Electron-Density Descriptors as Predictors in Quantitative Structure–Activity/Property Relationships and Drug Design
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
The use of electron density-based molecular descriptors in drug research, particularly in quantitative structure--activity relationships/quantitative structure--property relationships studies, is reviewed. The exposition starts by a discussion of molecular similarity and transferability in terms of the underlying electron density, which leads to a qualitative introduction to the quantum theory of atoms in molecules (QTAIM). The starting point of QTAIM is the topological analysis of the molecular electron-density distributions to extract atomic and bond properties that characterize every atom and bond in the molecule. These atomic and bond properties have considerable potential as bases for the construction of robust quantitative structure--activity/property relationships models as shown by selected examples in this review. QTAIM is applicable to the electron density calculated from quantum-chemical calculations and/or that obtained from ultra-high resolution x-ray diffraction experiments followed by nonspherical refinement. Atomic and bond properties are introduced followed by examples of application of each of these two families of descriptors. The review ends with a study whereby the molecular electrostatic potential, uniquely determined by the density, is used in conjunction with atomic properties to elucidate the reasons for the biological similarity of bioisosteres.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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