New workflow predicts drug targets against SARS-CoV-2 via metabolic changes in infected cells

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New workflow predicts drug targets against SARS-CoV-2 via metabolic changes in infected cells

Autor(en): Leonidou, Nantia; Renz, Alina; Mostolizadeh, Reihaneh; Dräger, Andreas
Tübinger Autor(en):
Leonidou, Nantia
Renz, Alina
Mostolizadeh, Reihaneh
Dräger, Andreas
Erschienen in: PLOS Computational Biology (2023-03-23), Bd. 19, H. 3, S. E1010903
Verlagsangabe: San Francisco, Calif. : Public Library of Science
Sprache: Englisch
Referenz zum Volltext: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010903
ISSN: 1553-7358
DDC-Klassifikation: 004 - Informatik
500 - Naturwissenschaften
570 - Biowissenschaften, Biologie
610 - Medizin, Gesundheit
Schlagworte: Wirt , Viren , Interaktion , Modellierung , COVID-19 , SARS-CoV-2 , Wirkstoff , Stoffwechsel , Metabolismus , Mutation , Software Engineering , Python
Dokumentart: Wissenschaftlicher Artikel
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