MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2110959690 · doi:10.12688/f1000research.6436.1

In silico analysis suggests repurposing of ibuprofen for prevention and treatment of EBOLA virus disease

2015· preprint· en· W2110959690 sur OpenAlexaff
Veljko Veljković, Marco Goeijenbier, Sanja Glišić, Nevena Veljković, Vladimir Perović, Milan Senćanski, Donald R. Branch, Slobodan Paessler

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja
Mots-clésEbola virusRepurposingDrug repositioningMedicineDiseaseDrugVirtual screeningOutbreakIbuprofenIn silicoVirologyDrug discoveryIntensive care medicineComputational biologyPharmacologyBioinformaticsBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The large 2014/2015 Ebola virus outbreak in West Africa points out the urgent need to develop new preventive and therapeutic approaches that are effective against Ebola viruses and can be rapidly utilized. Recently, a simple theoretical criterion for the virtual screening of molecular libraries for candidate inhibitors of Ebola virus infection was proposed. Using this method the 'drug space' was screened and 267 approved and 382 experimental drugs as candidates for treatment of the Ebola virus disease (EVD) have been selected. Detailed analysis of these drugs revealed the non-steroidal anti-inflammatory drug ibuprofen as an inexpensive, widely accessible and minimally toxic candidate for prevention and treatment of EVD. Furthermore, the molecular mechanism underlying this possible protective effect of ibuprofen against EVD is suggested in this article.

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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueF1000ResearchMême sujetViral Infections and Outbreaks ResearchTravaux en français237 207