An overview of molecular hybrids in drug discovery
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
INTRODUCTION: The hybridization of biologically active molecules is a powerful tool for drug discovery used to target a variety of diseases. It offers the prospect of better drugs for the treatment of a number of illnesses including cancer, malaria, tuberculosis and AIDS. Hybrid drugs can provide combination therapies in a single multi-functional agent and, by doing so, be more specific and powerful than conventional classic treatments. This research field is in great expansion and attracts many researchers worldwide. AREA COVERED: This review covers the main research published between early 2013 to mid-2015 and takes into account several previous reviews on the subject. Its intention is to showcase the most recent advances reported towards the development of molecular hybrids in drug discovery. Particular attention is given to anticancer hybrids throughout the review. EXPERT OPINION: Current advances show that molecular hybrids of biologically active molecules can lead to powerful therapeutics. Natural products play a key role in this field. It is also believed that toxin hybrids present a great opportunity for future progress and should be further explored. Furthermore, the synthesis of hybrid organometallics should be systematically studied as it can lead to potent drugs. The crucial requirement for growth still remains the efficacy of synthesis. Hence, the development of efficient synthetic methods allowing rapid access to diverse series of hybrids must be further investigated by researchers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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