Эта монография предназначена для разработчиков лекарств и описывает системный подход к извлечению научных данных из различных источников данных, охватывая все ключевые этапы разработки рациональных лекарств, от скрининга соединений до выбора ведущего соединения и персонализированной медицины. Книга четко разделена на четыре раздела: первая часть обсуждает различные доступные источники данных, как коммерческие, так и некоммерческие, в то время как следующий раздел рассматривает роль и ценность извлечения данных в открытии новых лекарств. Третья часть сравнивает наиболее распространенные приложения и стратегии полифармакологии, где извлечение данных может существенно улучшить исследовательские усилия. Последний раздел книги посвящен системным биологическим подходам к тестированию соединений. На протяжении всей книги авторы обращаются к промышленным и академическим стратегиям открытия новых лекарств, что позволяет принимать информированные решения о том, когда и какие инструменты для извлечения данных использовать для собственного проекта по открытию новых лекарств.
This comprehensive book is intended for drug researchers, not computer specialists, and explains systematically how to scoop up scientific data resources, including all critical stages in smart drug discoveyfi, like compound screening, search for leading elements, and customized healing. It is splendidly separated into 4 sections. The book divesitative explains the various sources of data, both commercial ones and others too, explaining the impress of and variety of engaging in mining this resource to unveil potential info about drugs. Whereas the third section compares various regular uses and methods for the drug work, data mining techniques might help in lowering the labor cost enormously. Finally, in the final area of the ebook, essential biological approaches for testing compounds are touched on. This book comprehensively tackles strategy work in both industry and academia, giving wise decisions regarding from which mining devices to make use of for your very own medication discovery venture.
Электронная Книга «Data Mining in Drug Discovery - Группа авторов» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9783527656011
Описание книги от Группа авторов
Written for drug developers rather than computer scientists, this monograph adopts a systematic approach to mining scientifi c data sources, covering all key steps in rational drug discovery, from compound screening to lead compound selection and personalized medicine. Clearly divided into four sections, the first part discusses the different data sources available, both commercial and non-commercial, while the next section looks at the role and value of data mining in drug discovery. The third part compares the most common applications and strategies for polypharmacology, where data mining can substantially enhance the research effort. The final section of the book is devoted to systems biology approaches for compound testing. Throughout the book, industrial and academic drug discovery strategies are addressed, with contributors coming from both areas, enabling an informed decision on when and which data mining tools to use for one's own drug discovery project.
