首页> 美国卫生研究院文献>BMC Systems Biology >Metabolic network analysis predicts efficacy of FDA-approved drugs targeting the causative agent of a neglected tropical disease
【2h】

Metabolic network analysis predicts efficacy of FDA-approved drugs targeting the causative agent of a neglected tropical disease

机译:代谢网络分析预测FDA批准的针对被忽视的热带病致病因子的药物的疗效

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

BackgroundSystems biology holds promise as a new approach to drug target identification and drug discovery against neglected tropical diseases. Genome-scale metabolic reconstructions, assembled from annotated genomes and a vast array of bioinformatics/biochemical resources, provide a framework for the interrogation of human pathogens and serve as a platform for generation of future experimental hypotheses. In this article, with the application of selection criteria for both Leishmania major targets (e.g. in silico gene lethality) and drugs (e.g. toxicity), a method (MetDP) to rationally focus on a subset of low-toxic Food and Drug Administration (FDA)-approved drugs is introduced.
机译:BackgroundSystems生物学有望作为一种针对被忽视的热带病的药物目标识别和药物发现的新方法。由带注释的基因组和大量的生物信息学/生化资源组装而成的基因组规模的代谢重建,为人类病原体的研究提供了框架,并为未来的实验假设的产生提供了平台。在本文中,应用针对利什曼原虫的主要目标(例如,计算机基因致死性)和药物(例如,毒性)的选择标准,一种方法(MetDP)可以合理地关注低毒食品和药物管理局(FDA) )介绍了批准的药物。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号