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Enregistrement W2166511670 · doi:10.1351/pac200577091641

Postgenomic chemistry (IUPAC Technical Report)

2005· article· en· W2166511670 sur OpenAlexaff
S.D. Varfolomeyev, Елена Ефременко, I. P. Beletskaya, Ivano Bertini, G. Michael Blackburn, Alexey A. Bogdanov, Raimond Cunin, Jutta Eichler, Igor Yu. Galaev, Vadim N. Gladyshev, David O’Hagan, Thomas Haertlé, Jaak Järv, Arkady A. Karyakin, Ilia Kurochkin, M. Mikołajczyk, Vladimir Poroikov, Ivan Yu. Sakharov, Friedrich Spener, Normand Voyer, James R. Wild

Notice bibliographique

RevuePure and Applied Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChemical nomenclatureNanotechnologyBiochemistryComputational biologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Numerous areas of chemistry can benefit from the ongoing genomic revolution. Here, we discuss and highlight trends in chemistry in the postgenomic era. The areas of interest include combinatorial approaches in organic chemistry; design and analysis of proteins containing unnatural amino acids; trace element-containing proteins; design and characterization of new enzyme types; applications of postgenomic chemistry in drug design; identification of lipid networks and global characterization of lipid molecular species; development of recombinant and self-proliferating polymers; and applications in food chemistry and bioanalytical chemistry based on new nanoanalytical systems and novel recognition elements.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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