Retrospective analysis of natural products provides insights for future discovery trends
Notice bibliographique
Résumé
Understanding of the capacity of the natural world to produce secondary metabolites is important to a broad range of fields, including drug discovery, ecology, biosynthesis, and chemical biology, among others. Both the absolute number and the rate of discovery of natural products have increased significantly in recent years. However, there is a perception and concern that the fundamental novelty of these discoveries is decreasing relative to previously known natural products. This study presents a quantitative examination of the field from the perspective of both number of compounds and compound novelty using a dataset of all published microbial and marine-derived natural products. This analysis aimed to explore a number of key questions, such as how the rate of discovery of new natural products has changed over the past decades, how the average natural product structural novelty has changed as a function of time, whether exploring novel taxonomic space affords an advantage in terms of novel compound discovery, and whether it is possible to estimate how close we are to having described all of the chemical space covered by natural products. Our analyses demonstrate that most natural products being published today bear structural similarity to previously published compounds, and that the range of scaffolds readily accessible from nature is limited. However, the analysis also shows that the field continues to discover appreciable numbers of natural products with no structural precedent. Together, these results suggest that the development of innovative discovery methods will continue to yield compounds with unique structural and biological properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».