CACHE (Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments): A public-private partnership benchmarking initiative to enable the development of computational methods for hit-finding
Notice bibliographique
Résumé
Computational approaches in drug discovery and development hold great promise, with artificial intelligence methods undergoing widespread contemporary use, but the experimental validation of these new approaches is frequently inadequate. We are initiating Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments (CACHE) as a public benchmarking project that aims to accelerate the development of small molecule hit-finding algorithms by competitive assessment. Compounds will be identified by participants using a wide range of computational methods for dozens of protein targets selected for different types of prediction scenarios, as well as for their potential biological or pharmaceutical relevance. Community-generated predictions will be tested centrally and rigorously in an experimental hub(s), and all data, including the chemical structures of experimentally tested compounds, will be made publicly available without restrictions. The ability of a range of computational approaches to find novel compounds will be evaluated, compared, and published. The overarching goal of CACHE is to accelerate the development of computational chemistry methods by providing rapid and unbiased feedback to those developing methods, with an ancillary and valuable benefit of identifying new compound-protein binding pairs for biologically interesting targets. The initiative builds on the power of crowd sourcing and expands the open science paradigm for drug discovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».