Отрывок: Nutr Today. 2002;37:144–50. [7] Bahia MS, Nissim I, Niv MY. Bitterness prediction in-silico: a step towards better drugs. Int J Pharm. 2017;536:526–9. [8] Wiener A, Shudler M, Levit A, Niv MY. BitterDB: a database of bitter compounds. Nucleic Acids Res. 2012;40:D413–9. [9] Dagan-Wiener A, Di Pizio A, Nissim I, Bahia MS, Dubovski N, Margulis E, et al. Bitter DB: taste ligands and receptors database in 2019. Nucleic Acids Res. 2019;47:D1179–85. [10] Bitter DB. Institute of Biochem...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorNtie-Kang F.ru
dc.coverage.spatialdrug property predictionru
dc.coverage.spatialchemoinformaticsru
dc.coverage.spatialхемоинформатикаru
dc.coverage.spatialпрогнозирование токсичностиru
dc.coverage.spatialпрогнозирование свойств лекарственного средстваru
dc.coverage.spatialmetabolite biosynthesisru
dc.coverage.spatialбиосинтез метаболитовru
dc.coverage.spatialtoxicity predictionru
dc.date.accessioned2023-12-08 11:29:23-
dc.date.available2023-12-08 11:29:23-
dc.date.issued2022ru
dc.identifier3290806ru
dc.identifier.citationChemoinformatics of Natural Products. Volume 2. Advanced Concepts and Applications / edited by Fidele Ntie-Kang. - Berlin : De Gruyter, 2022. - 1 file (7,81 Mb) (347 p.). - ISBN = 978-3-11-066888-9, 978-3-11-066889-6, 978-3-11-066. - Текст : электронныйru
dc.identifier.isbn978-3-11-066888-9ru
dc.identifier.isbn978-3-11-066889-6ru
dc.identifier.isbn978-3-11-066906-0ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Chemoinformatics-of-Natural-Products-107197-
dc.description.abstractИспользуемые программы Adobe Acrobatru
dc.description.abstractVol. 2 of Chemoinformatics of Natural Products introduces the reader to the currently available tools for toxicity prediction, drug property prediction, an enumeration of compounds, scaffolds and functional groups in nature, computational methods for lead identification, metabolite biosynthesis, etc. Selected case studies and hands-on tutorial exercises have been included.ru
dc.description.abstractТом 2 "Хемоинформатики натуральных продуктов" знакомит читателя с доступными в настоящее время инструментами прогнозирования токсичности, свойств лекарственных средств, перечнем соединений, каркасов и функциональных групп в природе, вычислительными методами идентификации свинца, биосинтеза метаболитов и т.д. Были включены отдельные тематические исследования и практические обучающие упражнения.ru
dc.language.isoengru
dc.publisherDe Gruyterru
dc.subjectCheminformaticsru
dc.subjectChemistry--Data processingru
dc.subjectNatural products--Analysisru
dc.subjectSCIENCE / Chemistry / Industrial & Technicalru
dc.subjectSCIENCE / Chemistry / Generalru
dc.subjectSCIENCE / Chemistry / Analyticru
dc.subjectSCIENCE / Chemistry / Clinicalru
dc.subjectSCIENCE / Chemistry / Computational & Molecular Modelingru
dc.subjectSCIENCE / Chemistry / Organicru
dc.subjectTECHNOLOGY & ENGINEERING / Nanotechnology & MEMSru
dc.titleChemoinformatics of Natural Productsru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti31.27ru
dc.subject.udc577ru
dc.textpartNutr Today. 2002;37:144–50. [7] Bahia MS, Nissim I, Niv MY. Bitterness prediction in-silico: a step towards better drugs. Int J Pharm. 2017;536:526–9. [8] Wiener A, Shudler M, Levit A, Niv MY. BitterDB: a database of bitter compounds. Nucleic Acids Res. 2012;40:D413–9. [9] Dagan-Wiener A, Di Pizio A, Nissim I, Bahia MS, Dubovski N, Margulis E, et al. Bitter DB: taste ligands and receptors database in 2019. Nucleic Acids Res. 2019;47:D1179–85. [10] Bitter DB. Institute of Biochem...-
Располагается в коллекциях: eBooks

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
3290806.pdf8.01 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.