Best Practices and Recommendations for Non-Liquid Matrices Bioanalysis
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of Non-Liquid Matrices (NLMs) can provide key information on many aspects in drug discovery and development. These include but are not limited to drug uptake and distribution, engagement and modulation, and target exposure. A thorough understanding of these aspects is fundamental to the progression of drug development. In many cases, such an understanding can only be achieved through quantitative analysis of NLMs. Such dependence can lead to bottlenecks in the drug development process-as the practices and regulations that govern bioanalysis of conventional liquid matrices typically cannot be directly applied to NLMs. This paper strives to fill this crucial gap. To this end, subject matter experts from across the industry, through the auspices of the AAPS Bioanalytical Community, have combined their collective best practices for NLM bioanalysis in this paper. Certainly, this endeavor came with challenges, the most prominent of which also serves as the impetus for this project, the lack of literature on NLM bioanalysis dealing with different types of NLM, analysis rigor, and best practices to draw from. This paper aims to serve as a comprehensive set of best practices drawn from the experiences of leading scientists across the industry-for NLM bioanalysis in drug development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,158 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,015 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».