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Data mining und graph mining auf molekularen Graphen - Cheminformatik und molekulare Kodierungen für ADME/Tox-QSAR-Analysen

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Wichtige Kriterien für die Suche nach neuen Wirkstoffen in virtuellen oder High-Throughput-Screening-Bibliotheken stellen ADME/Tox-Vorhersagen dar. ADME/Tox bezeichnen ein pharmakokinetisches Verhalten von Arzneistoffen im menschlichen Körper und ermöglichen der pharmazeutischen Industrie, effizienter nach neuen Wirkstoffen (New Molecular Entities, NME) zu suchen. Daraus ergeben sich zwei wesentliche Kriterien für alle Entwicklungen dieser Arbeit:1. die strukturelle Interpretierbarkeit molekularer in-ilico Kodierungen, um Molekülstrukturen objektiv und strukturbasiert optimieren zu können; 2. die Qualität (Bias)und Generalisierungsleistung (Varianz) von ADME/Tox-Modellen, um den chemischen, biologischen und pharmakokinetischen Raum für bisher nicht berücksichtigte Moleküle gut abzudecken.

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Data mining und graph mining auf molekularen Graphen - Cheminformatik und molekulare Kodierungen für ADME/Tox-QSAR-Analysen, Jörg Kurt Wegner

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2006
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