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 le profilage quantitatif des protéomes pour l'identification des cibles de médicaments au moyen du profilage des protéines basé sur l'activité et des techniques avancées de spectrométrie de masse.
Explore les techniques de spectrométrie de masse des protéines, y compris les méthodes de marquage, la quantification et la découverte de biomarqueurs.
Explore la dégradation induite par les protéines pour améliorer la pharmacovigilance ciblée et l'utilisation de PROTACS dans le développement de médicaments.
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.
Analyse l'activité et le développement de l'ATPase d'une enzyme mutante DDX3, couvrant les chaperons de l'ARN, les structures cristallines et le profilage des protéines à base de spectrométrie de masse.
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.
Explore les méthodes de profilage protéomique, y compris les approches ABPP, MS et l'identification quantitative des cibles à l'aide de l'étiquetage SILAC et TMT.
Couvre les mécanismes d'inhibition des enzymes, les modes d'action des médicaments, la dégradation ciblée des protéines à l'aide de PROTAC, et la méthode de trou de bosse pour l'ingénierie des protéines-ligands.
Explore le projet EXSCALATE4COV, axé sur la découverte informatique de médicaments pour les traitements COVID-19 et la collaboration entre le milieu universitaire et l'industrie.
