Littérature scientifique sur le sujet « DRUG REPURPOSING APPROACH »
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Articles de revues sur le sujet "DRUG REPURPOSING APPROACH"
Khan, Saba, Jaya Agnihotri, Sunanda Patil et Nikhat Khan. « Drug repurposing : A futuristic approach in drug discovery ». Journal of Pharmaceutical and Biological Sciences 11, no 1 (15 juillet 2023) : 66–69. http://dx.doi.org/10.18231/j.jpbs.2023.011.
Texte intégralZhu, Yongjun, Chao Che, Bo Jin, Ningrui Zhang, Chang Su et Fei Wang. « Knowledge-driven drug repurposing using a comprehensive drug knowledge graph ». Health Informatics Journal 26, no 4 (17 juillet 2020) : 2737–50. http://dx.doi.org/10.1177/1460458220937101.
Texte intégralIslam, Md Mohaiminul, Yang Wang et Pingzhao Hu. « A Maximum Flow-Based Approach to Prioritize Drugs for Drug Repurposing of Chronic Diseases ». Life 11, no 11 (20 octobre 2021) : 1115. http://dx.doi.org/10.3390/life11111115.
Texte intégralTrivedi, Jay, Mahesh Mohan et Siddappa N. Byrareddy. « Drug Repurposing Approaches to Combating Viral Infections ». Journal of Clinical Medicine 9, no 11 (23 novembre 2020) : 3777. http://dx.doi.org/10.3390/jcm9113777.
Texte intégralUdrescu, Lucreţia, Paul Bogdan, Aimée Chiş, Ioan Ovidiu Sîrbu, Alexandru Topîrceanu, Renata-Maria Văruţ et Mihai Udrescu. « Uncovering New Drug Properties in Target-Based Drug–Drug Similarity Networks ». Pharmaceutics 12, no 9 (16 septembre 2020) : 879. http://dx.doi.org/10.3390/pharmaceutics12090879.
Texte intégralMeera, Muthu, Sindhu Sekar et Rajkishore Mahatao. « A novel approach for drug discovery-drug repurposing ». National Journal of Physiology, Pharmacy and Pharmacology 12, no 5 (2022) : 1. http://dx.doi.org/10.5455/njppp.2022.12.03127202230032022.
Texte intégralKhataniar, Ankita, Upasana Pathak, Sanchaita Rajkhowa et Anupam Nath Jha. « A Comprehensive Review of Drug Repurposing Strategies against Known Drug Targets of COVID-19 ». COVID 2, no 2 (26 janvier 2022) : 148–67. http://dx.doi.org/10.3390/covid2020011.
Texte intégralLee, Hyeong-Min, et Yuna Kim. « Drug Repurposing Is a New Opportunity for Developing Drugs against Neuropsychiatric Disorders ». Schizophrenia Research and Treatment 2016 (2016) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2016/6378137.
Texte intégralZhu, Yongjun, Woojin Jung, Fei Wang et Chao Che. « Drug repurposing against Parkinson's disease by text mining the scientific literature ». Library Hi Tech 38, no 4 (24 avril 2020) : 741–50. http://dx.doi.org/10.1108/lht-08-2019-0170.
Texte intégralKaraman, Berin, et Wolfgang Sippl. « Computational Drug Repurposing : Current Trends ». Current Medicinal Chemistry 26, no 28 (25 octobre 2019) : 5389–409. http://dx.doi.org/10.2174/0929867325666180530100332.
Texte intégralThèses sur le sujet "DRUG REPURPOSING APPROACH"
Regan-Fendt, Kelly E. « Integrative Network and Transcriptomics Approach Enables Computational Drug Repurposing and Drug Combination Discovery in Melanoma ». The Ohio State University, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1521209048981327.
Texte intégralJary, Calvin. « Pre-Clinical Assessment of the Proteasomal Inhibitor Bortezomib as a Generalized Therapeutic Approach for Recessively Inherited Disorders ». Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2017. http://hdl.handle.net/10393/36066.
Texte intégralWolf, Stefan. « Novel Approaches in the Treatment of Virus- Induced Inflammatory Disease ». Thesis, Griffith University, 2016. http://hdl.handle.net/10072/366853.
Texte intégralThesis (PhD Doctorate)
Doctor of Philosophy (PhD)
Institute for Glycomics
Science, Environment, Engineering and Technology
Full Text
Hänzelmann, Sonja 1981. « Pathway-centric approaches to the analysis of high-throughput genomics data ». Doctoral thesis, Universitat Pompeu Fabra, 2012. http://hdl.handle.net/10803/108337.
Texte intégralEn l'última dècada, la biologia molecular ha evolucionat des d'una perspectiva reduccionista cap a una perspectiva a nivell de sistemes que intenta desxifrar les complexes interaccions entre els components cel•lulars. Amb l'aparició de les tecnologies d'alt rendiment actualment és possible interrogar genomes sencers amb una resolució sense precedents. La dimensió i la naturalesa desestructurada d'aquestes dades ha posat de manifest la necessitat de desenvolupar noves eines i metodologies per a convertir aquestes dades en coneixement biològic. Per contribuir a aquest repte hem explotat l'abundància de dades genòmiques procedents d'instruments d'alt rendiment i disponibles públicament, i hem desenvolupat mètodes bioinformàtics focalitzats en l'extracció d'informació a nivell de via molecular en comptes de fer-ho al nivell individual de cada gen. En primer lloc, hem desenvolupat GSVA (Gene Set Variation Analysis), un mètode que facilita l'organització i la condensació de perfils d'expressió dels gens en conjunts. GSVA possibilita anàlisis posteriors en termes de vies moleculars amb dades d'expressió gènica provinents de microarrays i RNA-seq. Aquest mètode estima la variació de les vies moleculars a través d'una població de mostres i permet la integració de fonts heterogènies de dades biològiques amb mesures d'expressió a nivell de via molecular. Per il•lustrar les característiques de GSVA, l'hem aplicat a diversos casos usant diferents tipus de dades i adreçant qüestions biològiques. GSVA està disponible com a paquet de programari lliure per R dins el projecte Bioconductor. En segon lloc, hem desenvolupat una estratègia centrada en vies moleculars basada en el genoma per reposicionar fàrmacs per la diabetis tipus 2 (T2D). Aquesta estratègia consisteix en dues fases: primer es construeix una xarxa reguladora que s'utilitza per identificar mòduls de regulació gènica que condueixen a la malaltia; després, a partir d'aquests mòduls es busquen compostos que els podrien afectar. La nostra estratègia ve motivada per l'observació que els gens que provoquen una malaltia tendeixen a agrupar-se, formant mòduls patogènics, i pel fet que podria caldre una actuació simultània sobre múltiples gens per assolir un efecte en el fenotipus de la malaltia. Per trobar compostos potencials, hem usat dades genòmiques exposades a compostos dipositades en bases de dades públiques. Hem recollit unes 20.000 mostres que han estat exposades a uns 1.800 compostos. L'expressió gènica es pot interpretar com un fenotip intermedi que reflecteix les vies moleculars desregulades subjacents a una malaltia. Per tant, considerem que els gens d'un mòdul patològic que responen, a nivell transcripcional, d'una manera similar a l'exposició del medicament tenen potencialment un efecte terapèutic. Hem aplicat aquesta estratègia a dades d'expressió gènica en illots pancreàtics humans corresponents a individus sans i diabètics, i hem identificat quatre compostos potencials (methimazole, pantoprazole, extracte de taronja amarga i torcetrapib) que podrien tenir un efecte positiu sobre la secreció de la insulina. Aquest és el primer cop que una xarxa reguladora d'illots pancreàtics humans s'ha utilitzat per reposicionar compostos per a T2D. En conclusió, aquesta tesi aporta dos enfocaments diferents en termes de vies moleculars a problemes bioinformàtics importants, com ho son el contrast de la funció biològica i el reposicionament de fàrmacs "in silico". Aquestes contribucions demostren el paper central de les anàlisis basades en vies moleculars a l'hora d'interpretar dades genòmiques procedents d'instruments d'alt rendiment.
Lee, Kun-Pu, et 李坤樸. « Literature-based Discovery for Drug Repurposing : A Path-importance-based Approach ». Thesis, 2017. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/14698997967264068188.
Texte intégral國立臺灣大學
資訊管理學研究所
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Drug development is costly and time-consuming. According to United States Food and Drug Administration (FDA), drug development consists of five stages, including drug discovery, clinical test, FDA review, etc. However, once one of the stages fails, the investment on candidate drug seldom returns. As a result, to overcome the challenges of drug development, researchers start to explore alternative methods for drug development. Drug repurposing discovery, finding new indications for existing drugs, has been proposed to help reduce cost and time needed for drug development. Swanson (1986) originally proposed a drug repurposing approach that analyzes biomedical literatures to uncover implicit relationships. Previous studies following Swanson’s ABC model encountered several limitations. Therefore, in this research, we propose a path-importance-based approach, which constructs a concept network based on semantic predication, trains a classification model to determine the importance of paths that connecting a focal drug and a candidate disease, and finally ranks candidate diseases according to the importance of paths identified by the path importance classification model. In our systematic evaluation experiments, we prove that our path importance classification model achieves a satisfactory effectiveness, and that adopting the concept of path importance into the ranking of candidate drugs for drug repurposing outperforms the traditional method.
BHARDWAJ, SHANU. « A DRUG REPURPOSING APPROACH THROUGH PHARMACOPHORE MODELING AND MOLECULAR DOCKING TO MANAGE ALZHEIMER’S DISEASE VIA GSK-3β MODULATION ». Thesis, 2023. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/19814.
Texte intégralPhilips, Santosh. « Computational biology approaches in drug repurposing and gene essentiality screening ». Diss., 2016. http://hdl.handle.net/1805/10978.
Texte intégralThe rapid innovations in biotechnology have led to an exponential growth of data and electronically accessible scientific literature. In this enormous scientific data, knowledge can be exploited, and novel discoveries can be made. In my dissertation, I have focused on the novel molecular mechanism and therapeutic discoveries from big data for complex diseases. It is very evident today that complex diseases have many factors including genetics and environmental effects. The discovery of these factors is challenging and critical in personalized medicine. The increasing cost and time to develop new drugs poses a new challenge in effectively treating complex diseases. In this dissertation, we want to demonstrate that the use of existing data and literature as a potential resource for discovering novel therapies and in repositioning existing drugs. The key to identifying novel knowledge is in integrating information from decades of research across the different scientific disciplines to uncover interactions that are not explicitly stated. This puts critical information at the fingertips of researchers and clinicians who can take advantage of this newly acquired knowledge to make informed decisions. This dissertation utilizes computational biology methods to identify and integrate existing scientific data and literature resources in the discovery of novel molecular targets and drugs that can be repurposed. In chapters 1 of my dissertation, I extensively sifted through scientific literature and identified a novel interaction between Vitamin A and CYP19A1 that could lead to a potential increase in the production of estrogens. Further in chapter 2 by exploring a microarray dataset from an estradiol gene sensitivity study I was able to identify a potential novel anti-estrogenic indication for the commonly used urinary analgesic, phenazopyridine. Both discoveries were experimentally validated in the laboratory. In chapter 3 of my dissertation, through the use of a manually curated corpus and machine learning algorithms, I identified and extracted genes that are essential for cell survival. These results brighten the reality that novel knowledge with potential clinical applications can be discovered from existing data and literature by integrating information across various scientific disciplines.
Hsieh, Hao-Wen, et 謝皓雯. « Guiding drug repurposing for precision medicine via novel big data approaches ». Thesis, 2017. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/88272910321654470910.
Texte intégralChou, Ting, et 周庭. « Repurposing small-molecular drugs to block the interaction between PD-1 and PD-L1 using bioinformatic approaches ». Thesis, 2017. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/17257607979584380986.
Texte intégralLivres sur le sujet "DRUG REPURPOSING APPROACH"
Kollur, Shiva Prasad. Drug Repurposing Approach for Non-Small Cell Lung Cancer Targeting MAPK Signaling Pathway. Eliva Press, 2021.
Trouver le texte intégralDrug Repurposing in Cancer Therapy : Approaches and Applications. Elsevier Science & Technology, 2020.
Trouver le texte intégralCho, William C. S., et Kenneth K. W. To. Drug Repurposing in Cancer Therapy : Approaches and Applications. Elsevier Science & Technology Books, 2020.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "DRUG REPURPOSING APPROACH"
Contini, Simone, et Simona E. Rombo. « A Collaborative Filtering Approach for Drug Repurposing ». Dans New Trends in Database and Information Systems, 381–87. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-15743-1_35.
Texte intégralKhare, Ruchi, Sandeep Kumar Jhade, Manoj Kumar Tripathi et Rahul Shrivastava. « Drug Repurposing : An Approach for Reducing Multidrug Resistance ». Dans Non-traditional Approaches to Combat Antimicrobial Drug Resistance, 179–90. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-9167-7_7.
Texte intégralZhao, Kai, et Hon-Cheong So. « Using Drug Expression Profiles and Machine Learning Approach for Drug Repurposing ». Dans Methods in Molecular Biology, 219–37. New York, NY : Springer New York, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-8955-3_13.
Texte intégralAggarwal, Geeta, Pankaj Musyuni, Bharti Mangla et Ramesh K. Goyal. « Reverse Translational Approach in Repurposing of Drugs for Anticancer Therapy ». Dans Drug Repurposing for Emerging Infectious Diseases and Cancer, 299–328. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-5399-6_14.
Texte intégralYadav, Monu, Pratibha Dhakla, Rahul Rawat, Mini Dahiya et Anil Kumar. « Therapeutic Repurposing Approach : New Opportunity for Developing Drugs Against COVID-19 ». Dans Drug Repurposing for Emerging Infectious Diseases and Cancer, 543–68. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-5399-6_24.
Texte intégralKuang, Zhaobin, Yujia Bao, James Thomson, Michael Caldwell, Peggy Peissig, Ron Stewart, Rebecca Willett et David Page. « A Machine-Learning-Based Drug Repurposing Approach Using Baseline Regularization ». Dans Methods in Molecular Biology, 255–67. New York, NY : Springer New York, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-8955-3_15.
Texte intégralLakshmi Prasanna Marise, V., Surekha Surekha, G. N. S. Hema Sree et G. R. Saraswathy. « An In Silico Target Specific Drug Repurposing Approach for Multiple Sclerosis ». Dans Special Publications, 79–83. Cambridge : Royal Society of Chemistry, 2019. http://dx.doi.org/10.1039/9781839160783-00079.
Texte intégralSankhe, R., A. Kumar, E. Rathi et A. Kishore. « Development of New Neprilysin Inhibitor as a Modulator of Chronic Kidney and Heart Disease Using In Silico Drug Repurposing Approach ». Dans Special Publications, 45–49. Cambridge : Royal Society of Chemistry, 2019. http://dx.doi.org/10.1039/9781839160783-00045.
Texte intégralSharma, Tripti, Ipsa Padhy et Chita Ranjan Sahoo. « Approaches, Strategies, and Advances in Computational Drug Discovery and Drug Repurposing ». Dans Drug Repurposing and Computational Drug Discovery, 27–58. New York : Apple Academic Press, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003347705-2.
Texte intégralCosta, Giosuè, Anna Artese, Francesco Ortuso et Stefano Alcaro. « From Homology Modeling to the Hit Identification and Drug Repurposing : A Structure-Based Approach in the Discovery of Novel Potential Anti-Obesity Compounds ». Dans Methods in Molecular Biology, 263–77. New York, NY : Springer US, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-0716-1209-5_15.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "DRUG REPURPOSING APPROACH"
Amatya, Pratuat, Paola Stolfi, Flavio Lombardi et Paolo Tieri. « DruSiLa : an integrated, in-silico disease similarity-based approach for drug repurposing ». Dans 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/bibm55620.2022.9995073.
Texte intégralPHATAK, SHARANGDHAR S., et SHUXING ZHANG. « A NOVEL MULTI-MODAL DRUG REPURPOSING APPROACH FOR IDENTIFICATION OF POTENT ACK1 INHIBITORS ». Dans Proceedings of the Pacific Symposium. WORLD SCIENTIFIC, 2012. http://dx.doi.org/10.1142/9789814447973_0004.
Texte intégralIbrahim, Sara. « Abstract 2906 : Towards breast cancer drug repurposing based on a pathway modeling approach. » Dans Proceedings : AACR 104th Annual Meeting 2013 ; Apr 6-10, 2013 ; Washington, DC. American Association for Cancer Research, 2013. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2013-2906.
Texte intégralGupta, Nancy Sanjay, et Pravir Kumar. « TDP-43 Inhibitors in Amyotrophic Lateral Sclerosis : An Application of Drug Repurposing Approach Using FDA-Approved Drugs ». Dans 2023 International Conference on Computational Intelligence and Sustainable Engineering Solutions (CISES). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/cises58720.2023.10183592.
Texte intégralNG, CLARA, RUTH HAUPTMAN, YINLIANG ZHANG, PHILIP E. BOURNE et LEI XIE. « ANTI-INFECTIOUS DRUG REPURPOSING USING AN INTEGRATED CHEMICAL GENOMICS AND STRUCTURAL SYSTEMS BIOLOGY APPROACH ». Dans Proceedings of the Pacific Symposium. WORLD SCIENTIFIC, 2013. http://dx.doi.org/10.1142/9789814583220_0014.
Texte intégralBarrero, C. A., et F. Wang. « Identified Drug Repurposing Targets for Chronic Obstructive Pulmonary Disease Using a Systems Biology Approach ». Dans American Thoracic Society 2022 International Conference, May 13-18, 2022 - San Francisco, CA. American Thoracic Society, 2022. http://dx.doi.org/10.1164/ajrccm-conference.2022.205.1_meetingabstracts.a4664.
Texte intégralTripathi, Animan, et Pravir Kumar. « Identification of Putative LRRK2 Inhibitors in the Pathogensis of Parkinson's Disease : A Drug-Repurposing Approach ». Dans 2021 5th International Conference on Information Systems and Computer Networks (ISCON). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iscon52037.2021.9702406.
Texte intégralBastikar, Alpana, Virupaksha Bastikar, Santosh Chhajed et PramodKumar Gupta. « Targeting SARS-CoV2 Main Protease using HTVS and simulation analysis : A drug repurposing approach against COVID-19 ». Dans 6th International Electronic Conference on Medicinal Chemistry. Basel, Switzerland : MDPI, 2020. http://dx.doi.org/10.3390/ecmc2020-07803.
Texte intégralAdnan, Md, Md Nazim Uddin Chy, Md Riad Chowdhury et A. T. M. Mostafa Kamal. « <em>In silico</em> ; virtual screening of known drugs against SARS-CoV-2 3CL protease : A drug repurposing approach for COVID-19 ». Dans 6th International Electronic Conference on Medicinal Chemistry. Basel, Switzerland : MDPI, 2020. http://dx.doi.org/10.3390/ecmc2020-07363.
Texte intégralChowdhury, Md Riad, et Sadia Akter. « <em>In silico </em>screening of therapeutic agents for COVID-19 : A drug repurposing approach ». Dans 7th International Electronic Conference on Medicinal Chemistry. Basel, Switzerland : MDPI, 2021. http://dx.doi.org/10.3390/ecmc2021-11359.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "DRUG REPURPOSING APPROACH"
Dawson, Stephanie. D11.6 REPO4EU Open Science Strategy. REPO4EU, avril 2023. http://dx.doi.org/10.58647/repo4eu.202300d11.6.
Texte intégral