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Full Product Details

Author:   Marco F. Schmidt
Publisher:   Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint:   Springer Spektrum
Edition:   1. Aufl. 2020 ed.
Weight:   0.426kg
ISBN:  

9783662611159

ISBN 10:   3662611155
Pages:   238
Publication Date:   04 November 2020
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   In Print  
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Language:   German

Table of Contents

Vorwort.- Einleitung.- Teil I: Chemische Biologie und Wirkstoffentwicklung.- Chemische Biologie - eine holistische Wissenschaft.- Wirkstoffentwicklung.- Von der Genomforschung zur Chemischen Biologie.- Teil II: DNA.- DNA - Bauplan der Proteine.- Genomische Variation.- Gentherapie und Genom-Editierung.- Teil III: RNA.- RNA - Informations- und Funktionsträger.- RNA-Interferenz in der Wirkstoffentwicklung.- Teil IV: Proteine.- Peptide & Proteine.- Proteine als Wirkstoffziele.- Chemische Genomik - Vom Zielprotein zum Wirkstoff.- Vom Zielprotein zum makromolekularen Wirkstoff - Biologika.- Chemische Proteomik: Vom Wirkstoff zum Zielprotein.- Chemische Genetik: Validierung des Wirkstoffziels durch Aufklärung des Signalweges.-  Chemische Biologie - Adressierung neuer Wirkstoffziele.

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"“... Chemische Biologie ist die Wissenschaft, die chemische, meist synthetisch hergestellte Stoffe nutzt, um komplexe Systeme der Biologie zu verstehen und zu manipulieren"", ... Ziel ist es, dem Lesenden mit chemischen Techniken und Konzepten neue Wege, z. B. bei der Wirkstoffentwicklung (und damit bei der Therapie), aufzuzeigen. ... Er wendet sich an Doktoranden und Postdoktoranden der Lebenswissenschaften, an Neulinge und erfahrene Wissenschaftler:innen in der pharmazeutischen Industrie. Ihnen allen kann man dieses Werk mit Nachdruck empfehlen.” (Ferdinand Huch, in: BIO spektrum, Jg. 27,Heft 7, November 2021)"

Author Information

Marco F. Schmidt ist Mitgründer und Chief Scientific Officer der biotx.ai Inc., welches eine Künstliche Intelligenz für die Analyse biomedizinischer Daten entwickelt hat. Zusammen mit seinem Team erforscht er, wie Maschinelles Lernen zur Identifizierung von Wirkstoffzielen und zur Vorhersage der klinischen Wirkung von Wirkstoffkandidaten genutzt werden kann. Er hat an der FU Berlin und in Tübingen Biochemie studiert, am FMP Berlin in der Chemischen Biologie promoviert und in Cambridge an neuen Wirkstoffkonzepten gearbeitet.

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