MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
04170nam a2200409 i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
396522 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240111050235.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a|||| o|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
211103s2022 xxua o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9781071617878 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-1-0716-1787-8 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
RS420 |
| Número de documento/Ítem |
2022 EB |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Artificial Intelligence in Drug Design |
| Mención de responsabilidad, etc. |
edited by Alexander Heifetz |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
1st edition 2022 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
New York, NY |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publising |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (XI, 529 páginas) |
| Otras características físicas |
103 ilustraciones, 89 ilustraciones a color |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
archivo de texto |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Methods in Molecular Biology |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
1940-6029 |
| Designación de volumen o secuencia |
2390 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Applications of Artificial Intelligence in Drug Design: Opportunities and Challenges -- Machine Learning Applied to the Modeling of Pharmacological and ADMET Endpoints -- Fighting COVID-19 with Artificial Intelligence -- Application of Artificial Intelligence and Machine Learning in Drug Discovery -- Deep Learning and Computational Chemistry -- Has Drug Design Augmented by Artificial Intelligence Become a Reality? -- Network Driven Drug Discovery -- Predicting Residence Time of GPCR Ligands with Machine Learning -- De Novo Molecular Design with Chemical Language Models -- Deep Neural Networks for QSAR -- Deep Learning in Structure-Based Drug Design -- Deep Learning Applied to Ligand-Based De Novo Drug Design -- Ultra-High Throughput Protein-Ligand Docking with Deep Learning -- Artificial Intelligence and Quantum Computing as the Next Pharma Disruptors -- Artificial Intelligence in Compound Design -- Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning in Real Life Drug Design Cases -- Artificial Intelligence-Enabled De Novo Design of Novel Compounds that are Synthesizable -- Machine Learning from Omics Data -- Deep Learning in Therapeutic Antibody Development -- Machine Learning for In Silico ADMET Prediction -- Opportunities and Considerations in the Application of Artificial Intelligence to Pharmacokinetic Prediction -- Artificial Intelligence in Drug Safety and Metabolism -- Molecule Ideation Using Matched Molecular Pairs. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This volume looks at applications of artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and deep learning (DL) in drug design. The chapters in this book describe how AI/ML/DL approaches can be applied to accelerate and revolutionize traditional drug design approaches such as: structure- and ligand-based, augmented and multi-objective de novo drug design, SAR and big data analysis, prediction of binding/activity, ADMET, pharmacokinetics and drug-target residence time, precision medicine and selection of favorable chemical synthetic routes. How broadly are these approaches applied and where do they maximally impact productivity today and potentially in the near future. Written in the highly successful Methods in Molecular Biology series format, chapters include introductions to their respective topics, lists of the necessary software and tools, step-by-step, readily reproducible modeling protocols, and tips on troubleshooting and avoiding known pitfalls. Cutting-edge and unique, Artificial Intelligence in Drug Design is a valuable resource for structural and molecular biologists, computational and medicinal chemists, pharmacologists and drug designers. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Protocols_2022 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
395061 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Medicamentos |
| Subdivisión general |
Diseño |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Inteligencia artificial |
| 9 (RLIN) |
413115 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9781071617861 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9781071617885 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9781071617892 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-1-0716-1787-8 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
|---|
| Fecha de catalogación |
07/2023 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Isabel Alonso |
| Catalogado |
Sí |