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Olexandr Isayev

2006–2026 年に発表

98
論文数
18,254
被引用数
49
h 指数
73
i10 指数

被引用数

Olexandr Isayev の年別被引用数1911 年: 被引用 1 件1967 年: 被引用 1 件1985 年: 被引用 1 件1992 年: 被引用 2 件1996 年: 被引用 1 件1998 年: 被引用 2 件1999 年: 被引用 1 件2004 年: 被引用 3 件2007 年: 被引用 3 件2008 年: 被引用 4 件2009 年: 被引用 3 件2010 年: 被引用 2 件2011 年: 被引用 8 件2012 年: 被引用 5 件2013 年: 被引用 6 件2014 年: 被引用 6 件2015 年: 被引用 2 件2016 年: 被引用 13 件2017 年: 被引用 36 件2018 年: 被引用 177 件2019 年: 被引用 479 件2020 年: 被引用 809 件2021 年: 被引用 949 件2022 年: 被引用 945 件2023 年: 被引用 1,114 件2024 年: 被引用 1,370 件2025 年: 被引用 1,190 件2026 年: 被引用 171 件1912〜1966 年は被引用が無いため表示していません1968〜1984 年は被引用が無いため表示していません1986〜1991 年は被引用が無いため表示していません1993〜1995 年は被引用が無いため表示していません1997 年は被引用が無いため表示していません2000〜2003 年は被引用が無いため表示していません2005〜2006 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 1,836 件、この内訳の 24.1%中国: 引用元論文 1,062 件、この内訳の 13.9%イギリス: 引用元論文 518 件、この内訳の 6.8%ドイツ: 引用元論文 463 件、この内訳の 6.1%インド: 引用元論文 288 件、この内訳の 3.8%スイス: 引用元論文 262 件、この内訳の 3.4%韓国: 引用元論文 228 件、この内訳の 3%カナダ: 引用元論文 227 件、この内訳の 3%日本: 引用元論文 208 件、この内訳の 2.7%フランス: 引用元論文 165 件、この内訳の 2.2%スペイン: 引用元論文 154 件、この内訳の 2%イタリア: 引用元論文 153 件、この内訳の 2%
0%24.1%その他 27%

機関

分野

  • Materials Science38.1%
  • Computer Science35.2%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology8%
  • Engineering5%
  • Medicine4.2%
  • Physics and Astronomy2.4%
  • その他7.1%

トピック

  • Computational Drug Discovery Methods19.5%
  • Machine Learning in Materials Science19%
  • Protein Structure and Dynamics6.4%
  • X-ray Diffraction in Crystallography1.9%
  • Metabolomics and Mass Spectrometry Studies1.2%
  • Chemical Synthesis and Analysis1%
  • その他51%

共著者

全論文

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  1. Machine learning for molecular and materials science

    著者: Keith T. Butler, Daniel W. Davies, Hugh Cartwright, Olexandr Isayev, Aron Walsh - Nature 2018 被引用: 4,786

  2. ANI-1: an extensible neural network potential with DFT accuracy at force field computational cost

    著者: Justin S. Smith, Olexandr Isayev, Adrián E. Roitberg - Chemical Science 2017 被引用: 2,028

  3. Deep Reinforcement Learning for De-Novo Drug Design

    著者: Mariya Popova, Olexandr Isayev, Alexander Tropsha - Science Advances 2018 被引用: 1,149

  4. QSAR without borders

    著者: Eugene Muratov, Jürgen Bajorath, Robert P. Sheridan, Igor V. Tetko, Dmitry Filimonov, Vladimir Poroikov, Tudor I. Oprea, Igor I. Baskin, Alexandre Varnek, Adrián E. Roitberg, Olexandr Isayev, Stefano Curtalolo, Denis Fourches, Yoram Cohen, Alán Aspuru‐Guzik, David A. Winkler, Dimitris K. Agrafiotis, Artem Cherkasov, Alexander Tropsha - Chemical Society Reviews 2020 被引用: 852

  5. Integrating QSAR modelling and deep learning in drug discovery: the emergence of deep QSAR

    著者: Alexander Tropsha, Olexandr Isayev, Alexandre Varnek, Gisbert Schneider, Artem Cherkasov - Nature Reviews Drug Discovery 2023 被引用: 336

  6. Less is more: sampling chemical space with active learning

    著者: Justin S. Smith, Ben Nebgen, Nicholas Lubbers, Olexandr Isayev, Adrian E. Roitberg - The Journal of Chemical Physics 2018 被引用: 846

  7. Generative Models as an Emerging Paradigm in the Chemical Sciences

    著者: Dylan M. Anstine, Olexandr Isayev - Journal of the American Chemical Society 2023 被引用: 302

  8. Extending the Applicability of the ANI Deep Learning Molecular Potential to Sulfur and Halogens

    著者: Christian Devereux, Justin S. Smith, Kate Huddleston, Kipton Barros, R.I. Zubatyuk, Olexandr Isayev, Adrián E. Roitberg - Journal of Chemical Theory and Computation 2020 被引用: 403

  9. The transformational role of GPU computing and deep learning in drug discovery

    著者: Mohit Pandey, Michael Fernández, Francesco Gentile, Olexandr Isayev, Alexander Tropsha, Abraham C. Stern, Artem Cherkasov - Nature Machine Intelligence, Nat. Mach. Intell. 2022 被引用: 260

  10. Approaching coupled cluster accuracy with a general-purpose neural network potential through transfer learning

    著者: Justin S. Smith, Benjamin Nebgen, R.I. Zubatyuk, Nicholas Lubbers, Christian Devereux, Kipton Barros, Sergei Tretiak, Olexandr Isayev, Adrián E. Roitberg - Nature Communications 2018 被引用: 655

  11. TorchANI: A Free and Open Source PyTorch-Based Deep Learning Implementation of the ANI Neural Network Potentials

    著者: Xiang Gao, Farhad Ramezanghorbani, Olexandr Isayev, Justin S. Smith, Adrian E. Roitberg - Journal of Chemical Information and Modeling, J. Chem. Inf. Model. 2020 被引用: 324

  12. The ANI-1ccx and ANI-1x Data Sets, Coupled-Cluster and Density Functional Theory Properties for Molecules

    著者: Justin S. Smith, R.I. Zubatyuk, Benjamin Nebgen, Nicholas Lubbers, Kipton Barros, Adrián E. Roitberg, Olexandr Isayev, Sergei Tretiak - Scientific Data 2020 被引用: 275

  13. Best practices in machine learning for chemistry

    著者: Nongnuch Artrith, Keith T. Butler, François‐Xavier Coudert, Seungwu Han, Olexandr Isayev, Anubhav Jain, Aron Walsh - Nature Chemistry 2021 被引用: 477

  14. Machine Learning Interatomic Potentials and Long-Range Physics

    著者: Dylan M. Anstine, Olexandr Isayev - The Journal of Physical Chemistry A 2023 被引用: 210

  15. Accurate and transferable multitask prediction of chemical properties with an atoms-in-molecules neural network

    著者: R.I. Zubatyuk, Justin S. Smith, Jerzy Leszczyński, Olexandr Isayev - Science Advances 2019 被引用: 300

  16. Simulation Intelligence: Towards a New Generation of Scientific Methods

    著者: Alexander Lavin, David C. Krakauer, Héctor Zenil, Justin Gottschlich, Tim Mattson, Johann Brehmer, Anima Anandkumar, Sanjay Choudry, Kamil Rocki, Atılım Güneş Baydin, Carina Prunkl, Brooks Paige, Olexandr Isayev, Erik Peterson, Peter L. McMahon, Jakob H. Macke, K. Cranmer, Jiaxin Zhang, Haruko Wainwright, Adi Hanuka, Manuela Veloso, Samuel Assefa, Stephan Zheng, Avi Pfeffer - CoRR 2021 被引用: 93

  17. Generative and reinforcement learning approaches for the automated de novo design of bioactive compounds

    著者: Maria Korshunova, Niles Huang, Stephen J. Capuzzi, Dmytro S. Radchenko, Olena Savych, Yuriy S. Moroz, Carrow I. Wells, Timothy M. Willson, Alexander Tropsha, Olexandr Isayev - Communications Chemistry 2022 被引用: 104

  18. ANI-1, A data set of 20 million calculated off-equilibrium conformations for organic molecules

    著者: Justin S. Smith, Olexandr Isayev, Adrián E. Roitberg - Scientific Data 2017 被引用: 333

  19. Universal fragment descriptors for predicting properties of inorganic crystals

    著者: Olexandr Isayev, Corey Oses, Cormac Toher, Eric Gossett, Stefano Curtarolo, Alexander Tropsha - Nature Communications 2017 被引用: 665

  20. Exploring the frontiers of condensed-phase chemistry with a general reactive machine learning potential

    著者: Shuhao Zhang, Małgorzata Z. Makoś, Ryan B. Jadrich, Elfi Kraka, Kipton Barros, Benjamin Nebgen, Sergei Tretiak, Olexandr Isayev, Nicholas Lubbers, Richard A. Messerly, Justin S. Smith - Nature Chemistry 2024 被引用: 121

  21. Development of Multimodal Machine Learning Potentials: Toward a Physics-Aware Artificial Intelligence

    著者: Tetiana Zubatiuk, Olexandr Isayev - Accounts of Chemical Research 2021 被引用: 166

  22. Extending machine learning beyond interatomic potentials for predicting molecular properties

    著者: Nikita Fedik, R.I. Zubatyuk, Maksim Kulichenko, Nicholas Lubbers, Justin S. Smith, Benjamin Nebgen, Richard A. Messerly, Ying Wai Li, Alexander I. Boldyrev, Kipton Barros, Olexandr Isayev, Sergei Tretiak - Nature Reviews Chemistry 2022 被引用: 154

  23. MolecularRNN: Generating realistic molecular graphs with optimized properties

    著者: Mariya Popova, Mykhailo Shvets, Junier Oliva, Olexandr Isayev - arXiv (Cornell University), CoRR 2019 被引用: 107

  24. Machine Learning of Reactive Potentials

    著者: Yinuo Yang, Shuhao Zhang, Kavindri Ranasinghe, Olexandr Isayev, Adrián E. Roitberg - Annual Review of Physical Chemistry 2024 被引用: 71