Comprehensive Analysis of Single‐ and Multi‐Target Activity Cliffs Formed by Currently Available Bioactive Compounds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Activity cliffs are formed by structurally similar compounds having large potency differences. Their study is a focal point of SAR analysis. We present a first systematic survey of single- and multitarget activity cliffs contained in currently available bioactive compounds. Approximately 12% of all active compounds were involved in the formation of activity cliffs. Perhaps unexpectedly, activity cliffs were found to be similarly distributed over different protein target families. Moreover, only approximately 5% of all activity cliffs were multitarget cliffs. Importantly, we also found that only very few multitarget cliffs were formed by compounds having different target selectivity. In addition, 'polypharmacological cliffs', i.e., multitarget activity cliffs involving targets from different protein families, were also only rarely found. Taken together, our findings reveal that only approximately 2% of all pairs of structurally similar compounds sharing the same biological activity form activity cliffs but that, on average, approximately one of 10 active compounds is involved in the formation of one or two single-target cliffs of large magnitude (with at least 100-fold difference in potency). These compounds provide a rich source of SAR information and can be identified across many different target families.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle