Development of molecular mechanics methods to cover conjugated drug-like molecules for structure based drug design
Notice bibliographique
Résumé
Considerable resources and time are required to bring a new drug to the market, in a multidisciplinary process involving structural biologists, synthetic chemists, pharmacologists, among many other experts.It has long been recognized that computation could alleviate costs and human-involvement; and computational tools are now applied to virtually all stages of the drug discovery process.From rigorous statistical analyses of large sets of data or employment of newly emerging artificial intelligence techniques to predict absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity (ADMET) properties among others, to more physically grounded methods I would like to thank Nicolas Moitessier for allowing to enter the fascinating field of computational chemistry without any prior knowledge of programming.Thank you for your guidance over the entire course of my research, for providing your scientific insights when I most needed them, and for proofreading this thesis.I would like to particularly thank Stephen J. Barigye, who helped me tremendously as I first learned to program and initiated my research.Your constructive comments and criticisms have kept me motivated and surely made me a better researcher.Our long and captivating scientific discussions will remain some of my best memories from this degree.I would also like to thank Wanlei Wei with whom it has been a pleasure to collaborate over these past few months, as well as everyone else who has been part of our group during these two years.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».