Sup. Figure 3: Foretinib and nintedanib inhibited the TRK-A in the kinase inhibition profile assay. from Foretinib Overcomes Entrectinib Resistance Associated with the <i>NTRK1</i> G667C Mutation in <i>NTRK1</i> Fusion–Positive Tumor Cells in a Brain Metastasis Model
Notice bibliographique
Résumé
The IC50 value of entrectinib, foretinib and nintedanib against TRK-A, TRK-B and TRK-C human kinases was determined by SignalChem's target profiling service (SignalChem, Richmond, BC, Canada). SignalChem uses a radioisotope assay format for profiling evaluation of all kinase and assays (in duplicate) were performed at 22oC for 30 min in a final volume of 25 mL. The assay was initiated by the addition of 33P-ATP and the reaction mixture incubated at room temperature 22oC for 30 minutes. After the incubation period, the assay was terminated by spotting 10 mL of the reaction mixture onto Multiscreen phosphocellulose P81 plate. The Multiscreen phosphocellulose P81 plate was washed 3 times for approximately 15 minutes each in a 1% phosphoric acid solution. The radioactivity on the P81 plate was counted in the presence of scintillation fluid in a Trilux scintillation counter. For detailed assay conditions for each protein kinase target, please see website (www.signalchem.com).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,139 | 0,098 |
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 ».