A First QSAR Model for Galectin-3 Glycomimetic Inhibitors Based on 3D Docked Structures
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the first QSAR model for Galectin-3 glycomimetic inhibitors based on docked structures to the carbohydrate recognition domain (CRD). Quantitative numerical methods such as PLS (Partial Least Squares) and ANN (Artificial Neural Networks) have been used and compared on QSAR models to establish correlations between molecular properties and binding affinity values (Kd). Training and validation of QSAR predictive models was performed on a master dataset consisting of 136 compounds. The molecular structures and binding affinities (Kd) (136 compounds) were obtained from the literature. To address the issue of dimensionality reduction, molecular descriptors were selected with PLS contingency approach, ANN, PCA (Principal Component Analysis) and GA (Genetic Algorithms) for the best predictive Galectin-3 binding affinity (Kd). Final sets comprising 56, 31 and 35 descriptors were obtained with PLS, PCA and ANN, respectively. The objective of this prototype QSAR model is to serve as a first guideline for the design of novel and potent Gal-3 selective inhibitors with emphasis on modification at both C-3' and at O-3 positions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».