Модульная платформа «Синтелли» использует технологии искусственного интеллекта для решения междисциплинарных научных задач и увеличения эффективности исследований в области органической и медицинской химии.

Программный продукт, создан ООО «Синтелли», основанной в 2018 году, и входящей в группу компаний «Наносемантика», является полностью отечественной разработкой, внесенной  в реестр отечественного ПО, имеет русскоязычный интерфейс.

База данных собрана из открытых источников, таких как USPTO (United States Patent and Trademark Office), WIPO (World Intellectual Prperty Organization), ФИПС (Федеральный Институт Промышленной Собственности), PMC (PubMed Central), Crossref, Springer, Elsevier, Wiley, American Physical Society, American Chemical Society, SAGE Publication, Public Library of Science, De Gruyter, IEEE, Cambridge University Press, Oxford University Press, Royal Society of Chemistry и других.

Возможности платформы обеспечивают анализ свойств соединений, прогнозирование реакций, спектров, автоматическое распознавание молекулярных структур из PDF документов, а также данных представленных в формате SMILES, InChI, InChI key. Доступна работа с датасетами молекул и химических реакций: создание, хранение и анализ собственных наборов данных.

Платформа позволяет производить поиск по структурам, поиск по подобию и по реакциям, а также поддерживает ссылки на внешние источники данных.

Функционал платформы дает доступ к следующим модулям:

• Модуль «Молекулярный редактор» – предназначен для прогнозирования свойств соединений, которых нет в базе данных Синтелли.
• Модуль «Датасеты» – позволяет создавать, загружать, редактировать и проводить анализ личных, корпоративных (датасеты компании) и тематических датасетов.
• Модуль «SynMap» – визулизация анализа химического пространства (2D/3D), основанная на предобученной нейросетевой модели, позволяющая получить быстрое и наглядное представление об основных группах химических соединений которые есть в датасете.
• Модуль «Прогнозирование реакций» – предназначен для планирования синтеза соединений и предсказания путей химических превращений.
• Модуль «Спектры» – содержит три модуля для прогнозирования различных типов спектральных данных, каждый из которых дает информацию о структуре и свойствах анализируемых молекул: Ядерный магнитный резонанс (ЯМР), Масс-спектрометрия (QToF MS/MS) и Инфракрасная спектроскопия.
• Модуль «Стоимость синтеза» – позволяет прогнозировать стоимость синтетических соединений, учитывающий множество факторов, включая масштаб производства и сложность синтеза.
• Модуль «PDF2SMILES» – инструмент оптического распознавания молекулярных структур и структур Маркуша из PDF-документов и экспорта структур из документов в отдельный датасет для дальнейшего анализа.
• Модуль «SMILES2IUPAC» – автоматизированный инструмент конвертации химических структур из формата SMILES в систематическое наименование по номенклатуре IUPAC.
• Модуль «Статистика» – в разделе представлена информация о точности и надежности моделей, используемых в системе по двум типам метрик: RMSE (Root Mean Square Error) для измерения среднеквадратичной ошибки предсказаний и ROC AUC (Receiver Operating Characteristic Area Under для измерения качества бинарной классификации.

Ресурс может быть использован для решения различных задач в области органической и медицинской химии.

Порядок предоставления доступа к платформе Синтелли:

Тестовый доступ к ресурсу предоставляется в соответствии с IP-адресами организации, зарегистрированными в КИАС РЦНИ.

Пользователи организации проходят самостоятельную регистрацию на странице по ссылке, используя компьютеры, находящиеся в зарегистрированном диапазоне IP-адресов. Подробнее о регистрации см. Руководство пользователя 

Заявки (с указанием ФИО, статуса в вузе — студент, ППС, врач клиники) на получение логина/пароля направляйте по адресу inet.bib@rostgmu.ru 

Доступ к ресурсу осуществляется по индивидуальным логин/паролям пользователей (после регистрации с IP-адресов кампуса РостГМУ и НИИАП) с любых компьютеров как внутри, так и вне зарегистрированного диапазона IP-адресов.