., Lagunin, A.A., Gubsky, L.V., Chekhonin, V.P., Borisevich, S.S., Gureev, M.A., Shagina, A.D., Kiseleva, N. M., Negrebetsky, V.V., & Baukov, Y.I. A Novel Phenylpyrrolidine Derivative: Synthesis and Effect on Cognitive Functions in Rats with Experimental Ishemic Stroke. Molecules. 2021;26(20):6124. https://doi.org/10.3390/molecules26206124.
      • Шагина А.Д., Крамарова Е.П., Тарасенко Д.В., Гончар Д.И., Ляхман Д.Н., Лагунин А.А., Собянин К.А., Шмиголь Т.А., Бауков Ю.И., Негребецкий В.В. Новые лактамсодержащие бензосульфонамиды: дизайн, синтез, исследования in silico и in vitro. Известия Академии наук. Серия химическая. 2021, 3, 479-486. https://doi.org/10.1007/s11172-021-3112-8
      • Skarga, V.V., Zadorozhny, A.D., Shilov, B.V., Lagunin, A.A., Malakhov, M.V. Prospective pharmacological effects of psoralen photoxidation products and their cycloadducts with aminothiols: Chemoinformatic analysis | Потенциальные фармакологические эффекты продуктов фотоокисления псоралена и их циклоаддуктов с аминотиолами: хемоинформационный анализ. Bulletin of Russian State Medical University, 2020, (5), 29–36. https://doi.org/10.24075/brsmu.2020.059.
      • Negrebetsky V.V., Vorobyev S.V., Kramarova E.P., Shipov A.G., Shmigol T.A., Baukov, Y.I., Lagunin, A.A., Korlyukov, A.A., Arkhipov, D.E. Lactamomethyl derivatives of diphenols: synthesis, structure, and potential biological activity. Russian Chemical Bulletin, 2018, 67(8), 1518-1529. https://doi.org/10.1007/s11172-018-2250-0.
      • Nikolin A.A., Kramarova E.P., Shipov A.G., Baukov Yu.I., Negrebetsky V.N., Arkhipov D.E., Korlyukov A.A., Lagunin A.A., Bylikin S.Yu., Bassindalee A.R., Taylore P.G. N,N-Bis-(dimethylfluorosilylmethyl)amides of N-organosulfonylproline and sarcosine: synthesis, structure, stereodynamic behaviour and in silico studies. RSC Adv., 2016, 6, 75315. https://doi.org/10.1039/c6ra14450k.
    • Исследования по оценке потенциальной биологической активности природных соединений:
      • Lagunin A, Povydysh M, Ivkin D, Luzhanin V, Krasnova M, Okovityi S, Nosov A, Titova M, Tomilova S, Filimonov D, Poroikov V. Antihypoxic Action of Panax Japonicus, Tribulus Terrestris and Dioscorea Deltoidea Cell Cultures: In Silico and Animal Studies. Mol Inform. 2020, 39(11):e2000093. https://doi.org/10.1080/1062936X.2017.1408683
      • Goel R.K., Gawande D.Y., Lagunin A.A., Poroikov V. Pharmacological repositioning of Achyranthes aspera as antidepressant using pharmacoinformatic tools PASS and PharmaExpert: A case study with wet lab validation. SAR and QSAR in Environmental Research, 2018, 29 (1), 69-81. https://doi.org/10.1080/1062936X.2017.1408683.
      • Лагунин А.А., Дружиловский Д.С., Рудик А.В., Филимонов Д.А., Gawande D., Suresh K., Goel R., Поройков В.В. Компьютерная оценка скрытого потенциала фитокомпонентов лекарственных растений из традиционной индийской медицины Аюрведа. Биомедицинская химия, 2015, 61 (2), 286-297. https://doi.org/10.18097/PBMC20156102286.
    • Исследования в области протеохемометрики:
      • Karasev, D. A., Sobolev, B. N., Lagunin, A. A., Filimonov, D. A., & Poroikov, V. V. The method predicting interaction between protein targets and small-molecular ligands with the wide applicability domain. Computational biology and chemistry, 2022, 98, 107674. https://doi.org/10.1016/j.compbiolchem.2022.107674.
      • Karasev D, Sobolev B, Lagunin A, Filimonov D, Poroikov V. Prediction of Protein-ligand Interaction Based on Sequence Similarity and Ligand Structural Features. Int J Mol Sci. 2020, 31; 21(21):8152. https://doi.org/10.3390/ijms21218152.
      • Karasev D., Sobolev B., Lagunin A., Filimonov D., Poroikov V., Prediction of Protein–Ligand Interaction Based on the Positional Similarity Scores Derived from Amino Acid Sequences, International Journal of Molecular Sciences, 2020, 21(1), 24. https://doi.org/10.3390/ijms21010024.
      • Карасев Д.А., Веселовский А.В., Лагунин А.А., Филимонов Д.А., Соболев Б.Н. Распознавание аминокислотных остатков, обуславливающих специфичное взаимодействие протеинкиназ с низкомолекулярными ингибиторами. Молекулярная биология, 2018, 52(3), 555-564, https://doi.org/10.7868/S0026898418030199.
      • Karasev DA, Sobolev BN, Filimonov DA, Lagunin A. Prediction of viral protease inhibitors using proteochemometrics approach. Comput Biol Chem. 2024, 110, 108061. https://doi.org/10.1016/j.compbiolchem.2024.108061
    • Исследования в области компьютерной токсикологии:
      • Ivanov, S. M., Lagunin, A. A., Filimonov, D. A., & Poroikov, V. V. Relationships between the Structure and Severe Drug-Induced Liver Injury for Low, Medium, and High Doses of Drugs. Chemical research in toxicology, 2022, 35(3), 402–411. https://doi.org/10.1021/acs.chemrestox.1c00307.
      • Ivanov S., Lagunin A., Filimonov D., Poroikov V. Assessment of the cardiovascular adverse effects of drug-drug interactions through a combined analysis of spontaneous reports and predicted drug-target interactions. PLoS Comput. Biol., 2019, 15 (7), e1006851. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006851.
      • Иванов С.М., Лагунин А.А., Филимонов Д.А., Поройков В.В. Компьютерный прогноз побочного действия лекарственных соединений на сердечно-сосудистую систему. Химико-фармацевтический журнал, 2018, 52(9), 8-13. https://doi.org/10.30906/0023-1134-2018-52-9-8-13.
      • Ivanov S., Semin M., Lagunin A., Filimonov D., Poroikov V. In silico identification of proteins associated with drug-induced liver injury based on the prediction of drug –target interactions. Mol. Inform., 2017, 36(7), 1600142, https://doi.org/10.1002/minf.201600142.
      • Ivanov SM, Lagunin AA, Poroikov VV. In silico assessment of adverse drug reactions and associated mechanisms. Drug Discov Today. 2016, 21(1):58-71. https://doi.org/10.1016/j.drudis.2015.07.018.
      • Ivanov S.M., Lagunin A.A., Pogodin P.V., Filimonov D.A., Poroikov V.V. Identification of drug targets related to the induction of ventricular tachyarrhythmia through systems chemical biology approach. Toxicological Sciences. 2015, 145(2), 321-336. https://doi.org/10.1093/toxsci/kfv054.
  • Использование методов системной биологии и OMICS данных в биомедицинских исследованиях;
    • Исследования в области поиска новых лекарственных мишеней, проведенные совместно с лабораторией структурно-функционального конструирования лекарств НИИ биомедицинской химии им. В.Н. Ореховича и кафедрой фармацевтических наук и исследований лекарств Пенджабского Университета:
      • Kumar, S., Ivanov, S., Lagunin, A., & Goel, R. K. Bioinformatics guided rotenone adjuvant kindling in mice as a new animal model of drug-resistant epilepsy. Computers in biology and medicine, 2022, 147, 105754. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.105754.
      • Lagunin A.A., Ivanov S.M., Gloriozova T.A., Pogodin P.V., Filimonov D.A., Kumar S., Goel R.K. Combined network pharmacology and virtual reverse pharmacology approaches for identification of potential targets to treat vascular dementia. Sci Rep. 2020, 10(1), 257. https://doi.org/10.1038/s41598-019-57199-9.
      • Kumar S., Ivanov S., Lagunin A., Goel R.K. Attenuation of hyperhomocysteinemia induced vascular dementia by sodium orthovanadate perhaps via PTP1B: Pertinent downstream outcomes. Behav Brain Res, 2019, 364: 29-40. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2019.01.039.
      • Kumar S., Ivanov S., Lagunin A., Goel R.K. Glycogen synthase kinase-3 inhibition as a potential pharmacological target for vascular dementia: In silico and in vivo evidence. Computers in Biology and Medicine, Computers in Biology and Medicine, 2019, 108, 305-316. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2019.03.002.
      • Ivanov SM, Lagunin AA, Tarasova OA. Analysis of transcription profiles for the identification of master regulators as the key players in glioblastoma. Comput Struct Biotechnol J. 2024, 23:3559-3574. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.09.022
    • Исследования в области взаимодействия между вирусами и организмом человека:
      • Ivanov S, Filimonov D, Tarasova O. A computational analysis of transcriptional profiles from CD8(+) T lymphocytes reveals potential mechanisms of HIV/AIDS control and progression. Comput Struct Biotechnol J. 2021, 19, 2447-2459. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2021.04.056.
      • Ivanov S, Lagunin A, Filimonov D, Tarasova O. Network-Based Analysis of OMICs Data to Understand the HIV-Host Interaction. Front Microbiol. 2020;11:1314. https://doi.org/10.3389/fmicb.2020.01314.
      • Tarasova O, Biziukova N, Kireev D, Lagunin A, Ivanov S, Filimonov D, Poroikov V. A Computational Approach for the Prediction of Treatment History and the Effectiveness or Failure of Antiretroviral Therapy. Int J Mol Sci. 2020, 21(3), E748. https://doi.org/10.3390/ijms21030748.
      • Biziukova N, Tarasova O, Ivanov S, Poroikov V. Automated Extraction of Information From Texts of Scientific Publications: Insights Into HIV Treatment Strategies. Front Genet. 2020, 11:618862. https://doi.org/10.3389/fgene.2020.618862.
    • Исследования совместно с другими коллективами:
      • Galiakberova AA, Brovkina OI, Kondratyev NV, Artyuhov AS, Momotyuk ED, Kulmukhametova ON, Lagunin AA, Shilov BV, Zadorozhny AD, Zakharov IS, Okorokova LS, Golimbet VE, Dashinimaev EB. Different iPSC-derived neural stem cells shows various spectrums of spontaneous differentiation during long term cultivation. Front Mol Neurosci. 2023, 16:1037902. https://doi.org/10.3389/fnmol.2023.1037902.
  • Использование описания нуклеотидных и аминокислотных последовательностей в виде их структурных формул для анализа сходства и функциональных особенностей биологических макромолекул в биомедицинских исследованиях:
    • Zhuravleva, S.I.; Zadorozhny, A.D.; Shilov, B.V.; Lagunin, A.A. Prediction of Amino Acid Substitutions in ABL1 Protein Leading to Tumor Drug Resistance Based on “Structure-Property” Relationship Classification Models. Life 2023, 13, 1807. https://doi.org/10.3390/life13091807
    • Zadorozhny A, Smirnov A, Filimonov D, Lagunin A. Prediction of pathogenic single amino acid substitutions using molecular fragment descriptors. Bioinformatics. 2023; 39(8):btad484. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad484 
    • Zadorozhny, A.D.; Rudik, A.V.; Filimonov, D.A.; Lagunin, A.A. SAV-Pred: A Freely Available Web Application for the Prediction of Pathogenic Amino Acid Substitutions for Monogenic Hereditary Diseases Studied in Newborn Screening. Int. J. Mol. Sci. 2023, 24, 2463. https://doi.org/10.3390/ijms24032463.
    • Smirnov AS, Rudik AV, Filimonov DA, Lagunin AA. TCR-Pred: A new web-application for prediction of epitope and MHC specificity for CDR3 TCR sequences using molecular fragment descriptors. Immunology. 2023, https://doi.org/10.1111/imm.13641.
    • Карасев Д.А., Савосина П.И., Соболев Б.Н., Филимонов Д.А., Лагунин А.А., Использование молекулярных дескрипторов для распознавания сайтов фосфорилирования в аминокислотных последовательностях, Биомедицинская химия, 2017, 63(5), 423-427. https://doi.org/10.18097/PBMC20176305423.
    • Zakharov OS, Rudik AV, Filimonov DA, Lagunin AA. Prediction of Protein Secondary Structures Based on Substructural Descriptors of Molecular Fragments. Int J Mol Sci. 2024, 25(23):12525. https://doi.org/10.3390/ijms252312525
  • Анализ NGS данных для выявления наследственных заболеваний и подбора персонализированной терапии;
    • Zhuravleva, S.I.; Zadorozhny, A.D.; Shilov, B.V.; Lagunin, A.A. Prediction of Amino Acid Substitutions in ABL1 Protein Leading to Tumor Drug Resistance Based on “Structure-Property” Relationship Classification Models. Life 2023, 13, 1807. https://doi.org/10.3390/life13091807
    • Zadorozhny A, Smirnov A, Filimonov D, Lagunin A. Prediction of pathogenic single amino acid substitutions using molecular fragment descriptors. Bioinformatics. 2023;39(8):btad484. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad484 
    • Zadorozhny, A.D.; Rudik, A.V.; Filimonov, D.A.; Lagunin, A.A. SAV-Pred: A Freely Available Web Application for the Prediction of Pathogenic Amino Acid Substitutions for Monogenic Hereditary Diseases Studied in Newborn Screening. Int. J. Mol. Sci. 2023, 24, 2463. https://doi.org/10.3390/ijms24032463.
    • Smirnov AS, Rudik AV, Filimonov DA, Lagunin AA. TCR-Pred: A new web-application for prediction of epitope and MHC specificity for CDR3 TCR sequences using molecular fragment descriptors. Immunology. 2023, https://doi.org/10.1111/imm.13641.
    • Porfireva ES, Zadorozhny AD, Rudik AV, Filimonov DA, Lagunin AA. Sequence-structure based prediction of pathogenicity for amino acid substitutions in proteins associated with primary immunodeficiencies. Frontiers Immunology 2025, 16:1492751.  https://doi.org/10.3389/fimmu.2025.1492751.
    • Dmitriev DA, Shilov BV, Polunin MM, Zadorozhny AD, Lagunin AA. Predicting the Impact of OTOF Gene Missense Variants on Auditory Neuropathy Spectrum Disorder. Int J Mol Sci. 2023, 24(24):17240. https://doi.org/10.3390/ijms242417240
    • Бычкова Е.В., Семенова Н.А., Сагоян Г.Б., Хагуров Р.А., Гусева Д.М., Володин И.В., Смирнов А.С., Стрельников В.В.. Спектр патогенных вариантов генов потенциальных мишеней таргетной терапии при PROS (спектр синдромов избыточного роста, ассоциированных с мутацией в гене PIK3CA). Медицинская генетика. 2024; 23(7):24-32. https://doi.org/10.25557/2073-7998.2024.07.24-32
  • Анализ биомедицинских изображений:
    • Galiakberova AA, Brovkina OI, Kondratyev NV, Artyuhov AS, Momotyuk ED, Kulmukhametova ON, Lagunin AA, Shilov BV, Zadorozhny AD, Zakharov IS, Okorokova LS, Golimbet VE, Dashinimaev EB. Different iPSC-derived neural stem cells shows various spectrums of spontaneous differentiation during long term cultivation. Front Mol Neurosci. 2023, 16:1037902. https://doi.org/10.3389/fnmol.2023.1037902.
    Свернуть

    Публикации

    +
    -
    2024
    1. Ivanov S.M., Lagunin A.A., Tarasova O.A. Analysis of transcription profiles for the identification of master regulators as the key players in glioblastoma. Computational and Structural Biotechnology Journal, 2024, 23, 3559–3574. doi: 10.1016/j.csbj.2024.09.022
    2. Ivanov S.M., Lagunin A.A., Poroikov V.V. Repositioning of drugs for the treatment of major depressive disorder based on prediction of drug-induced gene expression changes. Biomed Khim. 2024;70(6):403-412. doi:10.18097/PBMC20247006403
    3. Zakharov O.S., Rudik A.V., Filimonov D.A., Lagunin A.A. Prediction of Protein Secondary Structures Based on Substructural Descriptors of Molecular Fragments. Int J Mol Sci. 2024;25(23):12525. Published 2024 Nov 21. doi:10.3390/ijms252312525
    4. Lagunin A.A., Sezganova A.S., Muraviova E.S., Rudik A.V., Filimonov D.A, BC CLC-Pred: a freely available web-application for quantitative and qualitative predictions of substance cytotoxicity in relation to human breast cancer cell lines, SAR and QSAR in Environmental Research, 2024, 35(1), 1-9, doi:10.1080/1062936X.2023.2289050.
    5. Karasev D.A., Sobolev B.N., Filimonov D.A., Lagunin A. Prediction of viral protease inhibitors using proteochemometrics approach, Computational Biology and Chemistry, 2024, 110, 108061, doi: 10.1016/j.compbiolchem.2024.108061.
    6. Ivanov S.M., Rudik A.V., Lagunin A.A., Filimonov D.A., Poroikov V.V., DIGEP-Pred 2.0: A web application for predicting drug-induced cell signaling and gene expression changes , Molecular Informatics, 2024 Jul 9:e202400032. doi: 10.1002/minf.202400032.
    7. Бычкова ЕВ, Семенова НА, Сагоян ГБ, Хагуров РА, Гусева ДМ, Володин ИВ, Смирнов АС, Стрельников ВВ. Спектр патогенных вариантов генов потенциальных мишеней таргетной терапии при PROS (спектр синдромов избыточного роста, ассоциированных с мутацией в гене PIK3CA). Медицинская генетика. 07.2024; 23(7):24-32. DOI: 10.25557/2073-7998.2024.07.24-32
    8. Иванов СМ, Лагунин АА, Поройков ВВ. Репозиционирование лекарств для терапии большого депрессивного расстройства на основе прогноза лекарственно-индуцированных изменений экспрессии генов. Биомедицинская химия. 12.2024; 70(6):403-412. DOI: 10.18097/PBMC20247006403
    9. Biziukova NYu, Ivanov SM, Tarasova OA. Identification of Proteins and Genes Associated with Hedgehog Signaling Pathway Involved in Neoplasm Formation Using Text-Mining Approach. Big Data Mining and Analytics. 03.2024; 7(1):107-130. DOI: 10.26599/BDMA.2023.9020007
    10. Ivanov SM, Zgoda VG, Isakova VA, Trukhanova LS, Poroikov VV, Shtil AA. Proteomic Analysis Identifies Multiple Mechanisms of 5-Fluorouracil-Induced Gut Mucositis in Mice. Cancers. 11.2024; 16(23):4025. DOI: 10.3390/cancers16234025
    11. Савушкина ОИ, Муравьева ЕС, Авдеев СН, Зайцев АA, Неклюдова ГВ, Крюков ЕВ. Прогнозирование нарушения вентиляции по рестриктивному типу после перенесенного COVID-19. Медицинский совет. 10.2024; 18(20):124-131. DOI: 10.21518/ms2024-417
    12. Савушкина ОИ, Муравьева ЕС, Житарева ИВ, Давыдов ДВ, Крюков ЕВ. Решающее правило для выявления пациентов с высоким риском нарушения диффузионной способности легких после перенесенного COVID-19. Бюллетень сибирской медицины. 04.2024; 23(3):91-98. DOI: 10.20538/1682-0363-2024-3-91-98
    13. Savushkina OI, Muraveva ES, Zhitareva IV, Nekludova GV, Mustafina MK, Avdeev SN. Prediction of impaired lung diffusion capacity in COVID-19 pneumonia survivors. Journal of Thoracic Disease. 10.2024; 16(11):7282-7289. DOI: 10.21037/jtd-24-1118
      Свернуть

      +
      -
      2023
      1. Zhuravleva, S.I.; Zadorozhny, A.D.; Shilov, B.V.; Lagunin, A.A. Prediction of Amino Acid Substitutions in ABL1 Protein Leading to Tumor Drug Resistance Based on “Structure-Property” Relationship Classification Models. Life 2023, 13, 1807. https://doi.org/10.3390/life13091807  
      2. Zadorozhny A, Smirnov A, Filimonov D, Lagunin A. Prediction of pathogenic single amino acid substitutions using molecular fragment descriptors. Bioinformatics. 2023;39(8):btad484. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad484   
      3. Kositsyn YM, de Abreu MS, Kolesnikova TO, Lagunin AA, Poroikov VV, Harutyunyan HS, Yenkoyan KB, Kalueff AV. Towards Novel Potential Molecular Targets for Antidepressant and Antipsychotic Pharmacotherapies. Int J Mol Sci. 2023, 24(11):9482. https://doi.org/10.3390/ijms24119482.
      4. Zadorozhny, A.D.; Rudik, A.V.; Filimonov, D.A.; Lagunin, A.A. SAV-Pred: A Freely Available Web Application for the Prediction of Pathogenic Amino Acid Substitutions for Monogenic Hereditary Diseases Studied in Newborn Screening. Int. J. Mol. Sci. 2023, 24, 2463. https://doi.org/10.3390/ijms24032463.   
      5. Smirnov AS, Rudik AV, Filimonov DA, Lagunin AA. TCR-Pred: A new web-application for prediction of epitope and MHC specificity for CDR3 TCR sequences using molecular fragment descriptors. Immunology. 2023, https://doi.org/10.1111/imm.13641.
      6. Galiakberova AA, Brovkina OI, Kondratyev NV, Artyuhov AS, Momotyuk ED, Kulmukhametova ON, Lagunin AA, Shilov BV, Zadorozhny AD, Zakharov IS, Okorokova LS, Golimbet VE, Dashinimaev EB. Different iPSC-derived neural stem cells shows various spectrums of spontaneous differentiation during long term cultivation. Front Mol Neurosci. 2023, 16:1037902. https://doi.org/10.3389/fnmol.2023.1037902.
      7. Lagunin AA, Rudik AV, Pogodin PV, Savosina PI, Tarasova OA, Dmitriev AV, Ivanov SM, Biziukova NY, Druzhilovskiy DS, Filimonov DA, Poroikov VV. CLC-Pred 2.0: A Freely Available Web Application for In Silico Prediction of Human Cell Line Cytotoxicity and Molecular Mechanisms of Action for Druglike Compounds. Int J Mol Sci. 2023 Jan 14;24(2):1689. https://doi.org/10.3390/ijms24021689.
        Свернуть

        +
        -
        2022
        1. Kramarova, E. P., Borisevich, S. S., Khamitov, E. M., Korlyukov, A. A., Dorovatovskii, P. V., Shagina, A. D., Mineev, K. S., Tarasenko, D. V., Novikov, R. A., Lagunin, A. A., Boldyrev, I., Ezdoglian, A. A., Karpechenko, N. Y., Shmigol, T. A., Baukov, Y. I., & Negrebetsky, V. V. Pyridine Carboxamides Based on Sulfobetaines: Design, Reactivity, and Biological Activity. Molecules (Basel, Switzerland), 2022, 27(21), 7542. https://doi.org/10.3390/molecules27217542.
        2. Rudik, A., Dmitriev, A., Lagunin, A., Filimonov, D., & Poroikov, V. Computational Prediction of Inhibitors and Inducers of the Major Isoforms of Cytochrome P450. Molecules (Basel, Switzerland), 2022, 27(18), 5875. https://doi.org/10.3390/molecules27185875.
        3. Kumar, S., Ivanov, S., Lagunin, A., & Goel, R. K. Bioinformatics guided rotenone adjuvant kindling in mice as a new animal model of drug-resistant epilepsy. Computers in biology and medicine, 2022, 147, 105754. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.105754.
        4. Karasev, D. A., Sobolev, B. N., Lagunin, A. A., Filimonov, D. A., & Poroikov, V. V. The method predicting interaction between protein targets and small-molecular ligands with the wide applicability domain. Computational biology and chemistry, 2022, 98, 107674. https://doi.org/10.1016/j.compbiolchem.2022.107674.
        5. Ivanov, S. M., Lagunin, A. A., Filimonov, D. A., & Poroikov, V. V. Relationships between the Structure and Severe Drug-Induced Liver Injury for Low, Medium, and High Doses of Drugs. Chemical research in toxicology, 2022, 35(3), 402–411. https://doi.org/10.1021/acs.chemrestox.1c00307.
          Свернуть

          +
          -
          2021
          1. Borozdenko, D. A., Ezdoglian, A. A., Shmigol, T. A., Gonchar, D. I., Lyakhmun, D. N., Tarasenko, D. V., Golubev, Y. V., Cherkashova, E. A., Namestnikova, D. D., Gubskiy, I. L., Lagunin, A. A., Gubsky, L. V., Chekhonin, V. P., Borisevich, S. S., Gureev, M. A., Shagina, A. D., Kiseleva, N. M., Negrebetsky, V. V., & Baukov, Y. I. A Novel Phenylpyrrolidine Derivative: Synthesis and Effect on Cognitive Functions in Rats with Experimental Ishemic Stroke. Molecules (Basel, Switzerland), 2021, 26(20), 6124. https://doi.org/10.3390/molecules26206124.
          2. Короткевич Е.И., Рудик А.В., Дмитриев А.В., Лагунин А.А., Филимонов Д.А. Прогноз метаболической стабильности ксенобиотиков программами PASS и GUSAR, Биомедицинская химия, 2021, 67(3), 295-299. https://doi.org/10.18097/PBMC20216703295.
          3. Rudik A, Dmitriev A, Lagunin A, Filimonov D, Poroikov V. MetaPASS: A Web Application for Analyzing the Biological Activity Spectrum of Organic Compounds Taking into Account their Biotransformation. Mol Inform. 2021, 40(4):e2000231. https://doi.org/10.1002/minf.202000231.
          4. Гребенщикова Е.Г., Андреюк Д.С., Волчков П.Ю., Воронцова М.В., Гинтер Е.К., Ижевская В.Л., Лагунин А.А., Поляков А.В., Попова О.В., Смирнихина С.А., Тищенко П.Д., Трофимов Д.Ю., Куцев С.И. Редактирование генома эмбрионов человека: междисциплинарный подход. Вестник РАМН, 2021, 76 (1), 86–92. https://doi.org/10.15690/vramn1269.
          5. Шагина А.Д., Крамарова Е.П., Тарасенко Д.В., Гончар Д.И., Ляхман Д.Н., Лагунин А.А., Собянин К.А., Шмиголь Т.А., Бауков Ю.И., Негребецкий В.В. Новые лактамсодержащие бензосульфонамиды: дизайн, синтез, исследования in silico и in vitro. Известия Академии наук. Серия химическая. 2021, 3, 479-486. https://doi.org/10.1007/s11172-021-3112-8.
            Свернуть

            +
            -
            2020
            1. Филимонов Д.А., Рудик А.В., Дмитриев А.В., Лагунин А.А., Поройков В.В. Компьютерная оценка вероятности образования метаболитов ксенобиотиков в организме человека. Биофизика. 2020, 65(6), 1203-1210. https://doi.org/10.31857/S0006302920060204.
            2. Lagunin A, Povydysh M, Ivkin D, Luzhanin V, Krasnova M, Okovityi S, Nosov A, Titova M, Tomilova S, Filimonov D, Poroikov V. Antihypoxic Action of Panax Japonicus, Tribulus Terrestris and Dioscorea Deltoidea Cell Cultures: In Silico and Animal Studies. Mol Inform. 2020, 39(11):e2000093. https://doi.org/10.1002/minf.202000093.
            3. Ivanov S, Lagunin A, Filimonov D, Tarasova O. Network-Based Analysis of OMICs Data to Understand the HIV-Host Interaction. Front Microbiol. 2020;11:1314. https://doi.org/10.3389/fmicb.2020.01314.
            4. Tarasova O, Biziukova N, Kireev D, Lagunin A, Ivanov S, Filimonov D, Poroikov V. A Computational Approach for the Prediction of Treatment History and the Effectiveness or Failure of Antiretroviral Therapy. Int J Mol Sci. 2020, 21(3), E748. https://doi.org/10.3390/ijms21030748.
            5. Lagunin A.A., Ivanov S.M., Gloriozova T.A., Pogodin P.V., Filimonov D.A., Kumar S., Goel R.K. Combined network pharmacology and virtual reverse pharmacology approaches for identification of potential targets to treat vascular dementia. Sci Rep. 2020, 10(1), 257. https://doi.org/10.1038/s41598-019-57199-9.
            6. Karasev D, Sobolev B, Lagunin A, Filimonov D, Poroikov V. Prediction of Protein-ligand Interaction Based on Sequence Similarity and Ligand Structural Features. Int J Mol Sci. 2020, 31; 21(21):8152. https://doi.org/10.3390/ijms21218152.
            7. Karasev D., Sobolev B., Lagunin A., Filimonov D., Poroikov V., Prediction of Protein–Ligand Interaction Based on the Positional Similarity Scores Derived from Amino Acid Sequences, International Journal of Molecular Sciences, 2020, 21(1), 24. https://doi.org/10.3390/ijms21010024.
            8. Skarga, V.V., Zadorozhny, A.D., Shilov, B.V., Lagunin, A.A., Malakhov, M.V. Prospective pharmacological effects of psoralen photoxidation products and their cycloadducts with aminothiols: Chemoinformatic analysis | ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ ФАРМАКОЛОГИЧЕСКИЕ ЭФФЕКТЫ ПРОДУКТОВ ФОТООКИСЛЕНИЯ ПСОРАЛЕНА И ИХ ЦИКЛОАДДУКТОВ С АМИНОТИОЛАМИ: ХЕМОИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ. Bulletin of Russian State Medical University, 2020, (5), 29–36. https://doi.org/10.24075/brsmu.2020.059.
              Свернуть

              +
              -
              2019
              1. Рудик А.В., Дмитриев А.В., Лагунин А.А., Иванов C.М., Филимонов Д.А., Поройков В.В. Компьютерная оценка токсичности ксенобиотиков с учётом их метаболизма в организме человека. Биомедицинская химия, 2019, 65 (2), 114-122. / Rudik A.V., Dmitriev A.V., Lagunin A.A., Ivanov S.M., Filimonov D.A, Poroikov V.V. Biochemistry (Moscow), Supplement Series B: Biomedical Chemistry, 2019, 13 (3), 228-236. https://doi.org/10.18097/PBMC20196502114.   
              2. Pogodin P.V., Lagunin A.A., Rudik A.V., Druzhilovskiy D.S., Filimonov D.A., Poroikov V.V. , AntiBac-Pred: A Web Application for Predicting Antibacterial Activity of Chemical Compounds, Journal of Chemical Information and Modeling, 2019, 59(11), 4513-4518. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00436.
              3. Pogodin P.V., Lagunin A.A., Filimonov D.A., Nicklaus M.C., Poroikov V.V. Improving (Q)SAR predictions by examining bias in the selection of compounds for experimental testing. SAR and QSAR in Environmental Research, 2019, 30(10), 759–773. https://doi.org/10.1080/1062936X.2019.1665580.
              4. Поройков В.В., Филимонов Д.А., Глориозова Т.А., Лагунин А.А., Дружиловский Д.С., Рудик А.В., Столбов Л.А., Дмитриев А.В., Тарасова О.А., Иванов С.М., Погодин П.В., Компьютерный прогноз спектров биологической активности органических соединений: возможности и ограничения, Известия Академии наук. Серия химическая, 2019, (12), 2143-2154. Poroikov, V.V., Filimonov, D.A., Gloriozova, T.A., Lagunin A.A., Druzhilovskiy D.S., Stolbov L.A., Dmitriev A.V., Tarasova O.A., Ivanov, S.M., Pogodin, P.V. Computer-aided prediction of biological activity spectra for organic compounds: the possibilities and limitations. Russian Chemical Bulletin, 2019, 68(12), 2143–2154. https://doi.org/10.1007/s11172-019-2683-0.
              5. Rudik A.V., Dmitriev A.V., Lagunin A.A., Filimonov D.A., Poroikov V.V. PASS-based prediction of metabolites detection in biological systems. SAR and QSAR in Environmental Research, 2019, 30(10):751–758. https://doi.org/10.1080/1062936X.2019.1665099.
              6. Dmitriev A.V., Filimonov D.A., Rudik A.V., Pogodin P.V., Karasev D.A., Lagunin A.A., Poroikov V.V. Drug-drug interaction prediction using PASS. SAR and QSAR in Environmental Research, 2019, 30 (9), 655–664. https://doi.org/10.1080/1062936X.2019.1653966.
              7. Ivanov S., Lagunin A., Filimonov D., Poroikov V. Assessment of the cardiovascular adverse effects of drug-drug interactions through a combined analysis of spontaneous reports and predicted drug-target interactions. PLoS Comput. Biol., 2019, 15 (7), e1006851. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006851.
              8. Kumar S., Ivanov S., Lagunin A., Goel R.K. Attenuation of hyperhomocysteinemia induced vascular dementia by sodium orthovanadate perhaps via PTP1B: Pertinent downstream outcomes. Behav Brain Res, 2019, 364: 29-40. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2019.01.039.
              9. Lagunin A.A., Geronikaki A., Eleftheriou P., Pogodin P.V., Zakharov A.V. Rational Use of Heterogeneous Data in Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) Modeling of Cyclooxygenase/Lipoxygenase Inhibitors. J. Chem. Inf. Model., 2019, 59 (2): 713-730. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.8b00617.
              10. Rudik A., Bezhentsev V., Dmitriev A., Lagunin A., Filimonov D., Poroikov V. Metatox - Web application for generation of metabolic pathways and toxicity estimation. J. Bioinform. Comput. Biol., 2019, 17(1): 1940001. https://doi.org/10.1142/S0219720019400018.
              11. Kumar S., Ivanov S., Lagunin A., Goel R.K. Glycogen synthase kinase-3 inhibition as a potential pharmacological target for vascular dementia: In silico and in vivo evidence. Computers in Biology and Medicine, Computers in Biology and Medicine, 2019, 108, 305-316. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2019.03.002.
              12. Dmitriev A.V., Lagunin A.A., Karasev D.A., Rudik A.V., Pogodin P.V., Filimonov D.A., Poroikov V.V. Prediction of Drug-Drug Interactions Related to Inhibition or Induction of Drug-Metabolizing Enzymes. Current Topics in Medicinal Chemistry, 2019, 19 (5) 319-336. https://doi.org/10.2174/1568026619666190123160406.
              13. Dmitriev A., Filimonov D., Lagunin A., Karasev D., Pogodin P., Rudik A., Poroikov V., Prediction of Severity of Drug-Drug Interactions Caused by Enzyme Inhibition and Activation, Molecules, 2019, 24(21), 3955. https://doi.org/10.3390/molecules24213955.
                Свернуть

                +
                -
                2018
                1. Карасев Д.А., Веселовский А.В., Лагунин А.А., Филимонов Д.А., Соболев Б.Н. Распознавание аминокислотных остатков, обуславливающих специфичное взаимодействие протеинкиназ с низкомолекулярными ингибиторами. Молекулярная биология, 2018, 52(3), 555-564; Karasev D.A., Veselovsky A.V., Lagunin A.A., Filimonov D.A., Sobolev B.N. Determination of Amino Acid Residues Responsible for Specific Interaction of Protein Kinases with Small Molecule Inhibitors. Mol Biol (Mosk)., 2018, 52(3), 555-564. https://doi.org/10.7868/S0026898418030199.
                2. Lagunin A.A., Romanova M.A., Zadorozhny A.D., Kurilenko N.S., Shilov B.V., Pogodin P.V., Ivanov S.M., Filimonov D.A., Poroikov V.V. Comparison of Quantitative and Qualitative (Q)SAR Models Created for the Prediction of Ki and IC50 Values of Antitarget Inhibitors. Front Pharmacol. 2018, 9:1136. https://doi.org/10.3389/fphar.2018.01136.
                3. Janardhan S, Dubovskaja V, Lagunin A, Rao BV, Sastry GN, Poroikov V. Recent Advances in the Development of Pharmaceutical Agents for Metabolic Disorders: A Computational Perspective. Curr Med Chem. 2018, 25(39), 5432-5463. https://doi.org/10.2174/0929867324666171002120647.
                4. Иванов С.М., Лагунин А.А., Филимонов Д.А., Поройков В.В. Компьютерный прогноз побочного действия лекарственных соединений на сердечно-сосудистую систему. Химико-фармацевтический журнал, 2018, 52(9), 8-13. https://doi.org/10.30906/0023-1134-2018-52-9-8-13; Ivanov S.M., Lagunin A.A., Filimonov D.A., Poroikov V.V. Computer Prediction of Adverse Drug Effects on the Cardiovascular System. Pharmaceutical Chemistry Journal, 2018, 52(9), 758-762. https://doi.org/10.1007/s11094-018-1895-1.
                5. Pogodin P.V., Lagunin A.A., Rudik A.V., Filimonov D.A., Druzhilovskiy D.S., Nicklaus M.C., Poroikov V.V. How to achieve better results using PASS-based virtual screening: case study for kinase inhibitors. Frontiers in Chemistry, 2018, 6, 133. https://doi.org/10.3389/fchem.2018.00133.
                6. Филимонов Д.А., Дружиловский Д.С., Лагунин А.А., Глориозова Т.А., Рудик А.В., Дмитриев А.В., Погодин П.В., Поройков В.В. Компьютерное прогнозирование спектров биологической активности химических соединений: возможности и ограничения. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 2018, 1 (1), e00004;  Filimonov D.A., Druzhilovskiy D.S., Lagunin A.A., Gloriozova T.A., Rudik A.V., Dmitriev A.V., Pogodin P.V., Poroikov V.V. Computer-aided prediction of biological activity spectra for chemical compounds: opportunities and limitations. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 2018, 1 (1), e00004, https://doi.org/10.18097/bmcrm00004.
                7. Ivanov S.M., Lagunin A.A., Rudik A.V., Filimonov D.A., Poroikov V.V. ADVERPred – web service for prediction of adverse effects of drugs. Journal of Chemical Information and Modeling, 2018, 58(1),8-11. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.7b00568.
                8. Lagunin A., Rudik A., Filimonov D., Druzhilovsky D., Poroikov V. ROSC-Pred: web-service for rodent organ-specific carcinogenicity prediction. Bioinformatics, 2018, 34(4), 710-712. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx678.
                9. Lagunin A.A., Dubovskaja V.I., Rudik A.V., Pogodin P.V., Druzhilovskiy D.S., Gloriozova T.A., Filimonov D.A., Sastry G.N., Poroikov V.V. CLC-Pred: a freely available web-service for in silico prediction of human cell line cytotoxicity for drug-like compounds. PLOS One, 2018, 13 (1), e0191838. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0191838.
                10. Goel R.K., Gawande D.Y., Lagunin A.A., Poroikov V. Pharmacological repositioning of Achyranthes aspera as antidepressant using pharmacoinformatic tools PASS and PharmaExpert: A case study with wet lab validation. SAR and QSAR in Environmental Research, 2018, 29 (1), 69-81. https://doi.org/10.1080/1062936X.2017.1408683.
                11. Negrebetsky V.V., Vorobyev S.V., Kramarova E.P., Shipov A.G., Shmigol T.A., Baukov, Y.I., Lagunin, A.A., Korlyukov, A.A., Arkhipov, D.E. Lactamomethyl derivatives of diphenols: synthesis, structure, and potential biological activity. Russian Chemical Bulletin, 2018, 67(8), 1518-1529. https://doi.org/10.1007/s11172-018-2250-0.
                  Свернуть

                  +
                  -
                  2017
                  1. Карасев Д.А., Савосина П.И., Соболев Б.Н., Филимонов Д.А., Лагунин А.А. Использование молекулярных дескрипторов для распознавания сайтов фосфорилирования в аминокислотных последовательностях, Биомедицинская химия, 2017, 63(5), 423-427. https://doi.org/10.18097/PBMC20176305423.
                  2. Tarasova O, Rudik A, Dmitriev A, Lagunin A, Filimonov D, Poroikov V. QNA-Based Prediction of Sites of Metabolism. Molecules, 2017, 22(12). pii: E2123. https://doi.org/10.3390/molecules22122123.
                  3. Rudik A.V., Dmitriev A.V., Bezhentsev V.M., Lagunin A.A., Filimonov D.A., Poroikov V.V. Prediction of metabolites of epoxidation reaction in MetaTox, SAR and QSAR in Environmental Research, 2017, 28(10), 833-842. https://doi.org/10.1080/1062936X.2017.1399165.
                  4. Хайруллина В.Р., Герчиков А.Я., Лагунин А.А., Зарудий Ф.С. QSAR-моделирование ингибиторов тимидилатсинтазы в ряду производных хиназолина. Химико-фармацевтический журнал, 2017, 51 (9), 126-131. Khairullina, V.R., Gerchikov, A.Y., Lagunin, A.A., Zarudii, F.S. QSAR Modelling of Thymidylate Synthase Inhibitors in a Series of Quinazoline Derivatives. Pharmaceutical Chemistry Journal, 2017, 51(10), 884-888 https://doi.org/10.1007/s11094-018-1710-z.
                  5. Dmitriev A., Rudik A., Filimonov D., Lagunin A., Pogodin P., Druzhilovsky D., Ivanov S., Tarasova O., Konova V., Bezhentsev V., Poroikov V. Integral estimation of xenobiotics' toxicity with regard to their metabolism in human organism. Pure and Applied Chemistry. 2017, 89(10), 1449-1458. https://doi.org/10.1515/pac-2016-1205.
                  6. Гомазков О.А., Лагунин А.А. Сосудистая деменция. Молекулярные мишени нейропротективной терапии. Успехи современной биологии, 2017, 138 (3), 256-267. Gomazkov O.A., Lagunin A.A., Vascular Dementia: Molecular Targets of Neuroprotective Therapy, Biology Bulletin Reviews, 2017, 7(6), 528-536. https://doi.org/10.1134/S2079086417060032.
                  7. Ivanov S., Semin M., Lagunin A., Filimonov D., Poroikov V. In silico identification of proteins associated with drug-induced liver injury based on the prediction of drug –target interactions. Mol. Inform., 2017, 36(7), 1600142. https://doi.org/10.1002/minf.201600142.
                  8. Rudik A.V., Bezhentsev V.M., Dmitriev A.V., Druzhilovskij D.S., Lagunin A.A., Filimonov D.A., Poroikov V.V. MetaTox: Web Application for Predicting Structure and Toxicity of Xenobiotics Metabolites. Journal of Chemical Information and Modeling, 2017, 57(4), 638-642. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.6b00662.
                  9. Дружиловский Д.С., Рудик А.В., Филимонов Д.А., Глориозова Т.А., Лагунин А.А., Дмитриев А.В., Погодин П.В., Дубовская В.И., Иванов С.М., Тарасова О.А., Беженцев В.М., Муртазалиева Х.А., Семин М.И., Майоров И.С., Гаур А.С., Састри Г.Н., Поройков В.В. Компьютерная платформа Way2Drug: от прогнозирования биологической активности к репозиционированию лекарств, Известия Академии наук. Серия химическая, 2017, (10), 1832-1841. https://doi.org/10.1007/s11172-017-1954-x.
                    Свернуть

                    +
                    -
                    2016
                    1. Rudik A.V., Dmitriev A.V., Lagunin A.A., Filimonov D.A., Poroikov V.V. Prediction of reacting atoms for the major biotransformation reactions of organic xenobiotics. J. Cheminform., 2016, 8, 68. https://doi.org/10.1186/s13321-016-0183-x.
                    2. Lagunin A.A., Druzhilovsky D.S., Rudik A.V., Filimonov D.A., Gawande D., Suresh K., Goel R., Poroikov V.V. Capacities of Computer Evaluation of Hidden Potential of Phytochemicals of Medicinal Plants of the Traditional Indian Ayurvedic Medicine, Biochemistry (Moscow) Supplement Series B: Biomedical Chemistry, 2016, 10(1), 43-54. https://doi.org/10.1134/S1990750816010091.   
                    3. Bezhentsev V.M., Tarasova O.A., Dmitriev A.V., Rudik A.V., Lagunin A.A., Filimonov D.A., Poroikov V.V. Computer-aided prediction of xenobiotics metabolism in the human organism. Russian Chemical Reviews, 2016, 85. Беженцев В.М., Тарасова О.А., Дмитриев А.В., Рудик А.В., Лагунин А.А., Филимонов Д.А., Поройков В.В. Компьютерный прогноз путей метаболизма ксенобиотиков в организме человека. Успехи химии, 2016, 85(8), 854-879. https://doi.org/10.1070/RCR4614.
                    4. Дружиловский Д.С., Рудик А.В., Филимонов Д.А., Лагунин А.А., Глориозова Т.А., Поройков В.В. Веб-ресурсы для прогнозирования биологической активности органических соединений. Известия Академии наук. Серия химическая, 2016, 2, 384-393. https://doi.org/10.1007/s11172-016-1310-6.
                    5. Nikolin A.A., Kramarova E.P., Shipov A.G., Baukov Yu.I., Negrebetsky V.N., Arkhipov D.E., Korlyukov A.A., Lagunin A.A., Bylikin S.Yu., Bassindalee A.R., Taylore P.G. N,N-Bis-(dimethylfluorosilylmethyl)amides of N-organosulfonylproline and sarcosine: synthesis, structure, stereodynamic behaviour and in silico studies. RSC Adv., 2016, 6, 75315. https://doi.org/10.1039/c6ra14450k.
                    6. Ivanov SM, Lagunin AA, Poroikov VV. In silico assessment of adverse drug reactions and associated mechanisms. Drug Discov Today. 2016, 21(1):58-71. https://doi.org/10.1016/j.drudis.2015.07.018.
                    7. Zakharov AV, Varlamova EV, Lagunin AA, Dmitriev AV, Muratov EN, Fourches D, Kuz'min VE, Poroikov VV, Tropsha A, Nicklaus MC. QSAR Modeling and Prediction of Drug-Drug Interactions. Mol. Pharmaceutics, 2016, 13 (2), 545–556. https://doi.org/10.1021/acs.molpharmaceut.5b00762.
                      Свернуть

                      +
                      -
                      2015
                      1. Konova V, Lagunin A, Pogodin P, Kolotova E, Shtil A, Poroikov V. Virtual screening of chemical compounds active against breast cancer cell lines based on cell cycle modelling, prediction of cytotoxicity and interaction with targets. SAR QSAR Environ Res. 2015, 26(7-9), 595-604. https://doi.org/10.1080/1062936X.2015.1076516.
                      2. Pogodin PV, Lagunin AA, Filimonov DA, Poroikov VV. PASS Targets: Ligand-based multi-target computational system based on a public data and naïve Bayes approach. SAR QSAR Environ Res. 2015, 26(10):783-93. https://doi.org/10.1080/1062936X.2015.1078407.
                      3. Ivanov S.M., Lagunin A.A., Pogodin P.V., Filimonov D.A., Poroikov V.V. Identification of drug targets related to the induction of ventricular tachyarrhythmia through systems chemical biology approach. Toxicological Sciences. 2015, 145(2), 321-336. https://doi.org/10.1093/toxsci/kfv054.
                      4. Rudik A., Dmitriev A., Lagunin A., Filimonov D., Poroikov V. SOMP: web-service for in silico prediction of sites of metabolism for drug-like compounds. Bioinformatics. 2015, 31(12), 2046-2048. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv087.
                      5. Лагунин А.А., Дружиловский Д.С., Рудик А.В., Филимонов Д.А., Gawande D., Suresh K., Goel R., Поройков В.В. Компьютерная оценка скрытого потенциала фитокомпонентов лекарственных растений из традиционной индийской медицины Аюрведа. Биомедицинская химия, 2015, 61 (2), 286-297. https://doi.org/10.18097/PBMC20156102286.
                      6. Хайруллина В.Р., Герчиков А.Я., Лагунин А.А., Зарудий Ф.С. Количественный анализ взаимосвязи «структура–активность» ингибиторов циклооксигеназы-2 среди производных тетрагидро-2н-изоиндола. Биохимия, 2015, 80(1), 96-110. https://doi.org/10.1134/S0006297915010095.
                        Свернуть

                        МЫ В СОЦСЕТЯХ

                        © 2025 ФГАОУ ВО "Российский Национальный Исследовательский Медицинский Университет им. Н.И. Пирогова" Министерства здравоохранения Российской Федерации
                        Российская Федерация, г. Москва 117513, ул. Островитянова д. 1
                        E-mail: rsmu@rsmu.ru

                        ОФИЦИАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ


                        ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ

                        На сайте использованы фотографии, приобретенные в фотобанке "Фотодженика"