Discovering highly selective and diverse PPAR-delta agonists by ligand based machine learning and structural modeling.

Da'adoosh, Benny; Marcus, David; Rayan, Anwar; King, Fred; Che, Jianwei; Goldblum, Amiram

Da'adoosh, Benny; Marcus, David; Rayan, Anwar; King, Fred; Che, Jianwei; Goldblum, Amiram.

Afiliación

Da'adoosh B; Molecular Modeling Laboratory, Institute for Drug Research, The Hebrew University of Jerusalem, Jerusalem, 91120, Israel.
Marcus D; Molecular Modeling Laboratory, Institute for Drug Research, The Hebrew University of Jerusalem, Jerusalem, 91120, Israel.
Rayan A; Molecular Modeling Laboratory, Institute for Drug Research, The Hebrew University of Jerusalem, Jerusalem, 91120, Israel.
King F; Institute of Applied Research, Galilee Society, Shefa-Amr, 20200, Israel.
Che J; Drug Discovery Informatics Lab, Qasemi-Research Center, Al-Qasemi Academic College, Baka El-Garbiah, 30100, Israel.
Goldblum A; Genomics Institute of the Novartis Research Foundation, 10675 John Jay Hopkins Dr., San Diego, CA, 92121, USA.

Sci Rep ; 9(1): 1106, 2019 01 31.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-30705343

Asunto(s)

Bases de Datos de Proteínas; Aprendizaje Automático; Simulación del Acoplamiento Molecular; PPAR delta/agonistas; PPAR delta/química; Evaluación Preclínica de Medicamentos; Humanos; Enfermedades Metabólicas/tratamiento farmacológico; Enfermedades Metabólicas/metabolismo; PPAR delta/metabolismo

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Bases de Datos de Proteínas / PPAR delta / Simulación del Acoplamiento Molecular / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Sci Rep Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Israel

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