Chemoinformatics in Drug Discovery

Chemoinformatics in Drug Discovery pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

☆☆☆☆☆
出版者:John Wiley & Sons Inc
作者:Oprea, Tudor I. 编
出品人:
页数:515
译者:
出版时间:2005-5
价格:224.00 元
装帧:HRD
isbn号码:9783527307531
丛书系列:
图书标签:
  • Chemoinformatics
  • Drug Discovery
  • Computational Chemistry
  • Molecular Modeling
  • QSAR
  • ADMET
  • Virtual Screening
  • Pharmacoinformatics
  • Cheminformatics
  • Medicinal Chemistry
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具体描述

This handbook provides the first-ever inside view of today's integrated approach to rational drug design. Chemoinformatics experts from large pharmaceutical companies, as well as from chemoinformatics service providers and from academia demonstrate what can be achieved today by harnessing the power of computational methods for the drug discovery process. With the user rather than the developer of chemoinformatics software in mind, this book describes the successful application of computational tools to real-life problems and presents solution strategies to commonly encountered problems. It shows how almost every step of the drug discovery pipeline can be optimized and accelerated by using chemoinformatics tools—from the management of compound databases to targeted combinatorial synthesis, virtual screening and efficient hit-to-lead transition. An invaluable resource for drug developers and medicinal chemists in academia and industry.

《Chemoinformatics in Drug Discovery》是一本深入浅出的系统性读物,旨在为研究人员提供对化学信息学领域及其在药物发现过程中的应用的全面理解。这本书以清晰有条理的结构呈现,每一章节都围绕核心主题展开,涵盖了从基础概念到前沿技术的丰富内容。通过详细阐述化学信息学与药物开发之间的相互作用,该书帮助读者深入理解数据、模型和算法如何被整合到实际的研究流程中。 书中的第一章介绍了化学信息学的基本概念,包括分子表示、结构分析以及数据管理等关键内容。这些基础知识为后续更复杂的讨论奠定了坚实的理论框架。接下来的部分详细讲解了药物发现过程中常用的计算工具和方法,如分子对接、虚拟筛选及QSAR模型,这些内容不仅有助于读者掌握具体技术手段,还强调了这些工具在实际应用中的优势和局限性。 书中也特别关注了化学信息学在药物设计中的重要作用,深入探讨了如何通过计算方法预测分子的生物活性、毒性以及药代动力学特征。这些章节不仅丰富了理论知识,还引导读者理解这些技术如何被整合到早期筛选和优化阶段,从而加速新药开发的进程。 此外,书中还特别强调了数据科学与化学信息学的交汇点,详细介绍了如何利用大数据、机器学习和人工智能提升药物发现的效率。通过具体案例分析,读者可以更直观地理解这些前沿技术在实际研究中的应用价值。书中对实验验证和计算预测之间的平衡讨论,也为读者提供了一个全面的视角,使他们能够在理论与实践之间找到最佳结合点。 整个读本通过大量实例、图表和简明易懂的语言,帮助读者快速掌握化学信息学在药物开发中的关键作用,同时也鼓励他们进行深入研究和创新探索。书中不仅覆盖了理论知识,还强调实践操作的重要性,使得内容既有深度又贴近实际应用需求。这本书适合药物研发人员、计算化学爱好者以及任何对新兴技术感兴趣的人士,全面提升其专业素养与研究能力。 在整体结构上,《Chemoinformatics in Drug Discovery》通过系统化和逻辑性的安排,使读者能够逐步建立起对该领域的完整认知,同时强调每一个章节背后的科学意义和实际价值。这种细致入微、内容丰富的呈现方式,使得整个书籍不仅是一本技术指南,更是一种学习和思考的良好载体。无论是初学者还是经验丰富的研究人员,都能从中获取有价值的信息,进一步推动他们在化学信息学与药物发现交叉领域的发展。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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as a 2005 edtion of chemoinformatics textbook for drug discovery, it seems a little bit out of date from a 2011 reader's point of view, since things change very fast in CADD aera.

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