Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh
Thứ tư, 18/06/2025
Current Trends in Computational Modeling for Drug Discovery
Cập nhật vào: Thứ hai - 28/10/2024 00:35
Nhan đề chính: Current Trends in Computational Modeling for Drug Discovery
Nhan đề dịch: Xu hướng hiện tại trong mô hình tính toán để khám phá thuốc
Tác giả: Supratik Kar, Jerzy Leszczynski
Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2023
Số trang: XV, 301 tr
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-33871-7
SpringerLink
Lời giới thiệu:
Tập đóng góp này cung cấp một cuộc thảo luận toàn diện về cách thiết kế và khám phá dược phẩm bằng các kỹ thuật mô hình tính toán. Các chương khác nhau đề cập đến các kỹ thuật, lý thuyết, giao thức, cơ sở dữ liệu và công cụ cổ điển và tiên tiến nhất được sử dụng trong thiết kế thuốc hỗ trợ máy tính (CADD) bao gồm nhiều lớp điều trị khác nhau. Nhiều thành phần của Khám phá thuốc dựa trên cấu trúc (SBDD) cùng với quy trình làm việc và các thách thức liên quan được trình bày trong khi các đầu mối tiềm năng cho bệnh Alzheimer (AD), tác nhân kháng vi-rút, thuốc chống vi-rút gây suy giảm miễn dịch ở người (HIV) và đầu mối cho bệnh Sốt nặng kèm theo Hội chứng giảm tiểu cầu do vi-rút (SFTSV) được thảo luận chi tiết. Các khía cạnh độc tính tính toán trong thiết kế và khám phá thuốc, sàng lọc tác dụng phụ và các công cụ in silico hiện tại hoặc tương lai được nêu bật, trong khi một công cụ in silico mới, RASAR, có thể là một kỹ thuật chính cho các tập dữ liệu từ nhỏ đến lớn khi không có nhiều dữ liệu thử nghiệm, được trình bày. Tài liệu cũng giới thiệu cho người đọc các cơ sở dữ liệu thuốc chính bao gồm các phân tử thuốc, hóa chất, mục tiêu điều trị, chuyển hóa học và peptide, đây là những nguồn tài nguyên tuyệt vời để khám phá thuốc bằng cách sử dụng lại mục đích sử dụng thuốc, thông lượng cao và sàng lọc ảo. Tập tài liệu này là một công cụ tuyệt vời cho những người mới tốt nghiệp, nhà nghiên cứu, học giả và nhà khoa học công nghiệp làm việc trong các lĩnh vực tin học hóa học, tin sinh học, sinh học tính toán và hóa học.
Từ khóa: Mô hình QSAR; Ứng dụng máy tính; Hóa học; Dược phẩm; Sinh học; Tính toán; Dược lý học
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
-SBDD và những thách thức của nó
- Phát hiện In Silico về chất ức chế HDAC loại IIb: Tình trạng nghệ thuật
- Vai trò của mô hình tính toán trong việc khám phá thuốc điều trị bệnh Alzheimer
- Mô hình tính toán trong quá trình phát triển thuốc kháng vi-rút
- Các phương pháp tính toán có mục tiêu để xác định các chất ức chế tiềm năng đối với vi-rút Nipah
Nhan đề dịch: Xu hướng hiện tại trong mô hình tính toán để khám phá thuốc
Tác giả: Supratik Kar, Jerzy Leszczynski
Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2023
Số trang: XV, 301 tr
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-33871-7
SpringerLink
Lời giới thiệu:
Tập đóng góp này cung cấp một cuộc thảo luận toàn diện về cách thiết kế và khám phá dược phẩm bằng các kỹ thuật mô hình tính toán. Các chương khác nhau đề cập đến các kỹ thuật, lý thuyết, giao thức, cơ sở dữ liệu và công cụ cổ điển và tiên tiến nhất được sử dụng trong thiết kế thuốc hỗ trợ máy tính (CADD) bao gồm nhiều lớp điều trị khác nhau. Nhiều thành phần của Khám phá thuốc dựa trên cấu trúc (SBDD) cùng với quy trình làm việc và các thách thức liên quan được trình bày trong khi các đầu mối tiềm năng cho bệnh Alzheimer (AD), tác nhân kháng vi-rút, thuốc chống vi-rút gây suy giảm miễn dịch ở người (HIV) và đầu mối cho bệnh Sốt nặng kèm theo Hội chứng giảm tiểu cầu do vi-rút (SFTSV) được thảo luận chi tiết. Các khía cạnh độc tính tính toán trong thiết kế và khám phá thuốc, sàng lọc tác dụng phụ và các công cụ in silico hiện tại hoặc tương lai được nêu bật, trong khi một công cụ in silico mới, RASAR, có thể là một kỹ thuật chính cho các tập dữ liệu từ nhỏ đến lớn khi không có nhiều dữ liệu thử nghiệm, được trình bày. Tài liệu cũng giới thiệu cho người đọc các cơ sở dữ liệu thuốc chính bao gồm các phân tử thuốc, hóa chất, mục tiêu điều trị, chuyển hóa học và peptide, đây là những nguồn tài nguyên tuyệt vời để khám phá thuốc bằng cách sử dụng lại mục đích sử dụng thuốc, thông lượng cao và sàng lọc ảo. Tập tài liệu này là một công cụ tuyệt vời cho những người mới tốt nghiệp, nhà nghiên cứu, học giả và nhà khoa học công nghiệp làm việc trong các lĩnh vực tin học hóa học, tin sinh học, sinh học tính toán và hóa học.
Từ khóa: Mô hình QSAR; Ứng dụng máy tính; Hóa học; Dược phẩm; Sinh học; Tính toán; Dược lý học
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
-SBDD và những thách thức của nó
- Phát hiện In Silico về chất ức chế HDAC loại IIb: Tình trạng nghệ thuật
- Vai trò của mô hình tính toán trong việc khám phá thuốc điều trị bệnh Alzheimer
- Mô hình tính toán trong quá trình phát triển thuốc kháng vi-rút
- Các phương pháp tính toán có mục tiêu để xác định các chất ức chế tiềm năng đối với vi-rút Nipah
