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Enregistrement W2159142921 · doi:10.1002/ijc.11080

Marine pharmacology in 2000: Antitumor and cytotoxic compounds

2003· review· en· W2159142921 sur OpenAlexaboutno aff
Alejandro M. S. Mayer, Kirk R. Gustafson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2003
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSynthesis and Biological Activity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésMarine invertebratesBiologyPharmacologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During 2000, marine antitumor pharmacology research aimed at the discovery of novel antitumor agents was published in 85 peer-reviewed articles. The purpose of this article is to present a structured review of the antitumor and cytotoxic properties of 143 marine natural products, many of them novel compounds that belong to diverse structural classes, including polyketides, terpenes, steroids and peptides. The organisms yielding these bioactive compounds comprised a taxonomically diverse group of marine invertebrate animals, algae, fungi and bacteria. Antitumor pharmacological studies were conducted with 19 marine natural products in a number of experimental and clinical models that defined or further characterized their mechanisms of action. Potentially promising in vitro cytotoxicity data generated with murine and human tumor cell lines were reported for 124 novel marine chemicals with as yet undetermined mechanisms of action. Noteworthy is the fact that marine anticancer research clearly remains a multinational effort, involving researchers from Austria, Australia, Brazil, Canada, England, France, Germany, Greece, Indonesia, Italy, Japan, New Zealand, Russia, Spain, South Korea, Switzerland, Taiwan, the Netherlands and the United States. Finally, this 2000 overview of the marine pharmacology literature highlights the fact that the discovery of novel marine antitumor agents continued at the same high level of research activity as during 1998 and 1999.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations167
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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