Littérature scientifique sur le sujet « DRUG DISCOVERY TOOLS »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « DRUG DISCOVERY TOOLS ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "DRUG DISCOVERY TOOLS"
Kaur, Navneet, Mymoona Akhter et Chhavi Singla. « Drug designing : Lifeline for the drug discovery and development process ». Research Journal of Chemistry and Environment 26, no 8 (25 juillet 2022) : 173–79. http://dx.doi.org/10.25303/2608rjce1730179.
Texte intégralMMCCOY, MICHAEL. « DRUG DISCOVERY TOOLS DEBUT ». Chemical & ; Engineering News Archive 80, no 32 (12 août 2002) : 8. http://dx.doi.org/10.1021/cen-v080n032.p008.
Texte intégralZhang, Ru, et Xin Xie. « Tools for GPCR drug discovery ». Acta Pharmacologica Sinica 33, no 3 (23 janvier 2012) : 372–84. http://dx.doi.org/10.1038/aps.2011.173.
Texte intégralPedreira, Júlia G. B., Lucas S. Franco et Eliezer J. Barreiro. « Chemical Intuition in Drug Design and Discovery ». Current Topics in Medicinal Chemistry 19, no 19 (21 octobre 2019) : 1679–93. http://dx.doi.org/10.2174/1568026619666190620144142.
Texte intégralCheung, Eugene, Yan Xia, Marc A. Caporini et Jamie L. Gilmore. « Tools shaping drug discovery and development ». Biophysics Reviews 3, no 3 (septembre 2022) : 031301. http://dx.doi.org/10.1063/5.0087583.
Texte intégralMacRae, Calum A., et Randall T. Peterson. « Zebrafish as tools for drug discovery ». Nature Reviews Drug Discovery 14, no 10 (11 septembre 2015) : 721–31. http://dx.doi.org/10.1038/nrd4627.
Texte intégralWeerasekara, Sahani, Allan M. Prior et Duy H. Hua. « Current tools for norovirus drug discovery ». Expert Opinion on Drug Discovery 11, no 6 (2 mai 2016) : 529–41. http://dx.doi.org/10.1080/17460441.2016.1178231.
Texte intégralIvanenkov, Yan A., Nikolay P. Savchuk, Sean Ekins et Konstantin V. Balakin. « Computational mapping tools for drug discovery ». Drug Discovery Today 14, no 15-16 (août 2009) : 767–75. http://dx.doi.org/10.1016/j.drudis.2009.05.016.
Texte intégralGoff, Aaron, Daire Cantillon, Leticia Muraro Wildner et Simon J. Waddell. « Multi-Omics Technologies Applied to Tuberculosis Drug Discovery ». Applied Sciences 10, no 13 (3 juillet 2020) : 4629. http://dx.doi.org/10.3390/app10134629.
Texte intégralBruno, Agostino, Gabriele Costantino, Luca Sartori et Marco Radi. « The In Silico Drug Discovery Toolbox : Applications in Lead Discovery and Optimization ». Current Medicinal Chemistry 26, no 21 (19 septembre 2019) : 3838–73. http://dx.doi.org/10.2174/0929867324666171107101035.
Texte intégralThèses sur le sujet "DRUG DISCOVERY TOOLS"
Cereto, Massagué Adrià. « Development of tools for in silico drug discovery ». Doctoral thesis, Universitat Rovira i Virgili, 2017. http://hdl.handle.net/10803/454678.
Texte intégralEl cribado virtual es un método quimioinformático que consiste en la criba de moléculas bioactivas de grandes bases de datos de moléculas pequeñas. Esto permite a los investigadores ahorrarse el coste de probar experimentalmente cientos o miles de compuestos candidatos, reduciéndolos hasta cantidades manejables. Para la validación de los métodos de cribado virtual hacen falta bibliotecas de moléculas señuelo. El software DecoyFinder fue desarrollado como aplicación gráfica de fácil uso para la construcción de bibliotecas de moléculas señuelo, y fue posteriormente ampliado con los hallazgos de investigación posterior sobre la construcción i rendimiento de bibliotecas de moléculas señuelo. El Protein Data Bank (PDB) es muy útil porque proporciona estructuras tridimensionales para complejos proteina-ligando, y por tanto, información sobre como interactúan. Para los métodos de cribado virtual que dependen de ellas, es extremadamente importante su fiabilidad. VHELIBS fue desarrollado como herramienta para inspeccionar e identificar, fácil e intuitivamente, las estructuras fiables del PDB, basándose en como de bueno es su encaje con sus correspondientes mapas de densidad electrónica. Mientras que el cribado virtual intenta encontrar nuevas moléculas bioactivas para determinadas dianas, el enfoque inverso también se utiliza: a partir de una molécula, buscar dianas donde presente actividad biológica no documentada. Este cribado inverso es conocido en inglés como “in silico target fishing”, o pesca de dianas “in silico”, y es especialmente útil en el ámbito de la reutilización de fármacos. Al comenzar esta tesis, no había ninguna plataforma de “target fishing” de libre acceso, y aunque durante los años se han desarrollado algunas, en todos los casos su predicción de bioactividad es cualitativa. Por eso se desarrolló una plataforma propia de “target fishing” de libre acceso, con la implementación de un nuevo método que proporciona la primera predicción cuantitativa de bioactividad para este tipo de plataforma.
Virtual screening is a cheminformatics method that consists of screening large small-molecule databases for bioactive molecules. This enables the researcher to avoid the cost of experimentally testing hundreds or thousands of compounds by reducing the number of candidate molecules to be tested to manageable numbers. For their validation, virtual screening approaches need decoy molecule libraries. DecoyFinder was developed as an easy to use graphical application for decoy library building, and later updated after some research into decoy library building and their performance when used for 2D similarity approaches. The Protein Data Bank (PDB) is very useful because it provides 3D structures for protein-ligand complexes and, therefore, information on how certain ligands bind and interact with their targets. For virtual screening apporaches relying on these structures, it is of the utmost importance that the data available on the PDB for the ligand and its binding site are reliable. VHELIBS was developed as a tool to easily and intuitively inspect and identify reliable PDB structures based on the goodness of fitting between ligands and binding sites and their corresponding electron density map. While virtual screening aims to find new bioactive molecules for certain targets, the opposite approach is also used: starting from a given molecule, to search for a biological target for which it presents previously undocumented bioactivity. This reverse screening is known as in silico or computational target fishing or reverse pharmacognosy, and it is specially useful for drug repurposing or repositioning. When this thesis was started, there were no freely available target fishing platforms, but some have been developed during the years. However, they are qualitative in the nature of their activity prediction, and thus we set out to develop a freely accessible target fishing web service implementing a novel method which provides the first quantitative activity prediction: Anglerfish.
Islam, R. S. « Novel engineering tools to aid drug discovery processes ». Thesis, University College London (University of London), 2007. http://discovery.ucl.ac.uk/1444794/.
Texte intégralHesping, Eva M. « New inhibitors and tools to advance HDAC drug discovery for malaria ». Thesis, Griffith University, 2021. http://hdl.handle.net/10072/403646.
Texte intégralThesis (PhD Doctorate)
Doctor of Philosophy (PhD)
School of Environment and Sc
Science, Environment, Engineering and Technology
Full Text
Jenkins, Michael Joseph. « Decisional tools for cost-effective bioprocess design for cell therapies and patient-specific drug discovery tools ». Thesis, University College London (University of London), 2018. http://discovery.ucl.ac.uk/10046409/.
Texte intégralCarrascosa, Baena María Carmen 1972. « Next generation of informatics tools for big data analytics in drug discovery ». Doctoral thesis, Universitat Pompeu Fabra, 2018. http://hdl.handle.net/10803/586011.
Texte intégralThe classical silver bullet paradigm of one drug interacting with a single target linked to a disease is currently challenged. It is now widely recognized that one drug interacts with multiple targets and these targets are involved in many biological pathways and expressed in a variety of organs. As the notion of complexity has been gradually accepted, the reductionist drug discovery approach has naturally evolved towards systems multilevel strategies. Thanks to technological advances, there has been a huge increase of data generated in the various fields relevant to drug discovery, namely, chemistry, pharmacology, toxicology, genomics, metabolomics, etc., which has expanded dramatically our ability to generate computational models with increasing performance and coverage. But ultimately, extracting knowledge from this complex, vast and heterogeneous amount of data is not straightforward. The main objective of this Thesis is to develop new interactive analytics and visualization tools and investigate their ability to extract knowledge from highly interconnected data when implemented into an integrated flexible platform to facilitate drawing simple answers from complex questions. In particular, special emphasis will be put in the navigation aspects of the relationships between systemic entities (small molecules and their metabolite, protein targets, safety terms).
Cornet, Bartolomé Carles 1991. « Novel tools in drug discovery : optimising the use of zebrafish for assessing drug safety and antitumoral efficacy ». Doctoral thesis, Universitat Pompeu Fabra, 2020. http://hdl.handle.net/10803/668470.
Texte intégralLa alta tasa de deserción de medicamentos durante fases clínicas y posteriores a la comercialización es uno de los factores principales que contribuyen a la crisis de productividad que afecta a la industria farmacéutica hoy en día. Este problema es especialmente preocupante en el sector del cáncer, donde es de dos a cuatro veces mayor que en otros sectores de la salud. La mayoría de estos medicamentos son descartados debido a problemas de seguridad (principalmente cardio, neuro, y hepatotoxicidad) y de eficacia, lo que reflejan las limitaciones de los modelos preclínicos actuales para anticipar tales inconvenientes. En este contexto, se necesitan nuevos modelos para abordar este problema y cumplir con las nuevas demandas (mayor rendimiento y predictividad) de los procesos de investigación y desarrollo (I+D). El pez cebra es un vertebrado con alta homología con los humanos y propiedades biológicas únicas, que lo hacen adecuado para estudios de alto rendimiento. El objetivo final de mi tesis es mejorar el uso de este modelo animal en un intento de mejorar la eficiencia general del proceso de I+D y, así, aliviar la crisis de productividad. Primero, se ha generado una metodología de rendimiento medio para la evaluación in vivo de las toxicidades cardíaca, neuronal, y hepática en un mismo animal, en línea con en el principio de las 3Rs. En segundo lugar, se ha estandardizado, validado y automatizado, el xenotrasplante de células tumorales humanas en larvas de pez cebra para el estudio de la eficacia de fármacos antitumorales. Los resultados obtenidos ayudan a consolidar y validar el uso del pez cebra en el proceso de I+D de nuevos fármacos, como puente entre los modelos in vitro y los modelos in vivo de mamíferos.
Mezzanotte, Laura <1982>. « Bioanalytical applications of multicolour bioluminescence imaging : new tools for drug discovery and development ». Doctoral thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2011. http://amsdottorato.unibo.it/3536/1/Mezzanotte_Laura_TESI.pdf.
Texte intégralMezzanotte, Laura <1982>. « Bioanalytical applications of multicolour bioluminescence imaging : new tools for drug discovery and development ». Doctoral thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2011. http://amsdottorato.unibo.it/3536/.
Texte intégralSantiago, Daniel Navarrete. « Use and Development of Computational Tools in Drug Discovery : From Small Molecules to Cyclic Peptides ». Scholar Commons, 2012. http://scholarcommons.usf.edu/etd/4398.
Texte intégralPatel, Hitesh [Verfasser], et Irmgard [Akademischer Betreuer] Merfort. « Use and development of chem-bioinformatics tools and methods for drug discovery and target identification ». Freiburg : Universität, 2015. http://d-nb.info/1115495917/34.
Texte intégralLivres sur le sujet "DRUG DISCOVERY TOOLS"
Saxena, Anil Kumar, dir. Biophysical and Computational Tools in Drug Discovery. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-85281-8.
Texte intégralRubenstein, Ken. Drug targets from genomics : Evolving tools for discovery. Westborough, MA : D&MD Publications, 2005.
Trouver le texte intégralJürgen, Bajorath, dir. Chemoinformatics : Concepts, methods, and tools for drug discovery. Totowa, N.J : Humana Press, 2004.
Trouver le texte intégralK, Ghose Arup, et Viswanadhan Vellarkad N. 1954-, dir. Combinatorial library design and evaluation : Principles, software tools, and applications in drug discovery. New York : Marcel Dekker, 2001.
Trouver le texte intégralSaxena, Anil Kumar. Biophysical and Computational Tools in Drug Discovery. Springer International Publishing AG, 2021.
Trouver le texte intégralSaxena, Anil Kumar. Biophysical and Computational Tools in Drug Discovery. Springer International Publishing AG, 2022.
Trouver le texte intégralEgbuna, Chukwuebuka, Mithun Rudrapal et Habibu Tijjani. Phytochemistry, Computational Tools and Databases in Drug Discovery. Elsevier, 2022.
Trouver le texte intégralEgbuna, Chukwuebuka, Mithun Rudrapal et Habibu Tijjani. Phytochemistry, Computational Tools and Databases in Drug Discovery. Elsevier, 2022.
Trouver le texte intégralSean, Ekins, et Xu Jinghai J, dir. Drug efficacy, safety, and biologics discovery : Emerging technologies and tools. Hoboken, N.J : John Wiley & Sons, 2009.
Trouver le texte intégralEkins, Sean, et Jinghai J. Xu. Drug Efficacy, Safety, and Biologics Discovery : Emerging Technologies and Tools. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2009.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "DRUG DISCOVERY TOOLS"
Cronin, Mark T. D. « Chapter 2. In Silico Tools for Toxicity Prediction ». Dans Drug Discovery, 9–25. Cambridge : Royal Society of Chemistry, 2011. http://dx.doi.org/10.1039/9781849733045-00009.
Texte intégralRoca, Carlos, Víctor Sebastián-Pérez et Nuria E. Campillo. « Chapter 7. In silico Tools for Target Identification and Drug Molecular Docking in Leishmania ». Dans Drug Discovery, 130–52. Cambridge : Royal Society of Chemistry, 2017. http://dx.doi.org/10.1039/9781788010177-00130.
Texte intégralBacker, Marianne D., Walter H. M. L. Luyten et Hugo F. Bossche. « Antifungal Drug Discovery : Old Drugs, New Tools ». Dans Pathogen Genomics, 167–96. Totowa, NJ : Humana Press, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-59259-172-5_12.
Texte intégralBajorath, Jürgen. « Molecular Similarity Methods and QSAR Models as Tools for Virtual Screening ». Dans Drug Discovery Handbook, 87–122. Hoboken, NJ, USA : John Wiley & Sons, Inc., 2005. http://dx.doi.org/10.1002/0471728780.ch3.
Texte intégralJimenez, Elsie C., et Lourdes J. Cruz. « Conotoxins as Tools in Research on Nicotinic Receptors ». Dans Toxins and Drug Discovery, 189–204. Dordrecht : Springer Netherlands, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-6452-1_17.
Texte intégralJimenez, Elsie C., et Lourdes J. Cruz. « Conotoxins as Tools in Research on Nicotinic Receptors ». Dans Toxins and Drug Discovery, 1–17. Dordrecht : Springer Netherlands, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-6726-3_17-1.
Texte intégralJimenez, Elsie C., et Lourdes J. Cruz. « Conotoxins as Tools in Research on Nicotinic Receptors ». Dans Toxins and Drug Discovery, 1–17. Dordrecht : Springer Netherlands, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-6726-3_17-2.
Texte intégralSpyrakis*, Francesca, Pietro Cozzini et Glen E. Kellogg. « Chapter 5. Molecular Descriptors for Database Mining. Translating Empirical Chemistry into Mathematics : Tools for QSAR and In Silico Screening Based on the Hydrophobicity of Small Molecules ». Dans Drug Discovery, 128–50. Cambridge : Royal Society of Chemistry, 2012. http://dx.doi.org/10.1039/9781849735377-00128.
Texte intégralPapadatos, George, Valerie J. Gillet, Christopher N. Luscombe, Iain M. McLay, Stephen D. Pickett et Peter Willett. « USING CHEMOINFORMATICS TOOLS TO ANALYZE CHEMICAL ARRAYS IN LEAD OPTIMIZATION ». Dans Chemoinformatics for Drug Discovery, 179–204. Hoboken, NJ : John Wiley & Sons, Inc, 2013. http://dx.doi.org/10.1002/9781118742785.ch9.
Texte intégralTang, Bowen, John Ewalt et Ho-Leung Ng. « Generative AI Models for Drug Discovery ». Dans Biophysical and Computational Tools in Drug Discovery, 221–43. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/7355_2021_124.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "DRUG DISCOVERY TOOLS"
Wang, Jing-Fang, Lin Li, Dong-Qing Wei et Kuo-Chen Chou. « Discovery of Anti-Hiv Drugs Using Computer Aided Drug Designing Tools ». Dans 2007 1st International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/icbbe.2007.87.
Texte intégralHe, S. R., E. J. Breen et S. M. N. Hunt. « Proteomics : approaches and image analysis tools for drug discovery ». Dans 2003 International Conference on Multimedia and Expo. ICME '03. Proceedings (Cat. No.03TH8698). IEEE, 2003. http://dx.doi.org/10.1109/icme.2003.1221347.
Texte intégralXu, Xiaoxi, Satya Pathi, Limei Shang, Yan Liu, Peng Han, Likun Zhang, Binchen Mao, Davy Ouyang, Henry Li et Wenqing Yang. « Abstract 1925 : Establishment and characterization of 3D cancer organoids as clinically relevantex vivodrug screening tools for cancer translational research and drug discovery ». Dans Proceedings : AACR Annual Meeting 2019 ; March 29-April 3, 2019 ; Atlanta, GA. American Association for Cancer Research, 2019. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.sabcs18-1925.
Texte intégralXu, Xiaoxi, Satya Pathi, Limei Shang, Yan Liu, Peng Han, Likun Zhang, Binchen Mao, Davy Ouyang, Henry Li et Wenqing Yang. « Abstract 1925 : Establishment and characterization of 3D cancer organoids as clinically relevantex vivodrug screening tools for cancer translational research and drug discovery ». Dans Proceedings : AACR Annual Meeting 2019 ; March 29-April 3, 2019 ; Atlanta, GA. American Association for Cancer Research, 2019. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2019-1925.
Texte intégralDesai, A. V., M. A. Haque et W. J. Scheuchenzuber. « Single Cell Opto-Electro-Mechanical Probing : A Feasibility Study ». Dans ASME 2004 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. ASMEDC, 2004. http://dx.doi.org/10.1115/imece2004-59431.
Texte intégralLeventi-peetz, Anastasia-maria. « Human Machine Interaction and Security in the era of modern Machine Learning ». Dans 9th International Conference on Human Interaction and Emerging Technologies - Artificial Intelligence and Future Applications. AHFE International, 2023. http://dx.doi.org/10.54941/ahfe1002963.
Texte intégralDong, Xiao, et David Wild. « An Automatic Drug Discovery Workflow Generation Tool Using Semantic Web Technologies ». Dans 2008 IEEE Fourth International Conference on eScience (eScience). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/escience.2008.36.
Texte intégralSrivastava, Saumya, Linlin Guo, Atish Mohanty, Michael Nelson, Brian Armstrong, Prakash Kulkarni et Ravi Salgia. « Abstract 6130 : Zebrafish : A prominent tool for cancer drug screening and discovery ». Dans Proceedings : AACR Annual Meeting 2020 ; April 27-28, 2020 and June 22-24, 2020 ; Philadelphia, PA. American Association for Cancer Research, 2020. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2020-6130.
Texte intégralCastillo-Garit, Juan, Yoan Martínez-López, Yaile Caballero, Stephen Barigye, Yovani Marrero-Ponce, Reisel Millán Cabrera, Julio Madera, Efrain Chaluisa Quishpe et Francisco Torrens. « New tool useful for drug discovery validated through benchmark datasets ». Dans MOL2NET 2018, International Conference on Multidisciplinary Sciences, 4th edition. Basel, Switzerland : MDPI, 2018. http://dx.doi.org/10.3390/mol2net-04-05132.
Texte intégralLi, Fuhai, Lin Wang, Ren Kong, Jianting Sheng, Huojun Cao, James Mancuso, Xiaofeng Xia, Clifford Stephan et Stephen T. C. Wong. « DrugMoaMiner : A computational tool for mechanism of action discovery and personalized drug sensitivity prediction ». Dans 2016 IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/bhi.2016.7455911.
Texte intégral