Aplicaciones de la quimioinformática, el Qsar y el aprendizaje automático para el desarrollo de nuevos fármacos

Título original:

Cheminformatics, Qsar and Machine Learning Applications for Novel Drug Development

Contenido del libro:

Cheminformatics, QSAR and Machine Learning Applications for Novel Drug Development presenta diferentes herramientas basadas en estructuras, ligandos y aprendizaje automático que se utilizan actualmente en el diseño de fármacos.

El libro también destaca temas especiales del diseño computacional de fármacos junto con las herramientas y bases de datos disponibles. Las secciones cubren las tendencias recientes en el modelado computacional de fármacos, QSAR en química médica, métodos basados en estructuras, quimioinformática y enfoques quimiométricos, métodos de aprendizaje automático, y estudios de casos, incluyendo descriptores moleculares, similitud molecular, métodos estadísticos para QSAR, cribado basado en estructuras, modelado de homología en predicciones de estructura de proteínas, acoplamiento molecular, estabilidad de las interacciones entre receptores de fármacos, enfoques de química cuántica, aprendizaje profundo y máquina de vectores de soporte en el diseño de fármacos.

Las secciones finales abarcan desde el diseño de fármacos verdes hasta la toxicología computacional y las herramientas y bases de datos disponibles, incluidas las bases de datos QSAR, las herramientas y bases de datos gratuitas en el diseño de fármacos basados en ligandos y estructuras, y los recursos de aprendizaje automático para el diseño de fármacos.