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Computer-Aided and Machine Learning-Driven Drug Design (eBook)

From Theory to Applications
eBook Download: PDF
2025
559 Seiten
Springer Nature Switzerland (Verlag)
978-3-031-76718-0 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Computer-Aided and Machine Learning-Driven Drug Design -
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The computer-aided drug design research field comprises several different knowledge areas, and often, researchers are only familiar or experienced with a small fraction of them. Indeed, pharmaceutical industries and large academic groups rely on a broad range of professionals, including chemists, biologists, pharmacists, and computer scientists. In this sense, it is difficult to be an expert in every single CADD approach. Furthermore, there are well-established methods that are constantly revisited, and novel approaches are introduced, such as machine-learning based scoring functions for molecular docking.



 



This book provides an organized update of the most commonly employed CADD techniques, as well as successful examples of actual applications to develop bioactive compounds/drug candidates. Also includes is a section of case studies that cover certain pharmacological/target classes, focusing on the applications of the previously described methods. This part will especially appeal to professionals who are not as interested in the theoretical aspects of CADD.



 



This is an ideal book for students, researchers, and industry professionals in the fields of pharmacy, chemistry, biology, bioinformatics, computer sciences, and medicine who are seeking a go-to reference on drug design and medicinal chemistry.




Erscheint lt. Verlag 27.2.2025
Reihe/Serie Computer-Aided Drug Discovery and Design
Zusatzinfo XIII, 559 p. 114 illus., 87 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Naturwissenschaften Biologie Genetik / Molekularbiologie
Naturwissenschaften Chemie
Schlagworte Artificial Intelligence • computer-aided drug design • drug design • machine learning • Modern Medicinal Chemistry • Virtual Screening
ISBN-10 3-031-76718-7 / 3031767187
ISBN-13 978-3-031-76718-0 / 9783031767180
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