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Enregistrement W2884257777 · doi:10.1002/cmdc.201800442

Front Cover: Fragment‐Based Phenotypic Lead Discovery: Cell‐Based Assay to Target Leishmaniasis (ChemMedChem 14/2018)

2018· paratext· en· W2884257777 sur OpenAlexaff
Yann Ayotte, François Bilodeau, Albert Descoteaux, Steven R. LaPlante

Notice bibliographique

RevueChemMedChem · 2018
Typeparatext
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueResearch on Leishmaniasis Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragment (logic)Front coverPhenotypic screeningDrug discoveryComputational biologySmall moleculeCover (algebra)LeishmaniasisPhenotypeLeishmaniaBiologyComputer scienceBioinformaticsEngineeringGeneticsAlgorithmGeneWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Front Cover shows a macrophage being attacked by Leishmania parasites. Fortunately, fragment small-molecule “Fragman” comes to the rescue by defeating the malicious parasites and thus saving the grateful macrophage. This illustrates that fragment-based phenotypic lead discovery (FPLD) can serve as a rapid and practical strategy to generate leads for a wide array of drug discovery programs. The FPLD strategy combines aspects of phenotypic screening and fragment-based lead discovery and takes advantage of cell-permeability properties of small molecules. Cover art by Alan Rossi and Yann Ayotte. More information can be found in the Full Paper by Albert Descoteaux, Steven R. LaPlante et al. on page 1377 in Issue 14, 2018 (DOI: 10.1002/cmdc.201800161).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4310,289

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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