Application of SMILES strings to identification of functional groups responsible for biological activity in medicinal compounds
Notice bibliographique
Résumé
An efficient and practical approach to identification of important functional groups in the structure of medicinal molecules that are main factor to create biological activity by use of SMILES line notation system is described. Simplicity, high proficiency and fast timing are the main of current method. In this study we aim to find an association between some of the identified functional groups, using SMILES code and their corresponding biological properties in the Canada Drug database. In this study, each functional group and its category which has been tested is presented in the corresponding number of occurrences in the category and the total number is shown as well. The p-value for each functional group – category is calculated using proportion test and R statistical software. The tabular results, the last column indicates the impact of our hypothesis for example, sulfonylurea and 5-thio-1H-tetrazole functional groups are associated with their corresponding category and are significant at 0.05 level. Penicillin and 3-aminopropane-1,2-diol are also significant in the majority of their categories. we have developed a method to create a logical and robust relationship between functional groups and biological activity of molecules. According to existing protocol, finding functional groups responsible for the biological activity of medicinal or chemical compounds is possible. Biological Activity, Functional Group, Medicine, SMILES.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».