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Enregistrement W2046220489 · doi:10.2174/157340606776056214

Drug Evolution Concept in Drug Design: 2. Chimera Method

2006· article· en· W2046220489 sur OpenAlex
Gheorghe Roman, T. Popek, Carmen Lazar, Taira Kiyota, Alicja Kluczyk, Y. Konishi

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMedicinal Chemistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensBiotechnology Research InstituteNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDrugDrug discoveryChimera (genetics)Computational biologyComputer scienceCombinatorial chemistryChemistryBiologyBioinformaticsPharmacologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The drug evolution method represents a novel approach towards efficient rational drug design by implementing the drug evolution concept to the creation and development of general chemical libraries with the purpose of allowing the identification of drug candidates with improved odds and lesser costs than the traditional drug design strategies. As another example of successful translation of the biological evolution into chemical evolution, the chimera method comprises the grafting of selected building blocks, identified through a basic search within a drug library, onto the same substitution sites on a rationally chosen scaffold. The method allows the creation of a library containing both drugs and prospective drug candidates without any priorly required knowledge on the pursued disease or molecular target. Two libraries having scaffolds derived from para-aminobenzoic acid and salicylic acid have exemplified the application of the chimera method. The validation of the method has been achieved through the high number of recognized drugs within the library, which exhibit in the same time a wide variety of therapeutic activities and interact with a broad spectrum of molecular targets. The drug-enriched chimera libraries are expected to provide a highly efficient access to novel drug candidates whose unspecified therapeutic effects should be further revealed through high-throughput screening.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,275 · 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