4227瑞士法郎
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识别
- 通用名称
- 4227瑞士法郎
- beplay体育安全吗DrugBank加入数量
- DB05882
- 背景
-
瑞士法郎4227年是一个新的选择性雌激素受体调节剂(SERM)。复合受体亲和力高,显示有前途的功效在骨质疏松的预防骨质疏松症的动物模型。此外,化合物没有任何uterotrophic活动提出一个潜在的治疗优势药物通常用于绝经后治疗。
- 类型
- 小分子
- 组
- 临床实验
- 同义词
- 不可用
药理学
- 指示
-
调查使用/治疗骨质疏松症。
减少药物开发失败率构建、训练和验证机器学习模型
以证据为基础的和结构化的数据集。构建、训练和验证预测机器学习模型与结构化数据集。 - 禁忌症和黑箱警告
-
避免致命的药物不良事件提高临床决策支持信息禁忌症和黑箱警告,人口限制,有害的风险,和更多。避免致命的药物不良事件和提高临床决策支持。
- 药效学
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不可用
- 的作用机制
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瑞士法郎4227高亲和力结合人类雌激素receptor-alpha和β。比较有利的有效性和效力与雷洛昔芬在预防骨质流失和得罪EE2刺激子宫。这个属性的最小刺激子宫表明治疗优势4227瑞士法郎EE2或雷洛昔芬治疗的绝经后妇女。
目标 行动 生物 U雌激素受体α 不可用 人类 U雌激素受体β 不可用 人类 - 吸收
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不可用
- 的体积分布
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不可用
- 蛋白结合
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不可用
- 新陈代谢
- 不可用
- 路线的消除
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不可用
- 半衰期
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不可用
- 间隙
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不可用
- 的不利影响
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提高决策支持与研究成果与结构化的不良反应数据,包括:黑箱警告,不良反应,警告和预防措施,和发病率。改善决策支持与研究结果与我们的结构化不利影响数据。
- 毒性
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不可用
- 通路
- 不可用
- 药物基因组学效应/ adrBrowse all" title="" id="snp-actions-info" class="drug-info-popup" href="javascript:void(0);">
- 不可用
的相互作用
- 药物的相互作用Learn More" title="" id="structured-interactions-info" class="drug-info-popup" href="javascript:void(0);">
-
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- 食物相互作用
- 不可用
类别
- 药物类别
- 分类
- 没有分类
- 受影响的生物
- 不可用
化学标识符
- UNII
- 不可用
- 化学文摘号
- 不可用
- InChI关键
- 不可用
- InChI
- 不可用
- 国际命名
- 不可用
- 微笑
- 不可用
引用
- 一般引用
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- Galbiati E,卡鲁索PL, Amari G,阿玛尼E, Ghirardi年代,Delcanale M, Civelli M:药理作用的小说,有力,tissue-selective benzopyran雌激素。J Exp其他杂志》2002年10月,303 (1):196 - 203。(文章]
- Civelli M, Preti美联社,Cenacchi V, Rondelli我Guastalla D, Tarral, Dostert P, Guillevic Y, Homery司仪:单个和多个提升剂量小说tissue-selective雌激素受体调节剂的研究,4227年瑞士法郎,在健康的绝经后妇女。Br中国新药杂志。2007年9月,64 (3):304 - 16。Epub 2007年3月16日。(文章]
- Armamento-Villareal R,酋长,纳瓦兹,那不勒斯N,穆勒C,霍氏LR, Brodt医学博士,席尔瓦MJ Galbiati E,卡鲁索PL, Civelli M, Civitelli R:一个新的选择性雌激素受体调节剂,4227.01瑞士法郎,保留骨量和微体系结构切除卵巢的老鼠。J骨矿研究》2005年12月,20 (12):2178 - 88。Epub 2005 8月1。(文章]
- 外部链接
-
- PubChem物质
- 347910291
- 维基百科
- Selective_estrogen_receptor_modulator
临床试验
- 临床试验Learn More" title="" id="clinical-trials-info" class="drug-info-popup" href="javascript:void(0);">
-
阶段 状态 目的 条件 数
药物经济学
- 制造商
-
不可用
- 外包商
-
不可用
- 剂型
- 不可用
- 价格
- 不可用
- 专利
- 不可用
属性
- 状态
- 固体
- 实验属性
- 不可用
- 预测性能
- 不可用
- 预测ADMET特性
- 不可用
光谱
- 质量规范(NIST)
- 不可用
- 光谱
- 不可用
目标

构建、预测和验证机器学习模型
使用我们的结构化和以证据为基础的数据集开启新
见解和加速药物研究。
见解和加速药物研究。
用结构化和以证据为基础的数据集来解锁新见解,加快药物研究。
药物在2007年11月18日18:28 /更新6月12日16:52 2020