MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2126694414 · doi:10.1371/journal.pone.0064547

Promising Aedes aegypti Repellent Chemotypes Identified through Integrated QSAR, Virtual Screening, Synthesis, and Bioassay

2013· article· en· W2126694414 sur OpenAlexafffund
Polina V. Oliferenko, Alexander A. Oliferenko, Gennadiy Poda, Dmitry I. Osolodkin, Girinath G. Pillai, Ulrich R. Bernier, Maia Tsikolia, Natasha M. Agramonte, Gary G. Clark, Kenneth J. Linthicum, Alan R. Katritzky

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesMinistero dello Sviluppo EconomicoOntario Ministry of Economic Development and InnovationU.S. Department of Defense
Mots-clésAedes aegyptiBioassayChikungunyaDengue feverVirtual screeningAedesDocking (animal)BiologyDengue virusComputational biologyDrug discoveryVirologyBioinformaticsVeterinary medicineMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular field topology analysis, scaffold hopping, and molecular docking were used as complementary computational tools for the design of repellents for Aedes aegypti, the insect vector for yellow fever, chikungunya, and dengue fever. A large number of analogues were evaluated by virtual screening with Glide molecular docking software. This produced several dozen hits that were either synthesized or procured from commercial sources. Analysis of these compounds by a repellent bioassay resulted in a few highly active chemicals (in terms of minimum effective dosage) as viable candidates for further hit-to-lead and lead optimization effort.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations52
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetMosquito-borne diseases and controlTravaux en français237 207