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Enregistrement W1997360236 · doi:10.1073/pnas.1015258108

Design, synthesis, and biological evaluation of a biyouyanagin compound library

2011· article· en· W1997360236 sur OpenAlexfundno aff
K. C. Nicolaou, Silvano Sanchini, David Šarlah, Gang Lü, Tingting Wu, Daniel K. Nomura, Benjamin F. Cravatt, Beatrice Cubitt, Juan Carlos de la Torre, Ann J. Hessell, Dennis R. Burton

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueBioactive Compounds and Antitumor Agents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteJapan Society for the Promotion of ScienceNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDrug discoveryLead compoundCombinatorial chemistrySmall moleculeComputational biologyChemistryHuman immunodeficiency virus (HIV)MoleculeNanotechnologyModular designBiologyComputer scienceBiochemistryOrganic chemistryMaterials scienceIn vitroVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern drug discovery efforts rely, to a large extent, on lead compounds from two classes of small organic molecules; namely, natural products (i.e., secondary metabolites) and designed compounds (i.e., synthetic molecules). In this article, we demonstrate how these two domains of lead compounds can be merged through total synthesis and molecular design of analogs patterned after the targeted natural products, whose promising biological properties provide the motivation. Specifically, the present study targeted the naturally occurring biyouyanagins A and B and their analogs through modular chemical synthesis and led to the discovery of small organic molecules possessing anti-HIV and anti-arenavirus properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,499
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,047 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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