Impact of natural products on discovery of, and innovation in, crop protection compounds
Notice bibliographique
Résumé
Natural products (NPs) have long been an important source of, and inspiration for, developing novel compounds to control weeds, pathogens and insect pests. In this review, we use a dataset of 800 historic, current and emerging crop protection compounds to explore the influence of NPs on the introduction of new crop protection compounds (fungicides, herbicides, insecticides) as a function of time. NPs, their semisynthetic derivatives (NPDs) and compounds inspired by NPs (NP mimics, NPMs) account for 17% of all crop protection compounds. NPs, NPDs, and NPMs have been a fairly constant source of new agrochemicals over the past 70 years. NP synthetic equivalents (NPSEs) is a fourth group of NP-related crop protection compounds composed of synthetic compounds which by chance also happen to have an NP model (but are not involved in the discovery). If NPSE compounds are also included, then 50% of all crop protection compounds hypothetically could have had a NP origin. Similar trends also hold true for the impact of NPs on the discovery of new modes of action (MoA) or innovation in crop protection compounds as measured by the number of first-in-class compounds. NPs have had the largest impact on the numbers and global sales (2018 USD) of insecticides compared to fungicides and herbicides. The present analysis highlights NPs as a long-standing and continuing source of new chemistry, new MoAs and innovation in crop protection compound discovery. © 2021 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».