Je vais réaliser une étude in silico sur un phytocomposé herbacé prometteur pour le gbm
Spécialiste en découverte de médicaments computationnelle et bioinformatique
À propos de ce service
Recherche en découverte de médicaments par calcul prête à publication
Je propose une analyse complète de pharmacologie réseau, docking moléculaire, dynamique moléculaire (100 ns), analyse de l’énergie de liaison MM/PBSA, prédiction ADMET et visualisation de données prête à publication pour des projets de découverte de médicaments par calcul.
Mon portfolio inclut un phytocomposé végétal qui a montré de meilleures performances in silico qu’un médicament de référence approuvé par la FDA contre le glioblastome (GBM) grâce à une approche intégrée de pharmacologie réseau, de docking moléculaire, de simulation de dynamique moléculaire et d’analyse MM/PBSA.
Les services comprennent :
- Pharmacologie réseau
- Identification de cibles
- Analyse d’enrichissement GO & KEGG
- Réseau d’interaction protéine-protéine
- Docking moléculaire
- Simulation de dynamique moléculaire (100 ns)
- Analyse RMSD, RMSF, Rg & SASA
- Analyse des liaisons hydrogène
- Analyse de l’énergie de liaison MM/PBSA
- Prédiction ADMET
- Figures et tableaux prêts à publication
- Documentation complète
Si vous recherchez une recherche en découverte de médicaments par calcul de qualité publication, je suis là pour vous aider.
Langage de programmation:
Python
Technologie:
MATLAB
Type d'analyse:
Analyse quantitative
•
analyse statistique
Expertise:
Statistiques
•
Tests d'hypothèses
Outils:
Jamovi
•
Minitab
•
Microsoft Excel
