Alternative methods for estimating common descriptors for QSAR studies of dyes and fluorescent probes using molecular modeling software: 1. Concepts and procedures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative structure activity relations (QSAR) models were developed to predict uptake and intracellular localization of probes or dyes in living cells. Many of the QSAR parameters used in such models are determined manually. Unfortunately, this requires a depth of chemical knowledge that biologists who wish to use these predictive tools do not necessarily possess. Moreover, some of the parameters are not easily obtained for all dyes and probes, which further restricts widespread use of QSAR methodology. Alternatives to some of these QSAR descriptors are defined and explained here. Estimation of these novel parameters using molecular modeling software, widely available and readily usable on personal computers in a variety of forms and brands, is described here. QSAR researchers need only draw the molecular structure and, with the proper commands, obtain either the parameters directly or the information to calculate them. I also demonstrate how the same software can generate some of the standard QSAR parameters, e.g., MW, Z, CBN, more reliably and conveniently than the manual procedures. A particularly problematic descriptor is log P, the logarithm of the octanol/water partition coefficient of a probe. This is discussed in detail and a novel alternative measure, the hydrophilic/lipophilic index (HLI), is introduced together with preliminary validation.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle