文献
J-GLOBAL ID:201902289598722957
整理番号:19A1874815
機械学習を用いた環状ペプチドの体内安定性予測手法の改良
Improvement of internal stability prediction method for cyclic peptides with machine learning
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著者 (8件):
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資料名:
巻:
2019
号:
MPS-123
ページ:
Vol.2019-MPS-123,No.52,1-8 (WEB ONLY)
発行年:
2019年06月10日
JST資料番号:
U0451A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
日本 (JPN)
言語:
日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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環状ペプチド医薬品は従来のペプチド医薬品と異なる大環状構造を...
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能
, 蛋白質・ペプチド一般
, 薬物の合成
引用文献 (17件):
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Lau, J. L., and Dunn, M. K., “Therapeutic peptides: Historical perspectives, current development trends, and future directions.” Bioorganic & Medicinal Chemistry, 26(10), 2700-2707, 2018.
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Masuya, K., “New trends in drug discovery and development by constrained peptides.” Folia Pharmacologica Japonica, 148(6), 322-328, 2016.
-
Cary, D. R., Ohuchi, M., Reid, P. C., and Masuya, K., “Constrained Peptides in Drug Discovery and Development.” Journal of Synthetic Organic Chemistry Japan, 75(11), 1171-1178, 2017.
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Enokizono, J., “Assessment of protein binding.” Folia Pharmacologica Japonica, 134(2), 78-81, 2009.
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Lexa, K. W., Dolghih, E., and Jacobson, M. P., “A Structure-Based Model for Predicting Serum Albumin Binding.” PLoS One, 9(4), e93323, 2014.
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