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Enregistrement W3194299440 · doi:10.3389/fphar.2021.722889

An Overview of Cell-Based Assay Platforms for the Solute Carrier Family of Transporters

2021· review· en· W3194299440 sur OpenAlexaff
Vojtech Dvorak, Tabea Wiedmer, Álvaro Inglés‐Prieto, Patrick Altermatt, Helena Batoulis, Felix Bärenz, Eckhard Bender, Daniela Digles, Franz Dürrenberger, Laura H. Heitman, Adriaan P. IJzerman, Douglas B. Kell, Stefanie Kickinger, Daniel Körzö, Philipp Leippe, Thomas Licher, Vania Manolova, Riccardo Rizzetto, Francesca Sassone, Lia Scarabottolo, Avner Schlessinger, Vanessa Schneider, Hubert J. Sijben, Anna-Lena Steck, Hanna Sundström, Sara Tremolada, Maria Wilhelm, Marina Wright Muelas, Diana Zindel, Claire M. Steppan, Giulio Superti‐Furga

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug Transport and Resistance Mechanisms
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesNational Institutes of HealthInnovative Medicines InitiativeNovo Nordisk FondenVienna Science and Technology FundVifor PharmaPfizerSanofiEuropean CommissionNational Institute of General Medical SciencesNovo NordiskÖsterreichischen Akademie der WissenschaftenEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilAustrian Science FundBayer
Mots-clésDruggabilityDrug discoveryComputational biologySUPERFAMILYSolute carrier familyBioinformaticsBiologyComputer scienceMedicineTransporterBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The solute carrier (SLC) superfamily represents the biggest family of transporters with important roles in health and disease. Despite being attractive and druggable targets, the majority of SLCs remains understudied. One major hurdle in research on SLCs is the lack of tools, such as cell-based assays to investigate their biological role and for drug discovery. Another challenge is the disperse and anecdotal information on assay strategies that are suitable for SLCs. This review provides a comprehensive overview of state-of-the-art cellular assay technologies for SLC research and discusses relevant SLC characteristics enabling the choice of an optimal assay technology. The Innovative Medicines Initiative consortium RESOLUTE intends to accelerate research on SLCs by providing the scientific community with high-quality reagents, assay technologies and data sets, and to ultimately unlock SLCs for drug discovery.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSans objet
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

Citations70
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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