Программа "Наука": стоматология будущего
Благодаря научным изобретениям поход в стоматологический кабинет уже не подвиг. А скоро вообще станет приятной прогулкой. Уже создана плом ...

Наука: Этические проблемы интерфейса «мозг-мозг»
Сразу же после того, как начались практические работы в области интерфейсов «мозг-компьютер» и появились ...

Наука: Что такое стероиды и как они работают?
Тестостерон — это анаболический стероид, который ваш организм производит естественным образом. Независим ...

Фестиваль «Наука 0+» стартовал в Москве и отправился далее по всей России
Фестиваль «Наука 0+» действительно не имеет ограничений. Сотни различных областей исследований — доступно и наглядно. К системе управления ...

МКС-модуль «Наука» отправится на Байконур в январе 2020 года
«Наука» — это настоящий долгострой, фактическое создание которого началось более 20 лет назад. Тогда блок рассматривался в качестве ...

Количество заявок на трек "Наука" конкурса "Лидеры России" превысило 10 тысяч
МОСКВА, 16 окт — РАПСИ. Более 10 тысяч заявок поступило на участие в специализации «Наука» конкурса управленцев «Лидеры России 2020», об этом на ...

Data Mining In Drug Discovery
# 182319475

Data Mining In Drug Discovery

15 293 р.

Written for drug developers rather than computer scientists, this monograph adopts a systematic approach to mining scientifi c data sources, covering all key steps in rational drug discovery, from compound screening to lead compound selection and personalized medicine

Clearly divided into four sections, the first part discusses the different data sources available, both commercial and non-commercial, while the next section looks at the role and value of data mining in drug discovery

The final section of the book is devoted to systems biology approaches for compound testing

The third part compares the most common applications and strategies for polypharmacology, where data mining can substantially enhance the research effort

Throughout the book, industrial and academic drug discovery strategies are addressed, with contributors coming from both areas, enabling an informed decision on when and which data mining tools to use for one’s own drug discovery project.

100