Rational design of isonicotinic acid hydrazide derivatives with antitubercular activity: Machine learning, molecular docking, synthesis and biological testing
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
The problem of designing new antitubercular drugs against multiple drug‐resistant tuberculosis (MDR‐TB) was addressed using advanced machine learning methods. As there are only few published measurements against MDR‐TB, we collected a large literature data set and developed models against the non‐resistant H37Rv strain. The predictive accuracy of these models had a coefficient of determination q 2 = .7–.8 (regression models) and balanced accuracies of about 80% (classification models) with cross‐validation and independent test sets. The models were applied to screen a virtual chemical library, which was designed to have MDR‐TB activity. The seven most promising compounds were identified, synthesized and tested. All of them showed activity against the H37Rv strain, and three molecules demonstrated activity against the MDR‐TB strain. The docking analysis indicated that the discovered molecules could bind enoyl reductase, InhA, which is required in mycobacterial cell wall development. The models are freely available online ( http://ochem.eu/article/103868 ) and can be used to predict potential anti‐TB activity of new chemicals.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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