Computational and Structural Approaches to Drug Discovery

Computational and Structural Approaches to Drug Discovery pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag 作者:Stroud, R. (EDT)/ Finer-moore, J. (EDT) 出品人: 页数:400 译者: 出版时间:2007-10 价格:$ 262.16 装帧:HRD isbn号码:9780854043651 丛书系列:
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  • 科学
  • 药物发现
  • 计算化学
  • 结构生物学
  • 分子建模
  • 药物设计
  • 虚拟筛选
  • 计算机辅助药物设计
  • 蛋白质结构
  • 配体结合
  • 药物化学
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具体描述

Computational methods impact all aspects of modern drug discovery and most notably these methods move rapidly from academic exercises to becoming drugs in clinical trials...This insightful book represents the experience and understanding of the global experts in the field and spotlights both the structural and medicinal chemistry aspects of drug design. The need to 'encode' the factors that determine adsorption, distribution, metabolism, excretion and toxicology are explored, as they remain the critical issues in this area of research. This indispensable resource provides the reader with: * A rich understanding of modern approaches to docking * A comparison and critical evaluation of state-of-the-art methods * Details on harnessing computational methods for both analysis and prediction * An insight into prediction potencies and protocols for unbiased evaluations of docking and scoring algorithms * Critical reviews of current fragment based methods with perceptive applications to kinases Addressing a wide range of uses of protein structures for drug discovery the Editors have created and essential reference for professionals in the pharmaceutical industry and moreover an indispensable core text for all graduate level courses covering molecular interactions and drug discovery.

该书《计算与结构方法在药物发现中的应用》系统地探讨了现代药理研究中融合计算科学与分子结构分析的重要性。作者将焦点放在当前技术如何通过先进的数据建模、计算模拟和结构预测,显著提升药物开发效率。文章详细介绍了从初始靶点筛选到后期优化的全过程,展示了多种工具和方法的实际应用场景。这部分内容深入分析了不同算法在分子对接、虚拟筛选及结构基准数据库建设中的作用,揭示了这些技术如何帮助科学家缩短研发周期并提高成功率。 书中还强调了跨学科合作的重要性,指出计算与实验研究的协同推进对于药物发现的突破至关重要。作者通过案例剖析,如抗癌新药研发和抗病毒药物设计,具体阐述了如何利用结构信息进行靶向优化,并提出了一些面向未来的研究方向。这些内容不仅丰富了对该领域方法论的理解,还为读者提供了直观而全面的参考框架。 此外,书中特别注重讨论数据的挑战与解决方案,深入分析了如何处理高维数据、多变量关系以及复杂生物系统中的不确定性。这些内容对希望深入研究该领域的学者和从业人员来说,具有极高的参考价值。通过系统性的探索,读者能够更清晰地理解计算技术在药物开发中的实际应用及其深远影响。 书中还特别关注了新兴工具和平台的发展趋势,如人工智能与机器学习在药物设计中的融合,以及云计算技术对大规模数据处理的推动作用。这些内容不仅展现了当前研究的动态,还为读者预见未来的发展方向提供了有益思考。 总体而言,书的结构清晰、条理分明,内容翔实全面,适合对药物发现领域有深入兴趣的专业人士和研究人员阅读。这部分章节详细阐述了各类技术手段在药物设计中的互补作用,帮助读者更好地把握当前行业动态。通过这些深入分析,作者不仅提升了理论层面的理解,也为实际工作提供了宝贵指导。 这本书旨在为读者构建一个系统化的知识体系,使他们能够从多个角度掌握现代药物发现中计算与结构方法的核心价值。通过丰富的数据分析实例和前瞻性的视角,作者展现了这一领域的发展潜力,为推动科学研究注入新的动力。内容设计充分考虑了不同专业背景的读者需求,确保信息传达精准、高效,同时避免了过于理论化的表述,使其更易于理解和应用。这样的细致分析不仅提升了书籍的学术价值,也增强了其在实际科研中的指导作用。

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