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Enregistrement W2106019293 · doi:10.1517/14728222.2012.665879

Targeting frameshifting in the human immunodeficiency virus

2012· review· en· W2106019293 sur OpenAlexafffund
Léa Brakier‐Gingras, Johanie Charbonneau, Samuel E. Butcher

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Therapeutic Targets · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFrameshift mutationTranslational frameshiftRibosomeBiologyCell biologyGeneticsRNAGeneMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: HIV-1 uses a programmed –1 ribosomal frameshift to generate Gag-Pol, the precursor of its enzymes, when its full-length mRNA is translated by the ribosomes of the infected cells. This change in the reading frame occurs at a so-called slippery sequence that is followed by a specific secondary structure, the frameshift stimulatory signal. This signal controls the frameshift efficiency. The synthesis of HIV-1 enzymes is critical for virus replication and therefore, the –1 ribosomal frameshift could be the target of novel antiviral drugs. AREAS COVERED: Various approaches were used to select drugs interfering with the –1 frameshift of HIV-1. These include the selection and modification of chemical compounds that specifically bind to the frameshift stimulatory signal, the use of antisense oligonucleotides targeting this signal and the selection of compounds that modulate HIV-1 frameshift, by using bicistronic reporters where the expression of the second cistron depends upon HIV-1 frameshift. EXPERT OPINION: The most promising approach is the selection and modification of compounds specifically targeting the HIV-1 frameshift stimulatory signal. The use of antisense oligonucleotides binding to the frameshift stimulatory signal is still questionable. The use of bicistronic reporters preferentially selects compounds that modulate the frameshift by targeting the ribosomes, which is less promising.

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)0,000
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations61
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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