首页> 美国卫生研究院文献>Future Science OA >Entering the ‘big data’ era in medicinal chemistry: molecular promiscuity analysis revisited
【2h】

Entering the ‘big data’ era in medicinal chemistry: molecular promiscuity analysis revisited

机译:进入药物化学的大数据时代:重新研究分子混杂分析

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

The ‘big data’ concept plays an increasingly important role in many scientific fields. Big data involves more than unprecedentedly large volumes of data that become available. Different criteria characterizing big data must be carefully considered in computational data mining, as we discuss herein focusing on medicinal chemistry. This is a scientific discipline where big data is beginning to emerge and provide new opportunities. For example, the ability of many drugs to specifically interact with multiple targets, termed promiscuity, forms the molecular basis of polypharmacology, a hot topic in drug discovery. Compound promiscuity analysis is an area that is much influenced by big data phenomena. Different results are obtained depending on chosen data selection and confidence criteria, as we also demonstrate.
机译:“大数据”概念在许多科学领域中发挥着越来越重要的作用。大数据涉及的可用性超过了前所未有的海量数据。在计算数据挖掘中,必须认真考虑表征大数据的不同标准,因为我们在此重点讨论药物化学。这是一门科学学科,其中大数据开始出现并提供新的机会。例如,许多药物与多种靶标特异性相互作用的能力(称为滥交)形成了多药理学的分子基础,这是药物发现中的热门话题。复合混杂分析是一个受大数据现象影响很大的领域。正如我们还证明的那样,根据选择的数据选择和置信度标准可以获得不同的结果。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号