Drug Discovery Inspired by Mother Nature: Seeking Natural Biochemotypes and the Natural Assembly Rules of the Biochemome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Human Genome Project is producing a new biological 'periodic table', which defines all genes for making macromolecules (proteins, DNA, RNA, etc) and the relations between genes and their biological functions. We now need to consider whether to initiate a biochemome project aimed at discovering biochemistry's 'periodic table', which would define all molecular parts for making small molecules (natural products) and the relations between the parts and their functions to regulate genes. By understanding the Biochemome, we might be able to design biofunctional molecules based upon a set of molecular parts for drug innovation. METHODS: A number of algorithms for processing chemical structures are used to systematically derive chemoyls (natural building blocks) from a database of compounds identified in Traditional Chinese Medicine (TCM). The rules to combine chemoyls for biological activities are then deduced by mining an annotated TCM structure-activity database (ATCMD). Based upon the rules and the basic chemoyls, a chemical library can be biochemically profiled, virtual synthetic routes can be planned, and lead compounds can be identified for a specific drug target. CONCLUSIONS: The Biochemome is the complete set of molecular components (chemoyls) in an organism and Biochemomics studies the rules governing their assembly and their evolution, together with the relations between the Biochemome and drug targets. This approach provides a new paradigm for drug discovery that is based on a comprehensive knowledge of the synthetic origins of biochemical diversity, and helps to direct biomimetic syntheses aimed at assembling quasi-natural product libraries for drug screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».