The SGC beyond structural genomics: redefining the role of 3D structures by coupling genomic stratification with fragment-based discovery
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing explosion in genomics data has long since outpaced the capacity of conventional biochemical methodology to verify the large number of hypotheses that emerge from the analysis of such data. In contrast, it is still a gold-standard for early phenotypic validation towards small-molecule drug discovery to use probe molecules (or tool compounds), notwithstanding the difficulty and cost of generating them. Rational structure-based approaches to ligand discovery have long promised the efficiencies needed to close this divergence; in practice, however, this promise remains largely unfulfilled, for a host of well-rehearsed reasons and despite the huge technical advances spearheaded by the structural genomics initiatives of the noughties. Therefore the current, fourth funding phase of the Structural Genomics Consortium (SGC), building on its extensive experience in structural biology of novel targets and design of protein inhibitors, seeks to redefine what it means to do structural biology for drug discovery. We developed the concept of a Target Enabling Package (TEP) that provides, through reagents, assays and data, the missing link between genetic disease linkage and the development of usefully potent compounds. There are multiple prongs to the ambition: rigorously assessing targets' genetic disease linkages through crowdsourcing to a network of collaborating experts; establishing a systematic approach to generate the protocols and data that comprise each target's TEP; developing new, X-ray-based fragment technologies for generating high quality chemical matter quickly and cheaply; and exploiting a stringently open access model to build multidisciplinary partnerships throughout academia and industry. By learning how to scale these approaches, the SGC aims to make structures finally serve genomics, as originally intended, and demonstrate how 3D structures systematically allow new modes of druggability to be discovered for whole classes of targets.
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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 | 0,020 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».