Articles de revues sur le sujet « PHARMACOPHORE MODELING »
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Kutlushina, Alina, Aigul Khakimova, Timur Madzhidov et Pavel Polishchuk. « Ligand-Based Pharmacophore Modeling Using Novel 3D Pharmacophore Signatures ». Molecules 23, no 12 (27 novembre 2018) : 3094. http://dx.doi.org/10.3390/molecules23123094.
Texte intégralMortier, Jérémie, Pratik Dhakal et Andrea Volkamer. « Truly Target-Focused Pharmacophore Modeling : A Novel Tool for Mapping Intermolecular Surfaces ». Molecules 23, no 8 (6 août 2018) : 1959. http://dx.doi.org/10.3390/molecules23081959.
Texte intégralMadzhidov, Timur I., Assima Rakhimbekova, Alina Kutlushuna et Pavel Polishchuk. « Probabilistic Approach for Virtual Screening Based on Multiple Pharmacophores ». Molecules 25, no 2 (17 janvier 2020) : 385. http://dx.doi.org/10.3390/molecules25020385.
Texte intégralKumar, Saurav, Deepika Deepika et Vikas Kumar. « Pharmacophore Modeling Using Machine Learning for Screening the Blood–Brain Barrier Permeation of Xenobiotics ». International Journal of Environmental Research and Public Health 19, no 20 (18 octobre 2022) : 13471. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph192013471.
Texte intégralAFFI, Sopi Thomas, Doh SORO, Souleymane COULIBALY, Bibata KONATE et Nahossé ZIAO. « Modeling anticancer pharmacophore based on inhibition of HDAC7 ». SDRP Journal of Computational Chemistry & ; Molecular Modeling 5, no 3 (2021) : 657–63. http://dx.doi.org/10.25177/jccmm.5.3.ra.10776.
Texte intégralMansi, Iman A., Mahmoud A. Al-Sha'er, Nizar M. Mhaidat, Mutasem O. Taha et Rand Shahin. « Investigation of Binding Characteristics of Phosphoinositide-dependent Kinase-1 (PDK1) Co-crystallized Ligands Through Virtual Pharmacophore Modeling Leading to Novel Anti-PDK1 Hits ». Medicinal Chemistry 16, no 7 (6 novembre 2020) : 860–80. http://dx.doi.org/10.2174/1573406415666190724131048.
Texte intégralKadu, Nilesh S., et Atul V. Ingle. « Three-Dimensional Pharmacophore Modeling of Betulonic Acid Derivatives as a Strong Inhibitor of Human Coronavirus-229E Replication ». International Journal of Science and Healthcare Research 6, no 2 (1 juillet 2021) : 356–61. http://dx.doi.org/10.52403/ijshr.20210462.
Texte intégralMendez, Nixon, et Md Afroz Alam. « Structural Features of Quercetin Derivatives by Using Pharmaco-phore Modeling Approach ». Open Pharmaceutical Sciences Journal 3, no 1 (6 juin 2016) : 79–98. http://dx.doi.org/10.2174/1874844901603010079.
Texte intégralThai, Khac-Minh, Trieu-Du Ngo, Thanh-Dao Tran et Minh-Tri Le. « Pharmacophore Modeling for Antitargets ». Current Topics in Medicinal Chemistry 13, no 9 (1 mai 2013) : 1002–14. http://dx.doi.org/10.2174/1568026611313090004.
Texte intégralGuner, Osman, et J. Bowen. « Pharmacophore Modeling for ADME ». Current Topics in Medicinal Chemistry 13, no 11 (1 juin 2013) : 1327–42. http://dx.doi.org/10.2174/15680266113139990037.
Texte intégralEngels, Maida, Se Balaji B, Divakar S. et Geetha G. « LIGAND BASED PHARMACOPHORE MODELING, VIRTUAL SCREENING AND MOLECULAR DOCKING STUDIES TO DESIGN NOVEL PANCREATIC LIPASE INHIBITORS ». International Journal of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences 9, no 4 (14 février 2017) : 48. http://dx.doi.org/10.22159/ijpps.2017v9i4.16392.
Texte intégralde Groot, Marcel J., et Sean Ekins. « Pharmacophore modeling of cytochromes P450 ». Advanced Drug Delivery Reviews 54, no 3 (mars 2002) : 367–83. http://dx.doi.org/10.1016/s0169-409x(02)00009-1.
Texte intégralHariono, Maywan, et Habibah A. Wahab. « Pharmacophore Modeling of N1-alkyltheobromine as Histamine-H1 Receptor Antagonist ». International Journal of Modeling and Optimization 5, no 2 (avril 2015) : 98–103. http://dx.doi.org/10.7763/ijmo.2015.v5.443.
Texte intégralLu, Xin, Hongyu Yang, Yao Chen, Qi Li, Si-yu He, Xueyang Jiang, Feng Feng, Wei Qu et Haopeng Sun. « The Development of Pharmacophore Modeling : Generation and Recent Applications in Drug Discovery ». Current Pharmaceutical Design 24, no 29 (8 décembre 2018) : 3424–39. http://dx.doi.org/10.2174/1381612824666180810162944.
Texte intégralShirbhate E., Divya, V. K. Patel, P. Patel, R. Veerasamy, T. Jawaid, M. Kamal et H. Rajak. « LEAD IDENTIFICATION OF HYDROXAMATE DERIVATIVE AS SELECTIVE HDAC2 INHIBITOR USING COMPUTATIONAL APPROACHES ». INDIAN DRUGS 57, no 07 (8 octobre 2020) : 26–39. http://dx.doi.org/10.53879/id.57.07.12042.
Texte intégralKumar, Sivakumar Prasanth, et Prakash Chandra Jha. « Multi-Pharmacophore Modeling of Caspase-3 Inhibitors using Crystal, Dock and Flexible Conformation Schemes ». Combinatorial Chemistry & ; High Throughput Screening 21, no 1 (20 mars 2018) : 26–40. http://dx.doi.org/10.2174/1386207321666180102114917.
Texte intégralYamakawa, Yuko, Kazuharu Furutani, Atsushi Inanobe, Yuko Ohno et Yoshihisa Kurachi. « Pharmacophore modeling for hERG channel facilitation ». Biochemical and Biophysical Research Communications 418, no 1 (février 2012) : 161–66. http://dx.doi.org/10.1016/j.bbrc.2011.12.153.
Texte intégralNoonan, Theresa, Katrin Denzinger, Valerij Talagayev, Yu Chen, Kristina Puls, Clemens Alexander Wolf, Sijie Liu, Trung Ngoc Nguyen et Gerhard Wolber. « Mind the Gap—Deciphering GPCR Pharmacology Using 3D Pharmacophores and Artificial Intelligence ». Pharmaceuticals 15, no 11 (22 octobre 2022) : 1304. http://dx.doi.org/10.3390/ph15111304.
Texte intégralChidambaram, Kumarappan. « Identification of BACE-1 Inhibitors against Alzheimer’s Disease through E-Pharmacophore-Based Virtual Screening and Molecular Dynamics Simulation Studies : An Insilco Approach ». Life 13, no 4 (5 avril 2023) : 952. http://dx.doi.org/10.3390/life13040952.
Texte intégralSugumar, Shobana. « VIRTUAL SCREENING, PHARMACOPHORE MODELING, AND QUANTITATIVE STRUCTURE ACTIVITY RELATIONSHIP STUDIES ON HISTAMINE 4 RECEPTOR ». Asian Journal of Pharmaceutical and Clinical Research 10, no 12 (1 décembre 2017) : 150. http://dx.doi.org/10.22159/ajpcr.2017.v10i12.19991.
Texte intégralJb, Sheema, et Waheeta Hopper. « ENERGY-BASED PHARMACOPHORE MODELING, VIRTUAL SCREENING, AND MOLECULAR DYNAMICS TO IDENTIFY POTENTIAL INHIBITORS FOR GLYCOGEN SYNTHASE KINASE 3 BETA ». Asian Journal of Pharmaceutical and Clinical Research 11, no 2 (1 février 2018) : 181. http://dx.doi.org/10.22159/ajpcr.2018.v11i2.22962.
Texte intégralZou, Jun, Huan-Zhang Xie, Sheng-Yong Yang, Jin-Juan Chen, Ji-Xia Ren et Yu-Quan Wei. « Towards more accurate pharmacophore modeling : Multicomplex-based comprehensive pharmacophore map and most-frequent-feature pharmacophore model of CDK2 ». Journal of Molecular Graphics and Modelling 27, no 4 (novembre 2008) : 430–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmgm.2008.07.004.
Texte intégralDong, Xialan, Jerry O. Ebalunode, Sheng-Yong Yang et Weifan Zheng. « Receptor-Based Pharmacophore and Pharmacophore Key Descriptors for Virtual Screening and QSAR Modeling ». Current Computer Aided-Drug Design 7, no 3 (1 septembre 2011) : 181–89. http://dx.doi.org/10.2174/157340911796504332.
Texte intégralTodkar, S. S., et A. H. Hoshmani. « DESIGN OF POTENTIAL CYCLOOXYGENASE INHIBITORS USING PHARMACOPHORE OPTIMIZATION BY MOLECULAR MODELING STUDIES ». INDIAN DRUGS 52, no 12 (28 décembre 2015) : 16–22. http://dx.doi.org/10.53879/id.52.12.10154.
Texte intégralMansi, Iman, Mahmoud A. Al-Sha'er, Nizar Mhaidat et Mutasem Taha. « Ligand Based Pharmacophore Modeling Followed by Biological Screening Lead to Discovery of Novel PDK1 Inhibitors as Anticancer Agents ». Anti-Cancer Agents in Medicinal Chemistry 20, no 4 (15 mai 2020) : 476–85. http://dx.doi.org/10.2174/1871520620666191224110600.
Texte intégralVadlakonda, Rajashekar, Sreenivas Enaganti et Raghunandan Nerella. « INSILICO DISCOVERY OF HUMAN AURORA B KINASE INHIBITORS BY MOLECULAR DOCKING, PHARMACOPHORE VALIDATION AND ADMET STUDIES ». Asian Journal of Pharmaceutical and Clinical Research 10, no 2 (1 février 2017) : 165. http://dx.doi.org/10.22159/ajpcr.2017.v10i2.14974.
Texte intégralAbdElmoniem, Nihal, Marwa H. Abdallah, Rua M. Mukhtar, Fatima Moutasim, Ahmed Rafie Ahmed, Alaa Edris, Walaa Ibraheem et al. « Identification of Novel Natural Dual HDAC and Hsp90 Inhibitors for Metastatic TNBC Using e-Pharmacophore Modeling, Molecular Docking, and Molecular Dynamics Studies ». Molecules 28, no 4 (13 février 2023) : 1771. http://dx.doi.org/10.3390/molecules28041771.
Texte intégralDerz, Wiebke, Melita Fleischmann et Paul W. Elsinghorst. « Guiding Molecularly Imprinted Polymer Design by Pharmacophore Modeling ». Molecules 26, no 16 (23 août 2021) : 5101. http://dx.doi.org/10.3390/molecules26165101.
Texte intégralPu, Yinglan, Shuqun Zhang, Zhe Chang, Yunqin Zhang, Dong Wang, Li Zhang, Yan Li et Zhili Zuo. « Discovery of new dual binding TNKS inhibitors of Wnt signaling inhibition by pharmacophore modeling, molecular docking and bioassay ». Molecular BioSystems 13, no 2 (2017) : 363–70. http://dx.doi.org/10.1039/c6mb00712k.
Texte intégralPeng, Xiu Xiu, Kai Rui Feng et Yu Jie Ren. « Molecular modeling studies of quinazolinone derivatives as novel PI3Kδ selective inhibitors ». RSC Advances 7, no 89 (2017) : 56344–58. http://dx.doi.org/10.1039/c7ra10870b.
Texte intégralZhang, Chao, Junjie Xiang, Qian Xie, Jing Zhao, Hong Zhang, Erfang Huang, Pangchui Shaw, Xiaoping Liu et Chun Hu. « Identification of Influenza PAN Endonuclease Inhibitors via 3D-QSAR Modeling and Docking-Based Virtual Screening ». Molecules 26, no 23 (25 novembre 2021) : 7129. http://dx.doi.org/10.3390/molecules26237129.
Texte intégralSantos, Kelton L. B. dos, Jorddy N. Cruz, Luciane B. Silva, Ryan S. Ramos, Moysés F. A. Neto, Cleison C. Lobato, Sirlene S. B. Ota et al. « Identification of Novel Chemical Entities for Adenosine Receptor Type 2A Using Molecular Modeling Approaches ». Molecules 25, no 5 (10 mars 2020) : 1245. http://dx.doi.org/10.3390/molecules25051245.
Texte intégralAgrawal, Nikhil, Balakumar Chandrasekaran et Amal Al-Aboudi. « Recent Advances in the In-silico Structure-based and Ligand-based Approaches for the Design and Discovery of Agonists and Antagonists of A2A Adenosine Receptor ». Current Pharmaceutical Design 25, no 7 (17 juin 2019) : 774–82. http://dx.doi.org/10.2174/1381612825666190306162006.
Texte intégralDamale, Manoj G., Shahebaaz K. Pathan, Rajesh B. Patil et Jaiprakash N. Sangshetti. « Pharmacoinformatics approaches to identify potential hits against tetraacyldisaccharide 4′-kinase (LpxK) of Pseudomonas aeruginosa ». RSC Advances 10, no 54 (2020) : 32856–74. http://dx.doi.org/10.1039/d0ra06675c.
Texte intégralBrogi, Simone, Maria Kladi, Constantinos Vagias, Panagiota Papazafiri, Vassilios Roussis et Andrea Tafi. « Pharmacophore Modeling for Qualitative Prediction of Antiestrogenic Activity ». Journal of Chemical Information and Modeling 49, no 11 (30 octobre 2009) : 2489–97. http://dx.doi.org/10.1021/ci900254b.
Texte intégralXu, Zhejun, Feixiong Cheng, Chenxiao Da, Guixia Liu et Yun Tang. « Pharmacophore modeling of human adenosine receptor A2A antagonists ». Journal of Molecular Modeling 16, no 12 (12 mars 2010) : 1867–76. http://dx.doi.org/10.1007/s00894-010-0690-z.
Texte intégralGhose, Arup K., Vellarkad N. Viswanadhan et John J. Wendoloski. « THE FUNDAMENTALS OF PHARMACOPHORE MODELING IN COMBINATORIAL CHEMISTRY* ». Journal of Receptors and Signal Transduction 21, no 4 (janvier 2001) : 357–75. http://dx.doi.org/10.1081/rrs-100107923.
Texte intégralMarkt, Patrick, Daniela Schuster, Johannes Kirchmair, Christian Laggner et Thierry Langer. « Pharmacophore modeling and parallel screening for PPAR ligands ». Journal of Computer-Aided Molecular Design 21, no 10-11 (octobre 2007) : 575–90. http://dx.doi.org/10.1007/s10822-007-9140-0.
Texte intégralBharatham, Kavitha, Nagakumar Bharatham et Keun Woo Lee. « Pharmacophore modeling for protein tyrosine phosphatase 1B inhibitors ». Archives of Pharmacal Research 30, no 5 (mai 2007) : 533–42. http://dx.doi.org/10.1007/bf02977644.
Texte intégralFaden, Alan I, Vilen A Movsesyan, Xueliang Fang et Shaomeng Wang. « Identification of Novel Neuroprotective Agents Using Pharmacophore Modeling ». Chemistry & ; Biodiversity 2, no 11 (novembre 2005) : 1564–70. http://dx.doi.org/10.1002/cbdv.200590127.
Texte intégralKaushik, Pawan, Sukhbir Lal Khokra, A. C. Rana et Dhirender Kaushik. « Pharmacophore Modeling and Molecular Docking Studies on Pinus roxburghii as a Target for Diabetes Mellitus ». Advances in Bioinformatics 2014 (10 juillet 2014) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2014/903246.
Texte intégralSingh, Karanveer, Manish Sinha, Shruti Kuletha, Baljeet Kaur, Amandeep Kaur, Dinesh K. Tripathi, Kishore K. Srivastava, Vanangamudi Murugesan, Rajala Srikala et Amrendra K. Chaudhary. « Synthesis, Antitubercular Activity, Molecular Modeling and Docking Studies of Novel Thiazolidin-4-One Linked Dinitrobenzamide Derivatives ». Current Bioactive Compounds 16, no 1 (20 février 2020) : 64–71. http://dx.doi.org/10.2174/1573407214666180720150009.
Texte intégralMathpal, Deepti, Tahani M. Almeleebia, Kholoud M. Alshahrani, Mohammad Y. Alshahrani, Irfan Ahmad, Mohammed Asiri, Mehnaz Kamal et al. « Identification of 3-((1-(Benzyl(2-hydroxy-2-phenylethyl)amino)-1-oxo-3-phenylpropan-2-yl)carbamoyl)pyrazine-2-carboxylic Acid as a Potential Inhibitor of Non-Nucleosidase Reverse Transcriptase Inhibitors through InSilico Ligand- and Structure-Based Approaches ». Molecules 26, no 17 (30 août 2021) : 5262. http://dx.doi.org/10.3390/molecules26175262.
Texte intégralKandakatla, Naresh, et Geetha Ramakrishnan. « Ligand Based Pharmacophore Modeling and Virtual Screening Studies to Design Novel HDAC2 Inhibitors ». Advances in Bioinformatics 2014 (26 novembre 2014) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2014/812148.
Texte intégralMunir, Anum, Shaukat I. Malik et Khalid A. Malik. « De-Novo Ligand Design against Mutated Huntington Gene by Ligand-based Pharmacophore Modeling Approach ». Current Computer-Aided Drug Design 16, no 2 (25 mars 2020) : 134–44. http://dx.doi.org/10.2174/1573409915666181207104437.
Texte intégralKaur, Paramjit, Vikas Sharma et Vipin Kumar. « Pharmacophore Modelling and 3D-QSAR Studies on -Phenylpyrazinones as Corticotropin-Releasing Factor 1 Receptor Antagonists ». International Journal of Medicinal Chemistry 2012 (31 mai 2012) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2012/452325.
Texte intégralCrisan, Luminita, Daniela Varga et Liliana Pacureanu. « Pharmacophore Modeling and Docking Study of Pyrazolylaminoquinazoline Derivatives as Highly Potent Fibroblast Growth Factor Receptor Inhibitors2 (FGFR2) ». Revista de Chimie 70, no 3 (15 avril 2019) : 790–96. http://dx.doi.org/10.37358/rc.19.3.7008.
Texte intégralSaeed, Mohd, Amir Saeed, Md Jahoor Alam et Mousa Alreshidi. « Receptor-Based Pharmacophore Modeling in the Search for Natural Products for COVID-19 Mpro ». Molecules 26, no 6 (11 mars 2021) : 1549. http://dx.doi.org/10.3390/molecules26061549.
Texte intégralAgrawal, Neetu. « Pharmacophore modeling and 3D-QSAR studies of 2,4-disubstituted pyrimidine derivatives as Janus kinase 3 inhibitors ». Journal of Theoretical and Computational Chemistry 19, no 01 (février 2020) : 2050001. http://dx.doi.org/10.1142/s0219633620500017.
Texte intégralNncube, Nomagugu B., Pritika Ramharack et Mahmoud E. S. Soliman. « Using bioinformatics tools for the discovery of Dengue RNA-dependent RNA polymerase inhibitors ». PeerJ 6 (25 septembre 2018) : e5068. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.5068.
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