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Enregistrement W4297260078 · doi:10.1093/database/baac088

ChemBioPort: an online portal to navigate the structure, function and chemical inhibition of the human proteome

2022· article· en· W4297260078 sur OpenAlexafffund
Lihua Liu, Evianne Rovers, Matthieu Schapira

Notice bibliographique

RevueDatabase · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of New BrunswickStructural Genomics ConsortiumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsQuébec Consortium for Drug Discovery
Mots-clésDruggabilityComputer scienceFunction (biology)Domain (mathematical analysis)Chemical databaseHuman proteome projectOntologyArchitectureProteomeComputational biologyInformation retrievalBioinformaticsChemistryBiologyProteomicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical probes are important tools to investigate the function of proteins, evaluate their potential as therapeutic targets and provide chemical starting points for drug discovery. As a result, a growing federation of scientists aims to generate chemical probes for all human druggable proteins. A diverse array of data typically guides target selection and chemical probe discovery: information on protein function can help prioritize targets, domain architecture can provide insight on druggability, structural data enables molecular design and existing chemical ligands can serve as foundation or inspiration for chemical probe development. But these heterogenous data types are dispersed across a variety of public repositories that are difficult to cross-reference by non-experts. We developed ChemBioPort, an online resource that allows users to combine queries related to the ontology, domain architecture or name of human proteins to produce downloadable tables that integrate information on function, disease association, essentiality, tissue enrichment, domain architecture, structure and chemical ligands of proteins. Users can convert these tables into dendrograms reflecting sequence similarity, onto which they can graphically project all data types, linked via a mouse-click to their original repositories or published articles. This interface will support the growing community of chemical biologists, chemists, cell and structural biologists on their perilous journey from genes to medicines. Database URL: https://chembioport.thesgc.org.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1480,077

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,268 · 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
GenreLogiciel

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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