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Enregistrement W4405974389 · doi:10.3390/molecules30010077

Dereplication of Natural Product Antifungals via Liquid Chromatography–Tandem Mass Spectrometry and Chemical Genomics

2024· article· en· W4405974389 sur OpenAlexaff
Nathaniel J. Brittin, David J. Aceti, Doug R. Braun, Spencer S. Ericksen, Scott R. Rajski, Cameron R. Currie, David R. Andes, Tim S. Bugni

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésNatural productLiquid chromatography–mass spectrometryMass spectrometryChromatographyChemistryTandem mass spectrometryComputational biologyBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently expanded reports of multidrug-resistant fungal infections underscore the need to develop new and more efficient methods for antifungal drug discovery. A ubiquitous problem in natural product drug discovery campaigns is the rediscovery of known compounds or their relatives; accordingly, we have integrated Liquid Chromatography–Tandem Mass Spectrometry (LC-MS/MS) for structural dereplication and Yeast Chemical Genomics for bioprocess evaluation into a screening platform to identify such compounds early in the screening process. We identified 450 fractions inhibiting Candida albicans and the resistant strains of C. auris and C. glabrata among more than 40,000 natural product fractions. LC-MS/MS and chemical genomics were then used to identify those with known chemistry and mechanisms of action. The parallel deployment of these orthogonal methods improved the detection of unwanted compound classes over the methods applied individually.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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