Applicazioni di cheminformatica, Qsar e machine learning per lo sviluppo di nuovi farmaci

Titolo originale:

Cheminformatics, Qsar and Machine Learning Applications for Novel Drug Development

Contenuto del libro:

Cheminformatics, QSAR and Machine Learning Applications for Novel Drug Development presenta diversi strumenti basati sulla struttura, sui ligandi e sull'apprendimento automatico attualmente utilizzati nella progettazione di farmaci.

Il libro mette in evidenza anche argomenti speciali della progettazione computazionale di farmaci, insieme agli strumenti e ai database disponibili. Le sezioni trattano le recenti tendenze nella modellazione computazionale dei farmaci, il QSAR nella chimica medicinale, i metodi basati sulla struttura, la chemioinformatica e gli approcci chemiometrici, i metodi di apprendimento automatico e i casi di studio, tra cui i descrittori molecolari, la somiglianza molecolare, i metodi statistici per il QSAR, lo screening basato sulla struttura, la modellazione dell'omologia nella previsione della struttura delle proteine, il docking molecolare, la stabilità delle interazioni tra farmaci e recettori, gli approcci chimici quantistici, l'apprendimento profondo e la macchina vettoriale di supporto nella progettazione dei farmaci.

Le sezioni finali riguardano la progettazione di farmaci verdi, la tossicologia computazionale e gli strumenti e i database disponibili, tra cui i database QSAR, gli strumenti e i database gratuiti per la progettazione di farmaci basati su ligandi e strutture e le risorse di apprendimento automatico per la progettazione di farmaci.