MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387804095 · doi:10.1002/9783527830497.ch3

DrugBank Online: A How‐to Guide

2023· other· en· W4387804095 sur OpenAlexaff
Christen M. Klinger, Jordan J. Cox, Denise So, Teira Stauth, Michael Wilson, Alex C. C. Wilson, Craig Knox

Notice bibliographique

RevueMethods and principles in medicinal chemistry · 2023
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrugBankContext (archaeology)Computer scienceData scienceMedicineDrugPharmacologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter provides an overview of the DrugBank database, with a focus on the data and tools freely available as a part of DrugBank Online. The chapter begins with a brief introduction to modern drug discovery and the opportunities afforded by, and challenges associated with, computational methods. It goes on to highlight the breadth of data contained within DrugBank using key datasets as examples. The practical use of DrugBank Online is demonstrated via several general protocols and examples of their applications, followed by a discussion of the use of DrugBank in the context of machine learning. The chapter concludes by highlighting some of the research and insights facilitated by DrugBank data to date, along with future opportunities for DrugBank and drug discovery as a whole.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMethods and principles in medicinal chemistryMême sujetComputational Drug Discovery MethodsTravaux en français237 207