Neuware -'AI in Drug Design' is a book that explores the intersection of artificial intelligence (AI) and pharmaceutical research. Written by experts in the field, it highlights the innovative ways in which AI is revolutionizing the process of drug discovery and design.The book delves into various AI techniques and algorithms employed in drug design, such as machine learning, deep learning, and data mining. It showcases how these techniques are used to analyze vast amounts of biological and chemical data, accelerating the identification and optimization of potential drug candidates. Readers will gain insights into the applications of AI in target identification, virtual screening, molecular docking, and de novo drug design. The authors discuss how AI algorithms can predict the activity and toxicity of drug compounds, enabling researchers to prioritize promising candidates and reduce the time and cost associated with traditional trial-and-error approaches.VDM Verlag, Dudweiler Landstra�e 99, 66123 Saarbr�cken 56 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9786205523711

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Bibliografische Details

Titel: Artificial Intelligence in Drug Design
Verlag: Scholars' Press Jul 2023
Erscheinungsjahr: 2023
Sprache: Englisch
ISBN-10: 620552371X
ISBN-13: 9786205523711
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 4 mm
Gewicht: 102 Gramm

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Inhaltsangabe

"AI in Drug Design" is a book that explores the intersection of artificial intelligence (AI) and pharmaceutical research. Written by experts in the field, it highlights the innovative ways in which AI is revolutionizing the process of drug discovery and design.The book delves into various AI techniques and algorithms employed in drug design, such as machine learning, deep learning, and data mining. It showcases how these techniques are used to analyze vast amounts of biological and chemical data, accelerating the identification and optimization of potential drug candidates. Readers will gain insights into the applications of AI in target identification, virtual screening, molecular docking, and de novo drug design. The authors discuss how AI algorithms can predict the activity and toxicity of drug compounds, enabling researchers to prioritize promising candidates and reduce the time and cost associated with traditional trial-and-error approaches.

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