DRESIS 2.0: the comprehensive landscape of drug resistance information
Notice bibliographique
Résumé
Elucidating mechanisms of drug resistance is key for overcoming resistance, guiding drug design, and enabling accurate resistance prediction. Recently, disease metabolic reprogramming has emerged as a novel mechanism of resistance, which enables disease cells to adapt to therapeutic resistance by altering energy production pathways, cellular signaling, and biosynthesis processes. Moreover, protein structure alterations also play a pivotal role in resistance study, facilitating mechanistic understanding, and structure-based target discovery. In other words, integrating these recently accumulated critical data is essential for enriching the landscape of drug resistance data. Therefore, in this study, DRESIS was a significant update by providing (i) 236 molecules that drive metabolic reprogramming and confer resistance to 168 drugs, together with a detailed mechanism, (ii) 2228 protein structural variants implicated in resistance to 671 drugs across 238 diseases, and (iii) greatly expanded landscapes of drug resistance information, now featuring 398 newly added key drug-resistant molecules, 356 drugs with the latest published resistance mechanisms, and 81 new drug-resistant disease categories. All in all, DRESIS 2.0 is expected to serve as a valuable resource for the scientific community and provide important support in tackling the global challenge of drug resistance, which is now publicly accessible at https://idrblab.org/dresis/.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,025 |
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 ».