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Enregistrement W2984933828 · doi:10.1021/acscentsci.9b00806

The Natural Products Atlas: An Open Access Knowledge Base for Microbial Natural Products Discovery

2019· article· en· W2984933828 sur OpenAlexafffund
Jeffrey A. van Santen, Grégoire Jacob, Amrit Leen Singh, Victor Aniebok, Marcy J. Balunas, Derek Bunsko, Fausto Carnevale Neto, Laia Castaño-Espriu, Chen Chang, Trevor N. Clark, Jessica Little, David A. Delgadillo, Pieter C. Dorrestein, Katherine Duncan, Joseph M. Egan, Melissa M. Galey, F. P. Jake Haeckl, Alex Hua, Alison H. Hughes, Dasha Iskakova, Aswad Khadilkar, Jung-Ho Lee, Sang Hyeon Lee, Nicole LeGrow, Dennis Y. Liu, Jocelyn M. Macho, Catherine S. McCaughey, Marnix H. Medema, Ram P. Neupane, Timothy J. O’Donnell, Jasmine S. Paula, Laura M. Sanchez, Anam F. Shaikh, Sylvia Soldatou, Barbara R. Terlouw, Tuan Anh Tran, Mercia C. Valentine, Justin J. J. van der Hooft, Duy A. Vo, Mingxun Wang, Darryl M. Wilson, Katherine E. Zink, Roger G. Linington

Notice bibliographique

RevueACS Central Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthDivision of Integrative Organismal SystemsNational Institute of General Medical SciencesDivision of Molecular and Cellular BiosciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCarnegie Trust for the Universities of ScotlandFogarty International CenterFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNetherlands eScience CenterNational Cancer InstituteNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceInteroperabilityData curationData scienceWorld Wide WebDisk formattingDatabaseInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite rapid evolution in the area of microbial natural products chemistry, there is currently no open access database containing all microbially produced natural product structures. Lack of availability of these data is preventing the implementation of new technologies in natural products science. Specifically, development of new computational strategies for compound characterization and identification are being hampered by the lack of a comprehensive database of known compounds against which to compare experimental data. The creation of an open access, community-maintained database of microbial natural product structures would enable the development of new technologies in natural products discovery and improve the interoperability of existing natural products data resources. However, these data are spread unevenly throughout the historical scientific literature, including both journal articles and international patents. These documents have no standard format, are often not digitized as machine readable text, and are not publicly available. Further, none of these documents have associated structure files (e.g., MOL, InChI, or SMILES), instead containing images of structures. This makes extraction and formatting of relevant natural products data a formidable challenge. Using a combination of manual curation and automated data mining approaches we have created a database of microbial natural products (The Natural Products Atlas, www.npatlas.org) that includes 24 594 compounds and contains referenced data for structure, compound names, source organisms, isolation references, total syntheses, and instances of structural reassignment. This database is accompanied by an interactive web portal that permits searching by structure, substructure, and physical properties. The Web site also provides mechanisms for visualizing natural products chemical space and dashboards for displaying author and discovery timeline data. These interactive tools offer a powerful knowledge base for natural products discovery with a central interface for structure and property-based searching and presents new viewpoints on structural diversity in natural products. The Natural Products Atlas has been developed under FAIR principles (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) and is integrated with other emerging natural product databases, including the Minimum Information About a Biosynthetic Gene Cluster (MIBiG) repository, and the Global Natural Products Social Molecular Networking (GNPS) platform. It is designed as a community-supported resource to provide a central repository for known natural product structures from microorganisms and is the first comprehensive, open access resource of this type. It is expected that the Natural Products Atlas will enable the development of new natural products discovery modalities and accelerate the process of structural characterization for complex natural products libraries.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0220,021
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,027

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,296 · 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
GenreLogiciel

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

En bref

Citations440
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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