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Ich erhalte eine führende herbalische phytochemische GBM in silico Studie
Spezialist für Computational Drug Discovery und Bioinformatik
Ich bin ein Spezialist für Computational Drug Discovery und Bioinformatik mit Fachkenntnissen in Moleküldocking, Molekulardynamik-Simulation, Netzwerk-Pharmakologie, Krebs-Bioinformatik und Virtual Sc...
Über diesen Service
Publikationsfertige rechnergestützte Forschung im Bereich der Wirkstoffentdeckung
Ich biete umfassende Netzwerk-Pharmakologie, molekulares Docking, Molekulardynamik (100 ns), MM/PBSA-Bindungsenergieanalyse, ADMET-Vorhersage und publikationsfertige Datenvisualisierung für Projekte in der Wirkstoffforschung an.
Mein Portfolio umfasst eine pflanzliche Phytochemikalie, die in silico eine günstigere Leistung zeigte als ein ausgewähltes FDA-zugelassenes Referenzmedikament gegen Glioblastom (GBM) durch integrierte Netzwerk-Pharmakologie, molekulares Docking, Molekulardynamik-Simulation und MM/PBSA-Analyse.
Die Dienstleistungen umfassen:
- Netzwerk-Pharmakologie
- Ziel-Identifikation
- GO- & KEGG-Anreicherungsanalyse
- Protein-Protein-Interaktionsnetzwerk
- Molekulares Docking
- Molekulardynamik-Simulation (100 ns)
- RMSD, RMSF, Rg & SASA-Analyse
- Wasserstoffbrücken-Analyse
- MM/PBSA-Bindungsenergieanalyse
- ADMET-Vorhersage
- Publikationsfertige Abbildungen & Tabellen
- Komplette Dokumentation
Wenn du nach publikationsreifer rechnergestützter Wirkstoffforschung suchst, bin ich hier, um zu helfen.
Programmiersprache:
Python
Technologie:
MATLAB
Analyse-Typ:
Quantitative Analyse
•
statistische Analyse
Expertise:
Statistiken
•
Hypothesenprüfung
Tools:
Jamovi
•
Minitab
•
Microsoft Excel
