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Enregistrement W4401497157 · doi:10.1111/bph.17300

Natural product pharmacology: the British Journal of Pharmacology perspective

2024· review· en· W4401497157 sur OpenAlexaff
Xin Wang, Angelo A. Izzo, Andreas Papapetropoulos, S P H Alexander, Miriam M. Cortese‐Krott, D Kendall, Kirill A. Martemyanov, Claudio Mauro, Reynold A. Panettieri, Hemal H. Patel, Rainer Schulz, Barbara Stefañska, Gary J. Stephens, Mauro Martins Teixeira, Nathalie Vergnolle, Péter Ferdinandy

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Pharmacology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPeking UniversityU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésNatural (archaeology)Natural productEngineering ethicsPharmacologyPerspective (graphical)Action (physics)MedicineData scienceComputer scienceChemistryEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural products (NPs) have long been used as a rich source of bioactive compounds for drug development. Recent technological advancements have revitalised natural products research as evidenced by increased publications in this field. In this editorial review, we highlight key points from the 2020 British Journal of Pharmacology (BJP) practical guide, which outlines standards for natural products research reports, and provide papers published in BJP between years 2020 to 2023 that demonstrate adherence to these guidelines. Looking ahead, we discuss the potential of chemical proteomics approaches to elucidate natural products mechanisms of action and identify therapeutic targets for future research. By fostering innovation, we aim to advance natural products research and contribute to the development of novel therapeutics that will have a significant impact on healthcare.

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)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,009

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations133
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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