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Enregistrement W4406562207 · doi:10.1016/j.slasd.2025.100214

Single-plate kinome screening in live-cells to enable highly cost-efficient kinase inhibitor profiling

2025· article· en· W4406562207 sur OpenAlexfundno aff
Martin P. Schwalm, Stefan Knapp

Notice bibliographique

RevueSLAS DISCOVERY · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGenentechDeutschen Konsortium für Translationale KrebsforschungOntario Genomics InstituteEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMcGill UniversityInnovative Health InitiativeOntario GenomicsGenome CanadaBayerPfizerDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutsches KrebsforschungszentrumBristol-Myers Squibb
Mots-clésKinomeProfiling (computer programming)KinaseComputational biologyComputer scienceCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer research, cancer treatment, and the field of chemical biology are examples which heavily rely on the discovery of selective kinase inhibitors. While determining on-target potency is often feasible for most laboratories, the equally critical but frequently neglected selectivity screening remains less accessible to the broader scientific community. This limitation can stem from various factors, such as the unavailability of a large number of purified kinases or the costs associated with commercial screening systems. To address these challenges and enable a wider range of scientists, this protocol leverages a commercial kinome selectivity screen to facilitate a low-cost, two-day, single-plate selectivity screen against 192 kinases.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

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 GPT0,300
Écart entre enseignants0,273 · 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
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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