Notice bibliographique
Résumé
"Big" molecules such as proteins and genes still continue to capture the imagination of most biologists, biochemists and bioinformaticians. "Small" molecules, on the other hand, are the molecules that most biologists, biochemists and bioinformaticians prefer to ignore. However, it is becoming increasingly apparent that small molecules such as amino acids, lipids and sugars play a far more important role in all aspects of disease etiology and disease treatment than we realized. This particular chapter focuses on an emerging field of bioinformatics called "chemical bioinformatics"--a discipline that has evolved to help address the blended chemical and molecular biological needs of toxicogenomics, pharmacogenomics, metabolomics and systems biology. In the following pages we will cover several topics related to chemical bioinformatics. First, a brief overview of some of the most important or useful chemical bioinformatic resources will be given. Second, a more detailed overview will be given on those particular resources that allow researchers to connect small molecules to diseases. This section will focus on describing a number of recently developed databases or knowledgebases that explicitly relate small molecules--either as the treatment, symptom or cause--to disease. Finally a short discussion will be provided on newly emerging software tools that exploit these databases as a means to discover new biomarkers or even new treatments for disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».