In Silico Prediction of Steroids and Triterpenoids as Potential Regulators of Lipid Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
This review focuses on a rare group of steroids and triterpenoids that share common properties as regulators of lipid metabolism. This group of compounds is divided by the type of chemical structure, and they represent: aromatic steroids, steroid phosphate esters, highly oxygenated steroids such as steroid endoperoxides and hydroperoxides, α,β-epoxy steroids, and secosteroids. In addition, subgroups of carbon-bridged steroids, neo steroids, miscellaneous steroids, as well as synthetic steroids containing heteroatoms S (epithio steroids), Se (selena steroids), Te (tellura steroids), and At (astatosteroids) were presented. Natural steroids and triterpenoids have been found and identified from various sources such as marine sponges, soft corals, starfish, and other marine invertebrates. In addition, this group of rare lipids is found in fungi, fungal endophytes, and plants. The pharmacological profile of the presented steroids and triterpenoids was determined using the well-known computer program PASS, which is currently available online for all interested scientists and pharmacologists and is currently used by research teams from more than 130 countries of the world. Our attention has been focused on the biological activities of steroids and triterpenoids associated with the regulation of cholesterol metabolism and related processes such as anti-hyperlipoproteinemic activity, as well as the treatment of atherosclerosis, lipoprotein disorders, or inhibitors of cholesterol synthesis. In addition, individual steroids and triterpenoids were identified that demonstrated rare or unique biological activities such as treating neurodegenerative diseases, Alzheimer’s, and Parkinson’s diseases with a high degree of certainty over 95 percent. For individual steroids or triterpenoids or a group of compounds, 3D drawings of their predicted biological activities are presented.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».