MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2395635445 · doi:10.2174/1381612822666160224125121

Progress in the Rational Design for Polypharmacology Drug

2016· review· en· W2395635445 sur OpenAlexaff
Jinming Zhou, Quanjie Li, Meng Wu, Chao Chen, Shan Cen

Notice bibliographique

RevueCurrent Pharmaceutical Design · 2016
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensMcGill Genome Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRational designDrug discoveryDrug repositioningDrug designDrugComputer sciencePharmacologyBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Polypharmacology plays an important role in drug discovery. Polypharmacology drugs strategy provides a novel way in drug design. However, to develop a polypharmacology drug with desired profile remains a challenge. METHODS: Owing to the huge progress in computational biology and chemistry, the rational drug design is becoming increasingly important in discovery of polypharmacology drug. RESULTS: Several methodologies on the rational polypharmacology drug design have been developed, which are summarized and classified as ligand based design in polypharmacology, target based design in polypharmacology, and the hybrid of ligand and target based design in polypharmacology. CONCLUSION: We give an overview of the importance of polypharmacology in drug design and current trends in rational design of polypharmacology, which may be beneficial to the design and development of polypharmacology drugs.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,331
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,190 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Pharmaceutical DesignMême sujetComputational Drug Discovery MethodsTravaux en français237 207