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Enregistrement W2981136854 · doi:10.1002/med.21638

Diversity of small molecule HIV‐1 latency reversing agents identified in low‐ and high‐throughput small molecule screens

2019· review· en· W2981136854 sur OpenAlexafffund
Pargol Hashemi, Ivan Sadowski

Notice bibliographique

RevueMedicinal Research Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyReversingHuman immunodeficiency virus (HIV)Latency (audio)Small moleculeImmune systemViral replicationVirusPopulationVirologyComputational biologyImmunologyMedicineGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The latency phenomenon produced by human immunodeficiency virus (HIV-1) prevents viral clearance by current therapies, and consequently development of a cure for HIV-1 disease represents a formidable challenge. Research over the past decade has resulted in identification of small molecules that are capable of exposing HIV-1 latent reservoirs, by reactivation of viral transcription, which is intended to render these infected cells sensitive to elimination by immune defense recognition or apoptosis. Molecules with this capability, known as latency-reversing agents (LRAs) could lead to realization of proposed HIV-1 cure strategies collectively termed "shock and kill," which are intended to eliminate the latently infected population by forced reactivation of virus replication in combination with additional interventions that enhance killing by the immune system or virus-mediated apoptosis. Here, we review efforts to discover novel LRAs via low- and high-throughput small molecule screens, and summarize characteristics and biochemical properties of chemical structures with this activity. We expect this analysis will provide insight toward further research into optimized designs for new classes of more potent LRAs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,271
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,147 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations33
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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