Cheminformatics, Qsar and Machine Learning Applications for Novel Drug Development
Cheminformatik, QSAR und Anwendungen des maschinellen Lernens für die Entwicklung neuartiger Arzneimittel stellen verschiedene strukturbasierte, ligandenbasierte und maschinelle Lernwerkzeuge vor, die derzeit für das Wirkstoffdesign verwendet werden.
Das Buch beleuchtet auch spezielle Themen des computergestützten Wirkstoffdesigns sowie verfügbare Tools und Datenbanken. Die Abschnitte befassen sich mit den jüngsten Trends in der computergestützten Modellierung von Arzneimitteln, QSAR in der medizinischen Chemie, strukturbasierten Methoden, Chemoinformatik und chemometrischen Ansätzen, Methoden des maschinellen Lernens und Fallstudien, einschließlich molekularer Deskriptoren, molekularer Ähnlichkeit, statistischer Methoden für QSAR, strukturbasiertem Screening, Homologiemodellierung bei der Vorhersage von Proteinstrukturen, molekularem Docking, der Stabilität von Arzneimittel-Rezeptor-Interaktionen, quantenchemischen Ansätzen, Deep Learning und Support Vector Machine im Arzneimittelentwurf.
Die letzten Abschnitte befassen sich mit dem Design von grünen Arzneimitteln bis hin zur computergestützten Toxikologie und verfügbaren Tools und Datenbanken, einschließlich QSAR-Datenbanken, kostenlosen Tools und Datenbanken für liganden- und strukturbasiertes Wirkstoffdesign sowie Ressourcen für maschinelles Lernen für das Wirkstoffdesign.
| ISBN: | 9780443186387 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 768 |
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