Métabolisme des médicaments: Xénobiotiques et enzymes
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore l'identification des cibles, leur efficacité et leur sécurité en chimie médicale, en mettant l'accent sur l'importance de la spécificité ciblée et de la conception des médicaments.
S'insère dans les fondamentaux de la chimie médicinale, mettant l'accent sur l'interrogation des relations structure-activité (SAR) dans la conception des drogues.
S'engage à identifier les cibles de médicaments, à assurer l'efficacité et à maintenir l'innocuité de la chimie médicale, y compris les tests génétiques, la chiralité, la stéréochimie, la résistance aux médicaments et les règles relatives à l'apparence des médicaments.
Explore la biologie chimique, la découverte de médicaments, la cinétique des enzymes et les méthodes d'inhibition, y compris l'inhibition compétitive et non compétitive.
Couvre les bases de la chimie médicinale, le dépistage à haut débit, les jalons de la découverte du plomb et la sélectivité des composés dans l'optimisation des médicaments.
Explore les interactions ligand-récepteur, les effets des médicaments, les mécanismes de modulation et les facteurs influençant les réponses aux médicaments.
Explore les récepteurs nucléaires, leur rôle dans la pharmacologie des médicaments et les fonctions physiologiques dans le tissu adipeux et l'homéostasie du glucose.
Explore les mécanismes de ciblage sélectif des médicaments, le développement de la résistance, l'incidence de la tuberculose, les mutations BCR-ABL, les inhibiteurs de la tyrosine kinase, la toxicité des médicaments, les interactions et les études toxicologiques.
Explore l'impact de l'apprentissage automatique dans la compréhension des maladies humaines, en mettant l'accent sur l'importance historique, la découverte de produits naturels et les défis dans les médicaments de conception.
