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Enregistrement W2037771416 · doi:10.1002/jcc.10086

Pattern recognition strategies for molecular surfaces. I. Pattern generation using fuzzy set theory

2002· article· en· W2037771416 sur OpenAlexaff
Thomas E. Exner, Matthias Keil, Jürgen Brickmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Chemistry · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésComplementarity (molecular biology)MoleculeCharacterization (materials science)Surface (topology)Representation (politics)Hydrogen bondMolecular dynamicsDensity functional theoryLipophilicityChemical physicsSet (abstract data type)Computational chemistryBiological systemMaterials scienceComputer scienceChemistryNanotechnologyPhysicsMathematicsQuantum mechanicsStereochemistryGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new method for the characterization of molecules based on the model approach of molecular surfaces is presented. We use the topographical properties of the surface as well as the electrostatic potential, the local lipophilicity/hydrophilicity, and the hydrogen bond density on the surface for characterization. The definition and the calculation method for these properties are reviewed shortly. The surface is segmented into overlapping patches with similar molecular properties. These patches can be used to represent the characteristic local features of the molecule in a way that is beyond the atomistic resolution but can nevertheless be applied for the analysis of partial similarities of different molecules as well as for the identification of molecular complementarity in a very general sense. The patch representation can be used for different applications, which will be demonstrated in subsequent articles.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations36
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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