Enhancing the drug discovery process: Bayesian inference for the analysis and comparison of dose–response experiments
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: The efficacy of a chemical compound is often tested through dose-response experiments from which efficacy metrics, such as the IC50, can be derived. The Marquardt-Levenberg algorithm (non-linear regression) is commonly used to compute estimations for these metrics. The analysis are however limited and can lead to biased conclusions. The approach does not evaluate the certainty (or uncertainty) of the estimates nor does it allow for the statistical comparison of two datasets. To compensate for these shortcomings, intuition plays an important role in the interpretation of results and the formulations of conclusions. We here propose a Bayesian inference methodology for the analysis and comparison of dose-response experiments. RESULTS: Our results well demonstrate the informativeness gain of our Bayesian approach in comparison to the commonly used Marquardt-Levenberg algorithm. It is capable to characterize the noise of dataset while inferring probable values distributions for the efficacy metrics. It can also evaluate the difference between the metrics of two datasets and compute the probability that one value is greater than the other. The conclusions that can be drawn from such analyzes are more precise. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: We implemented a simple web interface that allows the users to analyze a single dose-response dataset, as well as to statistically compare the metrics of two datasets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».