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Enregistrement W2083174947 · doi:10.2174/156802608785848987

Recent Trends in Glycodendrimer Syntheses and Applications

2008· review· en· W2083174947 sur OpenAlexaff
Yoann M. Chabre, René Roy

Notice bibliographique

RevueCurrent Topics in Medicinal Chemistry · 2008
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycoconjugateGlycanAvidityChemistryComputational biologyGlycobiologyBacterial adhesinGlycopeptideClick chemistryMechanism (biology)Drug discoveryDendrimerBiologyCell biologyBiochemistryCombinatorial chemistryAntigenGlycoproteinVirulenceGeneImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbohydrate protein interactions are at the front of several biological interactions spanning from cell growth and differentiation, cell signaling, apoptosis, cancer, and microbial infections. Classical medicinal glycochemistry has so far concentrated on designing glycosyl transferase and glycohydrolase inhibitors for which only handful candidates have emerged. Added to the complexity of drug resistances, drugs in development have rapidly witnessed this limitation as well. New approaches are therefore highly encouraged. Amongst these, blocking pathogen adhesions to host tissues as an early preventive mechanism is a foreseeable potentiality. It has the clear advantage that the pathogens are unlikely to mutate their anchoring motifs without upsetting their own binding to host tissues. An added dilemma is that these binding interactions are usually too weak to provide suitable drug candidates. As a consequence, the community has successfully come up with multivalent glycoconjugates having greatly enhanced avidity. An alternative strategy in which both monovalent ligands as well as the multivalent scaffolds undergoing QSAR improvement is thus suggested. This review will highlight recent trends toward the design of multivalent glycodendrimers and their biological applications.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 GPT0,400
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations214
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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