Книга "Хемоинформатика для открытия лекарств" описывает стратегии хемоинформатики, которые находят свое применение в открытии новых лекарств. В книге приводятся опыт и знания ведущих исследователей из академических кругов, фармацевтической индустрии и экспертов из сферы программного обеспечения. Книга описывает, что работает и что нет, с акцентом на проверенные приложения в практических условиях, с множеством примеров разработки и применения методов хемоинформатики в успешных проектах по открытию лекарств. В книге также описываются прорывные сотрудничества между академическими кругами и фармацевтической индустрией.
"Хемоинформатика для открытия лекарств" логично организована, начиная с методов и моделей, затем переходя к приложениям в открытии лекарств и дизайну инфраструктур хемоинформатики. Книга содержит 15 глав, включая:
- Практическое руководство по избежанию распространенных ошибок при построении предсказательных моделей
- Исследование взаимосвязей между структурой и активностью, а также передача ключевых элементов при оптимизации прототипов
- Сотрудничество между академическими кругами и фармацевтической индустрией
- Применение хемоинформатики в фармацевтических исследованиях - опыт крупных международных фармацевтических компаний
- Уроки, извлеченные из 30-летнего опыта разработки успешных интегрированных систем хемоинформатики
В течение книги авторы представляют стратегии и методы хемоинформатики, которые доказали свою эффективность в фармацевтических исследованиях, предоставляя уникальные исследовательские находки. Каждая глава содержит обширные ссылки на оригинальные исследовательские отчеты и обзоры. Охватывая химию, информатику и открытие лекарств, "Хемоинформатика для открытия лекарств" описывает современное состояние этой области и открывает двери для дальнейших достижений.
Эта книга будет полезна ученым-химикам и тем, кто изучает методы работы в фармацевтической промышленности. Она посвящена стратегии использования биоинформатики для обнаружения лекарств и охватывает обширный круг вопросов. В книге описаны практические опыты и классические приемы биоинформатического моделирования.
Книга написана специалистами из разных областей: научных лабораторий и фармацевтических компаний. Они делятся своим опытом эффективного сотрудничества между академическими институтами и промышленностью.
Описываются случаи из их практики, которые демонстрируют успешный подход к использованию достижений информатики в областях изучения фармакологических особенностей соединений и разработке комплексов приложений по обнаружению лекарств. Авторы приводят примеры существенных преобразований, произошедших за последние тридцать лет в объединенных системах информхимии. Книга показывает связь между химией, вычислительной наукой и ведением клинической работы по обнаружению препаратов. Анализируется то, как этот сленный кластер способствует осуществимости современных работ по созданию методик, значительно повышающих вероятность выявления перспективных лекарств для лечения серьезных заболеваний.
Электронная Книга «Chemoinformatics for Drug Discovery» написана автором Jürgen Bajorath в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118743058
Описание книги от Jürgen Bajorath
Chemoinformatics strategies to improve drug discovery results With contributions from leading researchers in academia and the pharmaceutical industry as well as experts from the software industry, this book explains how chemoinformatics enhances drug discovery and pharmaceutical research efforts, describing what works and what doesn't. Strong emphasis is put on tested and proven practical applications, with plenty of case studies detailing the development and implementation of chemoinformatics methods to support successful drug discovery efforts. Many of these case studies depict groundbreaking collaborations between academia and the pharmaceutical industry. Chemoinformatics for Drug Discovery is logically organized, offering readers a solid base in methods and models and advancing to drug discovery applications and the design of chemoinformatics infrastructures. The book features 15 chapters, including: What are our models really telling us? A practical tutorial on avoiding common mistakes when building predictive models Exploration of structure-activity relationships and transfer of key elements in lead optimization Collaborations between academia and pharma Applications of chemoinformatics in pharmaceutical research—experiences at large international pharmaceutical companies Lessons learned from 30 years of developing successful integrated chemoinformatic systems Throughout the book, the authors present chemoinformatics strategies and methods that have been proven to work in pharmaceutical research, offering insights culled from their own investigations. Each chapter is extensively referenced with citations to original research reports and reviews. Integrating chemistry, computer science, and drug discovery, Chemoinformatics for Drug Discovery encapsulates the field as it stands today and opens the door to further advances.
