Titre original :
Cheminformatics, Qsar and Machine Learning Applications for Novel Drug Development
Contenu du livre :
Cheminformatics, QSAR and Machine Learning Applications for Novel Drug Development présente différents outils basés sur la structure, les ligands et l'apprentissage automatique actuellement utilisés dans la conception de médicaments.
L'ouvrage met également l'accent sur des sujets particuliers de la conception computationnelle de médicaments ainsi que sur les outils et bases de données disponibles. Les sections couvrent les tendances récentes dans la modélisation computationnelle des médicaments, le QSAR en chimie médicinale, les méthodes basées sur la structure, les approches chimio-informatiques et chimiométriques, les méthodes d'apprentissage automatique, et les études de cas, y compris les descripteurs moléculaires, la similarité moléculaire, les méthodes statistiques pour le QSAR, le criblage basé sur la structure, la modélisation de l'homologie dans les prédictions de la structure des protéines, l'amarrage moléculaire, la stabilité des interactions entre les médicaments et les récepteurs, les approches chimiques quantiques, l'apprentissage profond et la machine à vecteur de support dans la conception des médicaments.
Les dernières sections couvrent la conception de produits pharmaceutiques verts, la toxicologie computationnelle et les outils et bases de données disponibles, y compris les bases de données QSAR, les outils et bases de données gratuits pour la conception de médicaments basée sur les ligands et la structure, et les ressources d'apprentissage automatique pour la conception de médicaments.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780443186387 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 768 |
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