Ligand- and Structure-Based Drug Design and Optimization using KNIME

时间轴 计算机科学 药物发现 数据科学 分析 生物信息学 生物 历史 考古
作者
Michael P. Mazanetz,Charlotte H.F. Goode,Ewa I. Chudyk
出处
期刊:Current Medicinal Chemistry [Bentham Science]
卷期号:27 (38): 6458-6479 被引量:15
标识
DOI:10.2174/0929867326666190409141016
摘要

In recent years there has been a paradigm shift in how data is being used to progress early drug discovery campaigns from hit identification to candidate selection. Significant developments in data mining methods and the accessibility of tools for research scientists have been instrumental in reducing drug discovery timelines and in increasing the likelihood of a chemical entity achieving drug development milestones. KNIME, the Konstanz Information Miner, is a leading open source data analytics platform and has supported drug discovery endeavours for over a decade. KNIME provides a rich palette of tools supported by an extensive community of contributors to enable ligandand structure-based drug design. This review will examine recent developments within the KNIME platform to support small-molecule drug design and provide a perspective on the challenges and future developments within this field.
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