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Enregistrement W4409225435 · doi:10.1016/j.slasd.2025.100228

Empowering research in chemical biology and early drug discovery – an update from the European research infrastructure EU-OPENSCREEN

2025· review· en· W4409225435 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSLAS DISCOVERY · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Arts and Social Sciences, Carleton UniversityBurns Memorial FundHorizon 2020Bundesministerium für Bildung und ForschungEuropean Commission
Mots-clésDrug discoveryComputational biologyPolitical scienceData scienceBiologyComputer scienceBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

EU-OPENSCREEN is the European research infrastructure consortium for chemical biology and early drug discovery. It provides open access to high-throughput screening, chemoproteomics and spatial MS-based omics platforms and medicinal chemistry groups to support the discovery of new biologically active small molecules that act as starting points for the development of new chemical tool compounds and drugs. Since its inauguration in 2018, the research infrastructure evolved from a blueprint to a fully operational platform. As new trends and technologies have an important impact on modern drug discovery, EU-OPENSCREEN continuously expands and refines its portfolio of technologies and expertise. In this perspective, the key achievements of the past six years and the planned activities over the next years are described. We illustrate how scientists can benefit from EU-OPENSCREEN through gaining access to technology platforms and expertise to unlock the extraordinary potential of their research projects and translate them into novel, impactful and innovative applications.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,383 · 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