ºÝºÝߣshows by User: MahamadouSakho / http://www.slideshare.net/images/logo.gif ºÝºÝߣshows by User: MahamadouSakho / Sat, 19 Oct 2024 21:42:16 GMT ºÝºÝߣShare feed for ºÝºÝߣshows by User: MahamadouSakho Criblage virtuel et docking moléculaire ( In Silico) https://fr.slideshare.net/slideshow/criblage-virtuel-et-docking-moleculaire-in-silico/272561914 formationinsilico-241019214216-5ab08538
Ce document constitue une analyse approfondie des méthodes in silico de criblage virtuel et de docking moléculaire, des outils incontournables dans les domaines de la biotechnologie, de la pharmacologie et de la bioinformatique. Il présente en détail les concepts fondamentaux qui sous-tendent ces techniques, en expliquant comment elles permettent d'analyser les interactions moléculaires entre un ligand et une cible protéique. Le docking moléculaire, en particulier, est présenté comme une méthode permettant de simuler et de prédire l'orientation et l'affinité d'un ligand lorsqu'il interagit avec une protéine. De plus, le document explore le processus de criblage virtuel, qui permet de tester des milliers, voire des millions de composés, afin de détecter ceux présentant un potentiel thérapeutique ou bioactif. Les différentes étapes, depuis la préparation des structures protéiques jusqu'à l'analyse des résultats, sont décrites de manière claire et structurée, afin de guider les utilisateurs dans l'application pratique de ces méthodes. En outre, le document met l'accent sur les logiciels et outils les plus utilisés dans ce domaine, comme AutoDock, PyRx, et Chimera, tout en expliquant leur rôle spécifique dans l'analyse in silico. Ce document s'adresse aussi bien aux étudiants en bioinformatique qu'aux chercheurs et professionnels qui souhaitent intégrer ces techniques dans leur travail quotidien. En plus de fournir un cadre théorique solide, il propose des exemples pratiques et des recommandations pour optimiser les résultats des simulations. Il souligne également l'importance de ces outils dans la rationalisation du processus de découverte de nouveaux composés bioactifs, réduisant ainsi le coût et le temps des essais expérimentaux. En résumé, cette ressource est un guide essentiel pour comprendre et appliquer les techniques de criblage virtuel et de docking moléculaire, offrant une combinaison équilibrée de théorie, d'exemples pratiques et de conseils d'utilisation des logiciels dans un contexte scientifique.Si tu souhaite apprendre ces deux techniques de manière scientifique, vérifie la dernière diapositive. ]]>
Ce document constitue une analyse approfondie des méthodes in silico de criblage virtuel et de docking moléculaire, des outils incontournables dans les domaines de la biotechnologie, de la pharmacologie et de la bioinformatique. Il présente en détail les concepts fondamentaux qui sous-tendent ces techniques, en expliquant comment elles permettent d'analyser les interactions moléculaires entre un ligand et une cible protéique. Le docking moléculaire, en particulier, est présenté comme une méthode permettant de simuler et de prédire l'orientation et l'affinité d'un ligand lorsqu'il interagit avec une protéine. De plus, le document explore le processus de criblage virtuel, qui permet de tester des milliers, voire des millions de composés, afin de détecter ceux présentant un potentiel thérapeutique ou bioactif. Les différentes étapes, depuis la préparation des structures protéiques jusqu'à l'analyse des résultats, sont décrites de manière claire et structurée, afin de guider les utilisateurs dans l'application pratique de ces méthodes. En outre, le document met l'accent sur les logiciels et outils les plus utilisés dans ce domaine, comme AutoDock, PyRx, et Chimera, tout en expliquant leur rôle spécifique dans l'analyse in silico. Ce document s'adresse aussi bien aux étudiants en bioinformatique qu'aux chercheurs et professionnels qui souhaitent intégrer ces techniques dans leur travail quotidien. En plus de fournir un cadre théorique solide, il propose des exemples pratiques et des recommandations pour optimiser les résultats des simulations. Il souligne également l'importance de ces outils dans la rationalisation du processus de découverte de nouveaux composés bioactifs, réduisant ainsi le coût et le temps des essais expérimentaux. En résumé, cette ressource est un guide essentiel pour comprendre et appliquer les techniques de criblage virtuel et de docking moléculaire, offrant une combinaison équilibrée de théorie, d'exemples pratiques et de conseils d'utilisation des logiciels dans un contexte scientifique.Si tu souhaite apprendre ces deux techniques de manière scientifique, vérifie la dernière diapositive. ]]> Sat, 19 Oct 2024 21:42:16 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/criblage-virtuel-et-docking-moleculaire-in-silico/272561914 MahamadouSakho@slideshare.net(MahamadouSakho) Criblage virtuel et docking moléculaire ( In Silico) MahamadouSakho Ce document constitue une analyse approfondie des méthodes in silico de criblage virtuel et de docking moléculaire, des outils incontournables dans les domaines de la biotechnologie, de la pharmacologie et de la bioinformatique. Il présente en détail les concepts fondamentaux qui sous-tendent ces techniques, en expliquant comment elles permettent d'analyser les interactions moléculaires entre un ligand et une cible protéique. Le docking moléculaire, en particulier, est présenté comme une méthode permettant de simuler et de prédire l'orientation et l'affinité d'un ligand lorsqu'il interagit avec une protéine. De plus, le document explore le processus de criblage virtuel, qui permet de tester des milliers, voire des millions de composés, afin de détecter ceux présentant un potentiel thérapeutique ou bioactif. Les différentes étapes, depuis la préparation des structures protéiques jusqu'à l'analyse des résultats, sont décrites de manière claire et structurée, afin de guider les utilisateurs dans l'application pratique de ces méthodes. En outre, le document met l'accent sur les logiciels et outils les plus utilisés dans ce domaine, comme AutoDock, PyRx, et Chimera, tout en expliquant leur rôle spécifique dans l'analyse in silico. Ce document s'adresse aussi bien aux étudiants en bioinformatique qu'aux chercheurs et professionnels qui souhaitent intégrer ces techniques dans leur travail quotidien. En plus de fournir un cadre théorique solide, il propose des exemples pratiques et des recommandations pour optimiser les résultats des simulations. Il souligne également l'importance de ces outils dans la rationalisation du processus de découverte de nouveaux composés bioactifs, réduisant ainsi le coût et le temps des essais expérimentaux. En résumé, cette ressource est un guide essentiel pour comprendre et appliquer les techniques de criblage virtuel et de docking moléculaire, offrant une combinaison équilibrée de théorie, d'exemples pratiques et de conseils d'utilisation des logiciels dans un contexte scientifique.Si tu souhaite apprendre ces deux techniques de manière scientifique, vérifie la dernière diapositive. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/formationinsilico-241019214216-5ab08538-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Ce document constitue une analyse approfondie des méthodes in silico de criblage virtuel et de docking moléculaire, des outils incontournables dans les domaines de la biotechnologie, de la pharmacologie et de la bioinformatique. Il présente en détail les concepts fondamentaux qui sous-tendent ces techniques, en expliquant comment elles permettent d&#39;analyser les interactions moléculaires entre un ligand et une cible protéique. Le docking moléculaire, en particulier, est présenté comme une méthode permettant de simuler et de prédire l&#39;orientation et l&#39;affinité d&#39;un ligand lorsqu&#39;il interagit avec une protéine. De plus, le document explore le processus de criblage virtuel, qui permet de tester des milliers, voire des millions de composés, afin de détecter ceux présentant un potentiel thérapeutique ou bioactif. Les différentes étapes, depuis la préparation des structures protéiques jusqu&#39;à l&#39;analyse des résultats, sont décrites de manière claire et structurée, afin de guider les utilisateurs dans l&#39;application pratique de ces méthodes. En outre, le document met l&#39;accent sur les logiciels et outils les plus utilisés dans ce domaine, comme AutoDock, PyRx, et Chimera, tout en expliquant leur rôle spécifique dans l&#39;analyse in silico. Ce document s&#39;adresse aussi bien aux étudiants en bioinformatique qu&#39;aux chercheurs et professionnels qui souhaitent intégrer ces techniques dans leur travail quotidien. En plus de fournir un cadre théorique solide, il propose des exemples pratiques et des recommandations pour optimiser les résultats des simulations. Il souligne également l&#39;importance de ces outils dans la rationalisation du processus de découverte de nouveaux composés bioactifs, réduisant ainsi le coût et le temps des essais expérimentaux. 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