Journal of Medicinal Chemistry· 2015Q1
pkCSM: Grafik Tabanlı İmzalar Kullanarak Küçük Molekül Farmakokinetik ve Toksisite Özelliklerinin Tahmini
pkCSM: Predicting Small-Molecule Pharmacokinetic and Toxicity Properties Using Graph-Based Signatures
- 5.474atıf
- Q1SCImago
- 2015yıl
Kısa özet
Grafik tabanlı imzalar kullanan yeni bir hesaplamalı araç olan pkCSM, mevcut yöntemlere rakip veya onlardan daha iyi performans göstererek temel ilaç farmakokinetik ve toksisite özelliklerini tahmin eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- İlaç ADMET özelliklerini tahmin etmek için yeni bir hesaplamalı araç olan pkCSM geliştirildi.
- Tahmin modellerinin temeli olarak grafik tabanlı imzalar kullanır.
- Mevcut tahmin yöntemleriyle eşit veya daha iyi performans sergiler.
- Hızlı özellik değerlendirmesi için ücretsiz, erişilebilir bir web sunucusu sunar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Drug development has a high attrition rate, with poor pharmacokinetic and safety properties a significant hurdle. Computational approaches may help minimize these risks. We have developed a novel approach (pkCSM) which uses graph-based signatures to develop predictive models of central ADMET properties for drug development. pkCSM performs as well or better than current methods. A freely accessible web server (http://structure.bioc.cam.ac.uk/pkcsm), which retains no information submitted to it, provides an integrated platform to rapidly evaluate pharmacokinetic and toxicity properties.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Medicinal Chemistry, 2015 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Hesaplamalı Kuram ve Matematik
Computational Theory and MathematicsComputer Science