MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2765193965 · doi:10.1111/cbdd.13132

Perspectives on the discovery of NOTCH2‐specific inhibitors

2017· review· en· W2765193965 sur OpenAlexafffund
Peter Dobranowski, Fuqiang Ban, Alberto Contreras‐Sanz, Artem Cherkasov, Peter C. Black

Notice bibliographique

RevueChemical Biology & Drug Design · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDevelopmental Biology and Gene Regulation
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstitutePfizerCanadian Cancer Society Research InstituteBristol-Myers Squibb
Mots-clésNotch signaling pathwayCarcinogenesisBiologyNotch proteinsComputational biologySignal transductionDrug discoveryCell biologyEpitopeIntracellularSmall moleculeStructural similarityExtracellularCancer researchGeneBioinformaticsBiochemistryGeneticsAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Notch pathway is a cell-cell communication system where membrane-bound ligands interact with the extracellular region of Notch receptors to induce intracellular, downstream effects on gene expression. Aberrant Notch signaling promotes tumorigenesis, and the Notch pathway has tremendous potential for novel targeting strategies in cancer treatment. While γ-secretase inhibitors as Notch-inhibiting agents are already promising in clinical trials, they are highly non-specific with adverse side-effects. One of the underlying challenges is that two of the four known human Notch paralogs, NOTCH1 and 2, share very high structural similarity but play opposing roles in some tumorigenesis pathways. This perspective explores the feasibility of developing Notch-specific small molecule inhibitors targeting the anti-NOTCH2 antibody-binding epitopes or the "S2-Leu-plug-binding site" using a computer-aided drug discovery approach.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemical Biology & Drug DesignMême sujetDevelopmental Biology and Gene RegulationTravaux en français237 207