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Enregistrement W4281293911 · doi:10.18097/bcadd2022

PROCEEDINGS BOOK OF THE XXVIII SYMPOSIUM "BIOINFORMATICS AND COMPUTER-AIDED DRUG DISCOVERY", MOSCOW, 2022

2022· book· en· W4281293911 sur OpenAlexafffund
Pavlo Polishchuk, Kunal Roy, G. Narahari Sastry, Luciana Scotti, Vladimir Poroikov, Roman G. Efremov, О. А. Бочарова, Н. С. Ионов, I. V. Kazeev, V. Shevchenko, Е. В. Бочаров, Р. В. Карпова, O. P. Sheychenko, V. G. Kucheryanu, В. С. Косоруков, В. Б. Матвеев, Dmitry Filimonov, Alexey A. Lagunin, Artem Cherkasov, Frank Eisenhaber, Dmitry N. Ivankov, Marina A. Pak, Alexei V. Finkelstein, Timur Madzhidov, Assima Rakhimbekova, V Afonina, A Fatykhova, Dimitar P. Zankov, Alexandre Varnek

Notice bibliographique

RevueInstitute of Biomedical Chemistry, Moscow,Russia eBooks · 2022
Typebook
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesRussian Academy of SciencesCanadian Institutes of Health ResearchLomonosov Moscow State UniversityMinistry of Education, IndiaRussian Science FoundationDell Technologies
Mots-clésCheminformaticsDrug discoveryComputer scienceIn silicoStructural bioinformaticsData scienceComputational biologyBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The materials of the XXVIII Symposium "Bioinformatics and Computer-Aided Drug Discovery" are presented. This Symposium is dedicated to the emerging challenges and opportunities for in silico drug discovery.The Symposium's main topics: development and practical application of computational methods for finding and validation of new pharmacological targets, in silico design of potent and safe pharmaceutical agents, optimization of the structure and properties of drug-like compounds, rational approaches to the utilization of pharmacotherapeutic remedies in medical practice. This information will be useful for researchers whose investigations are dedicated to creating computational methods and their application to drug research and development using bio- and chemoinformatics methods based on post-genomic technologies. It can also be useful for undergraduate, graduate, and postgraduate students specializing in the relevant fields.

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1990,159

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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