الرئيسية › دليل الباحثين › Eman Bobtaina
Eman Bobtaina
الانتماء : University of Benghazi
- 4منشورات (انتماء ليبي)
- 6مجموع المنشورات
- 33الاستشهادات
- 2مؤشر h
الملف البحثي
لدى Eman Bobtaina 4 منشور(ات) مفهرسة (2018–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Future Medicinal Chemistry»، «Journal of Drug Delivery and Therapeutics» و«Letters in Drug Design & Discovery». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Recent advances in the development of EGFR/Src, Src/Abl, EGFR/VEGFR2, EGFR/c-Met, STAT-3/c-Src, VGERF/FAK and EGFR/HER dual-targeted kinase » (2026)، وقد استُشهد به 1 مرة. شارك في تأليف أعماله 11 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Synthesis and Characterization of Heterocyclic Compounds
- Computational Drug Discovery Methods
- Synthesis and biological activity
- Synthesis and Biological Evaluation
- Advanced Chemical Physics Studies
المنشورات (4)
- Recent advances in the development of EGFR/Src, Src/Abl, EGFR/VEGFR2, EGFR/c-Met, STAT-3/c-Src, VGERF/FAK and EGFR/HER dual-targeted kinase inhibitors
- Design, Synthesis, Pharmacological Evaluation and DFT Investigation of New Bioactive Unsymmetrical Bi-Functional Ligand
- Synthesis and Cytotoxicity Studies on Novel Piperazinylacetamides
مجلات النشر
- Future Medicinal Chemistry × 1
- Journal of Drug Delivery and Therapeutics × 1
- Letters in Drug Design & Discovery × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20221
- 20181
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University of Tripoli · University of Derna · Sabratha University · Libyan Academy
المؤلفون المشاركون
- Adel Najar
- M.I. Najwa
- Salha M. Tawati
- Aliaa M. M. Khalifa
- Ruwida M. K. Omar
- Tahani Aeyad
- Ahmed Emhamed DowAltome
- Tawfeg A. Elhisadi
- Moayed Ben Moftah
- Asma Eswayah
- Salem Jabber
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.