Cherqaoui Driss - Profil du chercheur

Informations du chercheur

Nom complet

Cherqaoui Driss

Grade

PES

Spécialité

Chimie organique

Thématique de recherche

Synthèse organique et modélisation moléculaire

Laboratoire

Laboratoire de Chimie Moléculaire

Établissement

Faculté des Sciences Semlalia Marrakech

Ouvrages (0 au total)

Aucun ouvrage disponible.

Projets (1 au total)

Modélisation moléculaire : Contribution à la conception d’inhibiteurs du VIH

Type: Non spécifié

Début: 01/01/2017

Fin: 30/12/2018

Organisme financeur:

Agence Universitaire de la Francophonie” and the Scientific Research Fund of Bulgaria. under project DNTS/FrPh01/1.

Publications (29 au total)

Prediction of predominant configuration in enantioselective reduction of -Ketoacid derivatives with baker’s yeast using neural networks

Auteur: Didier Villemin, Driss Cherqaoui, Abdelhalim Mesbah

Revue: European Chemical Bulletin

Année: 2016

The Hyperconjugation and the Trans Bent Structure of A =A (A =C, Si,..., Pb) Double Bond, from Dimetallene A 2 H 4 to Nanosystems

Auteur: Hasna Choukri, Hassan Chataoui, Driss Cherqaoui, Abdellah Jarid

Revue: Silicon

Année: 2015

DOI: 10.1007/s12633-015-9285-8

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Communications (22 au total)

Molecular docking study of HIV-1 attachment inhibitors

Manifestation: The XI European Workshop in Drug Design

Date: 2017-05-21

Organisation: Certosa di pontignano, Siena, Italy

Molecular modeling: Application of Support Vector Machines and Decision Trees for anti-HIV activity prediction of organic compounds

Manifestation: International Conference on Multimedia Computing and systems

Date: 2016-09-29

Organisation: Marrakech (Morocco)

Molecular Docking of HIV inhibitors

Manifestation: 6th International Meeting on Chemometrics, Quality and Molecular Chemistry

Date: 2016-04-21

Organisation: Beni Mellal- (Morocco)

Intelligence artificielle et métrologie: construction et validation d’un modèle de prédiction

Manifestation: 6th International Conference of Metrology in Africa

Date: 2016-03-21

Organisation: Dakar (Senegal)

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Thèses (3 au total)

In Silico Drug Design of Potent SARS-CoV-2 Inhibitors

Auteur: Mehdi OUBAHMANE

Directeur: Cherqaoui Driss

Soutenance: 2023

Molecular Modeling: QSAR Studies on Reverse Transcriptase and Gp120 HIV-1 and NS4B HCV Inhibitors

Auteur: HDOUFANE Ismail

Directeur: Cherqaoui Driss

Soutenance: 2021

Targeting Protein Degradation as a Potential and Emerging Therapeutic Approach in Cancer Drug Discovery: Combinatorial In Silico Modeling to Explore the Covalent & Non-covalent Inhibition of Nedd4-1 E3 Ubiquitin Ligase

Auteur: BJIJ Imane

Directeur: Cherqaoui Driss

Soutenance: 2019

Informations du chercheur

Nom complet

Grade

Spécialité

Thématique de recherche

Laboratoire

Établissement

Ouvrages (0 au total)

Projets (1 au total)

Mod&eacute;lisation mol&eacute;culaire : Contribution &agrave; la conception d&rsquo;inhibiteurs du VIH

Publications (29 au total)

Prediction of predominant configuration in enantioselective reduction of -Ketoacid derivatives with baker&rsquo;s yeast using neural networks

The Hyperconjugation and the Trans Bent Structure of A =A (A =C, Si,..., Pb) Double Bond, from Dimetallene A 2 H 4 to Nanosystems

Communications (22 au total)

Molecular docking study of HIV-1 attachment inhibitors

Molecular modeling: Application of Support Vector Machines and Decision Trees for anti-HIV activity prediction of organic compounds

Molecular Docking of HIV inhibitors

Intelligence artificielle et m&eacute;trologie: construction et validation d&rsquo;un mod&egrave;le de pr&eacute;diction

Thèses (3 au total)

In Silico Drug Design of Potent SARS-CoV-2 Inhibitors

Molecular Modeling: QSAR Studies on Reverse Transcriptase and Gp120 HIV-1 and NS4B HCV Inhibitors

Targeting Protein Degradation as a Potential and Emerging Therapeutic Approach in Cancer Drug Discovery: Combinatorial In Silico Modeling to Explore the Covalent &amp; Non-covalent Inhibition of Nedd4-1 E3 Ubiquitin Ligase

Modélisation moléculaire : Contribution à la conception d’inhibiteurs du VIH

Prediction of predominant configuration in enantioselective reduction of -Ketoacid derivatives with baker’s yeast using neural networks

Intelligence artificielle et métrologie: construction et validation d’un modèle de prédiction

Targeting Protein Degradation as a Potential and Emerging Therapeutic Approach in Cancer Drug Discovery: Combinatorial In Silico Modeling to Explore the Covalent & Non-covalent Inhibition of Nedd4-1 E3 Ubiquitin Ligase