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CACHE Challenge #1: targeting the WDR domain of LRRK2, a Parkinson’s Disease associated protein
Fengling Li, Suzanne Ackloo, C.H. Arrowsmith, Fuqiang Ban, Christopher Barden, Hartmut Beck, Jan Beránek, Francois Berenger, Albina Bolotokova, Guillaume Bret, Marko Breznik, Emanuele Carosati, Irene Chau, Yu Chen, Artem Cherkasov, Dennis Della Corte, Katrin Denzinger, A. Dong, Sorin Draga, Ian Dunn, Kristina Edfeldt, A.M. Edwards, Merveille Eguida, Paul Eisenhuth, Lukas Friedrich, Alexander Fuerll, Spencer Gardiner, Francesco Gentile, Pegah Ghiabi, Elisa Gibson, Marta Glavatskikh, Christoph Gorgulla, Judith Guenther, Anders Gunnarsson, Filipp Gusev, Evgeny Gutkin, Levon Halabelian, Rachel Harding, Alexander Hillisch, Laurent Hoffer, Anders Hogner, Scott Houliston, John J. Irwin, Olexandr Isayev, Aleksandra Ivanová, Austin J. Jarrett, Jan H. Jensen, Dmitri Kireev, Julian M. Kleber, S. Benjamin Koby, David Ryan Koes, Ashutosh Kumar, Maria G. Kurnikova, Alina Kutlushina, Uta Lessel, Fabian Ließmann, Sijie Liu, Wei Lu, Jens Meiler, Akhila Mettu, Guzel Minibaeva, Rocco Moretti, Connor J. Morris, Chamali Narangoda, Theresa Noonan, Leon Obendorf, Szymon Pach, Amit Pandit, Sumera Perveen, Gennady Poda, Pavel Polishchuk, Kristina Puls, Vera Pütter, Didier Rognan, Dylan Roskams-Edris, Christina Schindler, François Sindt, Vojtěch Spiwok, Casper Steinmann, Rick Stevens, Valerij Talagayev, Damon Tingey, Oanh Vu, W. Patrick Walters, Xiaowen Wang, Zhenyu Wang, Gerhard Wolber, Clemens Alexander Wolf, Lars Wortmann, Hong Zeng, Carlos Zepeda, Kam Y. J. Zhang, Jixian Zhang, Shuangjia Zheng, Matthieu Schapira
Notice bibliographique
RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkStructural Genomics Consortium
Organismes subventionnairesOffice of ScienceGenentechOntario Genomics InstituteEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaANational Institutes of HealthOntario GenomicsOffice of Research Infrastructure Programs, National Institutes of HealthGenome CanadaNational Institute of General Medical SciencesDiamond Light SourceArgonne National LaboratoryEuropean CommissionU.S. Department of EnergyMcGill UniversityBayerPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésDruggabilityDocking (animal)Computer scienceCacheComputational biologyDrug discoveryArtificial intelligenceMachine learningBioinformaticsChemistryBiologyBiochemistryParallel computingMedicine
Résumé
OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil1,000
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 tête enseignante, pas un consensus.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui