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Enregistrement W2142106913 · doi:10.1139/cjc-2014-0129

Extracting structural requirements for activity of GPR119 agonists: a hologram quantitative structure activity relationship (HQSAR) study

2014· article· en· W2142106913 sur OpenAlexvenueno aff
Apoorva G. Ugarkar, Premlata Ambre, Evans C. Coutinho, Santosh Nandan, Raghuvir R. S. Pissurlenkar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésChemistryQuantitative structure–activity relationshipMoleculeTraining setAcceptorStereochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GPR119 is a potential target for the treatment of diabetes mellitus. GPR119 agonists minimize the side-effects observed with sulphonyl ureas and glucagon-like peptide 1 analogs. Various reported GPR119 agonists from various patents were selected for the study and a 2D-QSAR study (HQSAR) was carried out. Fifty-five molecules were selected for the study. The study was performed on a training set of 40 structurally diverse molecules with reported biological activity. The most significant HQSAR model (q 2 = 0.87, r 2 = 0.99) was obtained using atoms, bond, connection, and acceptor and donor as fragment distinction. The fragment size was kept at 4–7. The predictive ability of the model was evaluated by an external test set containing 15 molecules not included in the training set, and the predicted values were in good agreement with the experimental values. The important fragments determined by the study were used to design new drug candidates having increased biological activity and comparable physicochemical properties.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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