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ProtoQSAR es una empresa innovadora, muy activa en I+D+i y que participa en varios proyectos científicos

Desde su constitución ProtoQSAR participa en proyectos empresariales de investigación e innovación y en proyectos colaborativos con entidades académicas y privadas de prestigio no solo para innovar en el desarrollo de herramientas computacionales sino también para poner nuestras técnicas y experiencia al servicio de la innovación. Los proyectos en los que trabajamos actualmente son:

Proyectos internacionales

SITOLUB

CHEMATSUSTAIN

HYPIEND

BIO-SUSHY

ONTOX

TOXI FATE

PANACHE

VIDEC

Proyectos nacionales

SULFATOX

PAINT4IRAS

QSAREACH

MICOXILICO

AVI

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Prueba nuestra plataforma computacional de predicción para compuestos químicos

ProtoPRED utiliza modelos QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationships) propios, ampliamente aplicados en sectores como el cosmético, farmacéutico y químico. Esta herramienta permite predecir un amplio espectro de propiedades de interés industrial y regulatorio, asegurando la obtención de documentos válidos conforme a normativas como REACH e ICH. Con ProtoPRED, las empresas pueden cumplir eficientemente con las regulaciones vigentes y optimizar sus procesos de registro

ProtoQSAR cuenta con un equipo dinámico y muy especializado; por lo tanto, entendemos lo importante que es la formación práctica para los científicos. Por eso, colaboramos con varias universidades para dar cursos en sus programas o para acoger investigadores que se forman con nosotros.

ARTÍCULOS CIENTÍFICOS

El equipo de ProtoQSAR ha publicado más de 100 artículos en revistas científicas de alto impacto. A continuación, presentamos una selección de nuestros artículos recientes. Para obtener una copia o más información, ¡contacta con nosotros!

Gozalbes R, De Julián-Ortiz JV. “Applications of Chemoinformatics in Predictive Toxicology for Regulatory Purposes, Especially in the Context of the EU REACH Legislation”. International Journal of Quantitative Structure-Property Relationships

2018, 3. 1-24

Gómez-Ganau S, De Julián-Ortiz JV, Gozalbes R. “Recent advances in computational approaches for designing potential anti-alzheimer’s agents”. Springer Book “Computational Modeling of Drugs Against Alzheimer’s Disease”.  (Series: Neuromethods, Kunal Roy (ed.), Vol. 132, ISBN 978-1-4939-7404-7).

2018, Chapter 2, Pages 25-59

De Julián-Ortiz JV, Gozalbes R, Besalú E. “Discriminating drug-like compounds by partition trees with quantum similarity indices and graph invariants”

Curr Pharm Des. 2016, 22, 5179-5195

Goya-Jorge E, Rayar AM, Barigye SJ, Jorge Rodríguez ME, Sylla-Iyarreta Veitía M. «Development of an in silico model of DPPH• Free radical scavenging capacity: prediction of antioxidant activity of coumarin type compounds.

Int J Mol Sci. 2016,17, pii: E881

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