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Enregistrement W4221014144 · doi:10.1016/j.biotechadv.2022.107937

Whole-organism phenotypic screening methods used in early-phase anthelmintic drug discovery

2022· review· en· W4221014144 sur OpenAlex
H.M.P. Dilrukshi Herath, Aya C. Taki, Ali Rostami, Abdul Jabbar, Jennifer Keiser, Timothy G. Geary, Robin B. Gasser

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiotechnology Advances · 2022
Typereview
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueHelminth infection and control
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilUniversity of Melbourne
Mots-clésAnthelminticDrug discoveryBiologyPhenotypic screeningHelminthsDrug developmentTropical diseaseOrganismNeglected tropical diseasesBiotechnologyDrugDiseasePharmacologyPhenotypeMedicineBioinformaticsImmunologyPathologyZoologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diseases caused by parasitic helminths (worms) represent a major global health burden in both humans and animals. As vaccines against helminths have yet to achieve a prominent role in worm control, anthelmintics are the primary tool to limit production losses and disease due to helminth infections in both human and veterinary medicine. However, the excessive and often uncontrolled use of these drugs has led to widespread anthelmintic resistance in these worms - particularly of animals - to almost all commercially available anthelmintics, severely compromising control. Thus, there is a major demand for the discovery and development of new classes of anthelmintics. A key component of the discovery process is screening libraries of compounds for anthelmintic activity. Given the need for, and major interest by the pharmaceutical industry in, novel anthelmintics, we considered it both timely and appropriate to re-examine screening methods used for anthelmintic discovery. Thus, we reviewed current literature (1977–2021) on whole-worm phenotypic screening assays developed and used in academic laboratories, with a particular focus on those employed to discover nematocides. This review reveals that at least 50 distinct phenotypic assays with low-, medium- or high-throughput capacity were developed over this period, with more recently developed methods being quantitative, semi-automated and higher throughput. The main features assessed or measured in these assays include worm motility, growth/development, morphological changes, viability/lethality, pharyngeal pumping, egg hatching, larval migration, CO2- or ATP-production and/or enzyme activity. Recent progress in assay development has led to the routine application of practical, cost-effective, medium- to high-throughput whole-worm screening assays in academic or public-private partnership (PPP) contexts, and major potential for novel high-content, high-throughput platforms in the near future. Complementing this progress are major advances in the molecular data sciences, computational biology and informatics, which are likely to further enable and accelerate anthelmintic drug discovery and development.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,346 · 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