MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399634495 · doi:10.53555/sfs.v8i1.2788

Drug Delivery Systems: A Modified Review

2021· review· en· W4399634495 sur OpenAlexvenueno aff
Dr Sumeru Singha

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug deliveryDrugComputer scienceMedicinePharmacologyNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large number of potential drug target have been identified from biochemical studies of different enzyme/receptor/ channel-inhibitor systems. These data provide the basis for homology search in biological databases. Identification of homologous sequence is the primary step of drug target development. Successful utilization of such target in designing effective drug molecules will largely depend on the prediction of three dimensional structures. Experimental techniques like x-ray crystallography or NMR spectroscopy provide 3-D structural information. The proprietory name or Brand name or trade name for particular drug is the name given to a particular composition by their respective pharmaceutical company. Each drug is also given a generic name that any pharmaceuticals company can use to identify their product. The goal of the medical chemist to find compounds that have potent effects on given diseases with minimum side effects. Various herbs have been used which has been providing the starting point for the development of the current arsenal of drugs. Once the naturally occurring drug is isloted then it is treated as a prototype. This prototype is the LEAD compound. Analogs of the lead compound are synthesized in order to find one that might have been lesser side effect and improved therapeutics. Changing the structure of the lead compound is known as MOLECULAR MODIFICATION. It is changing the structure of the lead compound in order to get a new drug that offers better therapeutic results and lesser side effect. Example is development of synthetical local anesthetic from cocaine. Drug candidates that are natural products are usually discovered by fractionation of organism in which they occur. Thus in vitro screen are used such as the degree of binding the drug candidate to the enzyme that is implicated in the disease of interest. In the search for a grug target for osteoporosis, a cDNA library was prepared from an osteoclastoma. Around 4% of the cDNAs encodes unknown protease which was named catepsim K which gets increased at high level in osteosclasts.

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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,010

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,099 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Survey in Fisheries SciencesMême sujetNanoparticle-Based Drug DeliveryTravaux en français237 207