Enhanced in silico QSAR-based screening of butyrylcholinesterase inhibitors using multi-feature selection and machine learning.

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: H Ashoka, M Prabha, D Sharmistha, R R Siva Kiran

Ngôn ngữ: eng

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: England : SAR and QSAR in environmental research , 2025

Mô tả vật lý:

Bộ sưu tập: NCBI

ID: 237035

Butyrylcholinesterase inhibition offers one of the formulated solutions to tackle the aggravating symptoms of dementia that downgrades to cholinergic neuronal loss in Alzheimer's disease. We developed a QSAR model to facilitate the identification of effective butyrylcholinesterase inhibitors. The model employs multi-feature selection and feature learning, improving the in silico screening efficiency and accelerating drug discovery efforts. This study aims to integrate Human Intestinal Absorption (HIA) values of butyrylcholinesterase (BChE) target inhibitors and their 50% inhibitory concentration (IC
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 36225755 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH