Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Chemoinformatics de Jürgen Bajorath

Chemoinformatics

Autor Jürgen Bajorath
en Limba Engleză Hardback – 18 noi 2013

Merită menționat că volumul Chemoinformatics este susținut de o bibliografie extensivă de rapoarte de cercetare originale și resurse metodologice, oferind acces la strategii testate în laboratoarele de cercetare farmaceutică internațională. Putem afirma că lucrarea coordonată de Jürgen Bajorath nu se limitează la teorie, ci funcționează ca un ghid tehnic riguros, axat pe ceea ce funcționează și ce eșuează în practica curentă a descoperirii medicamentelor. Ca și Barry A. Bunin în Chemoinformatics: Theory, Practice, & Products, autorul distilează experiență reală în principii acționabile, însă Jürgen Bajorath pune un accent deosebit pe integrarea chimiei cu informatica și biologia chimică. Această abordare este o continuare firească a temelor explorate de autor în lucrarea sa anterioară, Chemoinformatics and Computational Chemical Biology, unde analiza interacțiunilor țintă-ligand și designul bibliotecilor de compuși erau piloni centrali. În volumul de față, perspectiva este extinsă către infrastructura sistemelor și optimizarea lead-urilor în context industrial. Structura cărții este organizată logic, în 15 capitole, facilitând o progresie tehnică de la bazele modelării la aplicații complexe. Primele secțiuni funcționează ca un tutorial critic pentru evitarea capcanelor în construirea modelelor predictive, urmate de analize avansate precum teoria mulțimilor brute pentru expresia genelor și modelele Naïve Bayesian. Această organizare permite cercetătorilor să navigheze de la evaluarea screening-ului virtual până la implementarea unor sisteme integrate, beneficiind de expertiza cumulată a peste trei decenii de dezvoltare software în domeniu.

Citește tot Restrânge

Preț: 78882 lei

Preț vechi: 86683 lei
-9%

Puncte Express: 1183
Paperback 106319 lei
Hardback (2) de la 78882 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 18 iunie-02 iulie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781118139103
ISBN-10: 1118139100
Pagini: 432
Dimensiuni: 161 x 240 x 30 mm
Greutate: 0.88 kg
Editura: Wiley
Locul publicării:Hoboken, United States

Public țintă

Computational, medicinal/pharmaceutical scientists, chemical biologists, computational biologists.

De ce să citești această carte

Această lucrare este esențială pentru cercetătorii din chimia computațională și farmaceutică, oferind un set de bune practici validate industrial. Cititorul câștigă acces la studii de caz reale și metodologii de optimizare care reduc riscul de eroare în modelarea predictivă. Este un instrument practic pentru oricine dorește să înțeleagă cum infrastructura informatică poate accelera descoperirea de noi compuși terapeutici, economisind timp și resurse experimentale.

Despre autor

Jürgen Bajorath este un expert recunoscut la nivel mondial în domeniul chimioinformaticii și al modelării computaționale aplicate în biologia chimică. Cu o carieră marcată de numeroase contribuții în designul medicamentelor și analiza structură-activitate, el ocupă poziții academice de prestigiu și colaborează strâns cu industria farmaceutică. Lucrările sale sunt fundamentale pentru înțelegerea modului în care datele chimice complexe pot fi transformate în cunoștințe aplicabile pentru identificarea de noi ținte terapeutice.

Cuprins

Preface vii Contributors xiii 1 What Are Our Models Really Telling Us? A Practical Tutorial on Avoiding Common Mistakes when Building Predictive Models 1 W. Patrick Walters 2 The Challenge of Creativity in Drug Design 33 Ajay N. Jain 3 A Rough Set Theory Approach to the Analysis of Gene Expression Profiles 51 Joachim Petit, Nathalie Meurice, José Luis Medina-Franco, and Gerald M. Maggiora 4 Bimodal Partial Least-Squares Approach and Its Application to Chemogenomics Studies for Molecular Design 85 Kiyoshi Hasegawa and Kimito Funatsu 5 Stability in Molecular Fingerprint Comparison 97 Anthony Nicholls and Brian Kelley 6 C ritical Assessment of Virtual Screening for Hit Identification 113 Dagmar Stumpfe and Jürgen Bajorath 7 Chemometric Applications of Naïve Bayesian Models in Drug Discovery: Beyond Compound Ranking 131 Eugen Lounkine, Peter S. Kutchukian, and Meir Glick 8 Chemoinformatics in Lead Optimization 149 Darren V. S. Green and Matthew Segall 9 Using Chemoinformatics Tools to Analyze Chemical Arrays in Lead Optimization 179 George Papadatos, Valerie J. Gillet, Christopher N. Luscombe, Iain M. McLay, Stephen D. Pickett, and Peter Willett 10 Exploration of Structure-Activity Relationships (SAR s) and Transfer of Key Elements in Lead Optimization 205 Hans Matter, Stefan Güssregen, Friedemann Schmidt, Gerhard Hessler, Thorsten Naumann, and Karl-Heinz Baringhaus 11 Development and Applications of Global ADMET Models: In Silico Prediction of Human Microsomal Lability 245 Karl-Heinz Baringhaus, Gerhard Hessler, Hans Matter, and Friedemann Schmidt 12 Chemoinformatics and Beyond: Moving from Simple Models to Complex Relationships in Pharmaceutical Computational Toxicology 267 Catrin Hasselgren, Daniel Muthas, Ernst Ahlberg, Samuel Andersson, Lars Carlsson, Tobias Noeske, Jonna Stålring, and Scott Boyer 13 Applications of Cheminformatics in Pharmaceutical Research: Experiences at Boehringer Ingelheim in Germany 291 Bernd Beck, Michael Bieler, Peter Haebel, Andreas Teckentrup, Alexander Weber, and Nils Weskamp 14 Lessons Learned from 30 Years of Developing Successful Integrated Cheminformatic Systems 321 Michael S. Lajiness and Thomas R. Hagadone 15 Molecular Similarity Analysis 343 José L. Medina-Franco and Gerald M. Maggiora Index 401

Descriere scurtă

Chemoinformatics strategies to improve drug discovery results With contributions from leading researchers in academia and the pharmaceutical industry as well as experts from the software industry, this book explains how chemoinformatics enhances drug discovery and pharmaceutical research efforts, describing what works and what doesn't. Strong emphasis is put on tested and proven practical applications, with plenty of case studies detailing the development and implementation of chemoinformatics methods to support successful drug discovery efforts. Many of these case studies depict groundbreaking collaborations between academia and the pharmaceutical industry. Chemoinformatics for Drug Discovery is logically organized, offering readers a solid base in methods and models and advancing to drug discovery applications and the design of chemoinformatics infrastructures. The book features 15 chapters, including: * What are our models really telling us? A practical tutorial on avoiding common mistakes when building predictive models * Exploration of structure-activity relationships and transfer of key elements in lead optimization * Collaborations between academia and pharma * Applications of chemoinformatics in pharmaceutical research-experiences at large international pharmaceutical companies * Lessons learned from 30 years of developing successful integrated chemoinformatic systems Throughout the book, the authors present chemoinformatics strategies and methods that have been proven to work in pharmaceutical research, offering insights culled from their own investigations. Each chapter is extensively referenced with citations to original research reports and reviews. Integrating chemistry, computer science, and drug discovery, Chemoinformatics for Drug Discovery encapsulates the field as it stands today and opens the door to further advances.

Notă biografică

JÜRGEN BAJORATH, PhD, is Chair of Life Science Informatics at the University of Bonn and also an Affiliate Professor in the Department of Biological Structure at the University of Washington. In addition, he has more than 10 years' experience in drug disovery. His research focuses on the development of computational methods for medicinal chemistry and chemical biology. Dr. Bajorath holds 26 patents, has authored more than 400 scientific articles, and edited four books.

Recenzii

"...a 'how-to' guide to chemoinformatics and how to use it in drug discovery...excellent reference material and is a worthwhile addition to the library of most computational chemists and to medical chemists." - Journal of Medicinal Chemistry

Textul de pe ultima copertă

In the post-genomic era, the role informatics technologies plays in chemical and pharmaceutical research has become increasingly important in data management and lead-compound identification. In Chemoinformatics: Concepts, Methods, and Tools for Drug Discovery, well-recognized pioneers and investigators from diverse professional environments survey the key concepts in the field, describe cutting-edge methods, and provide exemplary pharmaceutical applications. The authors explain the theory behind the crucial concepts of molecular similarity and diversity, describe the challenging efforts to use chemoinformatics approaches to virtual and high-throughput screening, and illuminate the latest developments in multidimensional QSAR analysis. Other topics of interest include the use of partitioning algorithms and classification methods for analyzing large compound databases, screening sets, and virtual screening for active molecules; different approaches to target class-specific library design; the generation of novel classes of molecular descriptors; and Web-based tools for chemical database access and management. Also presented are different methods for describing molecular chirality and conformational parameters and for predicting the drug-like character and basic ADME properties of compounds based on modeling their putative interactions with cytochrome P450 isoforms.
State-of-the-art and user-friendly, Chemoinformatics: Concepts, Methods, and Tools for Drug Discovery illuminates the conceptual and methodological diversity of this rapidly evolving field and offers instructive examples of cutting-edge applications in the drug discovery process.