在药物发现-新闻和特性筛选策略

表型筛选策划图书馆的植物提取物显示复合神经保护和抗炎作用。中发现的化合物是植物被称为“圣草”。

与他们的能力来治疗各种疾病,球形核酸有望彻底改变医学。但在这些数字设计纳米结构可以充分发挥他们的潜力,研究人员需要优化他们的各种组件。一个团队开发了一种直接的方式来优化这些粒子,使它们更近一步成为一个可行的选择治疗多种疾病,包括癌症。

研究人员已经开发出一种新的AI-driven平台,可以分析出病原体感染我们的细胞是如何训练的生物学家的精度。这个平台,HRMAn(“赫尔曼”),即主机响应微生物分析,是开源的,易于使用,并且可以针对不同病原体包括沙门氏菌。

大数据一直是流行词在药物发现,但随着分析方法越来越复杂,其潜在的开始实现。我们看的一些最新进展为药物发现大数据分析。

研究人员已经成功地从一个完整的细胞筛选优化冲击10000 -第一部小说完全合成和复合图书馆提供合理设计anti-Wolbachia药物,AWZ1066S,这可能是用于治疗盘尾丝虫病和淋巴丝虫病(低频)。

本文讨论了细胞信号和癌症之间的关系,突出了关键信号通路参与癌症,并探索如何异常信号的关键调解人可以转化为癌症的治疗靶点。

葡萄酒伪造,包括掺假、造假(例如不当/歪曲)和知识产权侵权,在全球范围内发生,但在欧洲中部崛起。为了帮助打击欺诈行为,行业转向NMR指纹来杜绝这个问题。

Kilian诉我们最近跟博士从结构基因组学财团m·胡贝尔和目标发现研究所,牛津大学发现,“是什么让一个好的目标?”。

研究人员已经创造了最大的大环内酯物支架公开可用的虚拟图书馆。图书馆-称为V1M包含100万大环内酯物的化学结构和计算性能支架与潜在使用抗生素或抗癌药物。

本文主要关注的属性一个有吸引力的药物靶标,概述了用于识别目标的方法,并讨论了所涉及的关键步骤的目标验证和使用核验证的好处和挑战的目标。