R&D informatics
統合・整合されたデータのソースを作成するためのカスタムアルゴリズムの開発及び機械学習技術の導入を支援します。
データの統合と整合
ワークフローソリューション
テキストマイニングアプリケーション
ケモインフォマティクス
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エルゼビアプロフェッショナルサービスは、データ統合と応用分析を専門とするアジャイルな専門チームです。予測分析や機械学習を活用したデータを統合、正規化 、分析にご活用ください。
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カスタムレポートではキーとなる研究開発や安全性の課題に答えます
類似化合物ではどのような研究があるか、研究結果は何だったのか?
分子構造とクラスに基づき、どのような有害事象が起こる可能性があるか?
ヒトの毒性を理解するのに最も予測し得る前臨床の生物種は何か?
薬剤の失敗による潜在的な訴訟リスクは何か?
重大疾患やターゲットの概要情報にアクセスし、研究重点分野の優先順位を行うことで、早期発見活動を加速できるよう支援します。
このターゲットで可能性のある病気はどれか?
可能性のある有害事象や薬物相互作用は何か?
テスト分子となりそうな既知の分子はあるか?
より少ない副作用で特定の疾患を治療するためにどのような新たなターゲットが存在し得るか?
パスウェイの活性化、遺伝子発現、文献分析を基に各ターゲットはどのようにスコア化できるか?
人体にある生物学的パスウェイの分析や、複雑な疾患の原因となる基礎的な分子のメカニズムを基に、化合物の化学的なリスクについてより深い情報を提供します。
特定の疾患に対してターゲットとすべき重要な細胞とは?
どのタンパク質が注目する病気に関連しているのか?
毒性発現のバイオマーカーとは?
どのような分子メカニズムが疾患の転帰に関連しているか?
詳細なカスタムレポートと予測分析を提供し、ドラッグリパーパシングに関する重大な意思決定をサポートします。
科学文献中の薬剤適応について可能性を探るテキストマイニング
創薬ターゲット生物学や同クラスの他薬剤に関する有効性に基づく新薬の適応を予測
最も有望なリポジショニング候補を特定するスコアリングメカニズム
疾病中心のリパーパシングは、以下を特定するためのパスウェイ分析を含みます:
疾患に影響するシグナル伝達
疾患パスウェイのタンパク質をターゲットにする化合物
タンパク質を阻害する既知の薬剤