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Originaltitel:
Enhanced Small Molecule Similarity for Quantitative Structure-Activity Relationship Modeling and Cheminformatics Applications 
Übersetzter Titel:
Verbesserte Ähnlichkeitskonzepte für kleine Moleküle zur Modellierung von Struktur-Wirkungsbeziehungen und für chemoinformatische Anwendungen 
Jahr:
2014 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Rost, Burkhard (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Rost, Burkhard (Prof. Dr.); Kramer, Stefan (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
BIO Biowissenschaften; DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Schlagworte (SWD):
Molekül; Ähnlichkeit; Data Mining; Maschinelles Lernen 
TU-Systematik:
BIO 110d; CHE 026d; DAT 708d; DAT 703d 
Kurzfassung:
This thesis introduces concepts for the enhancement of the calculation and application of small molecule similarity as it is used in the pharmaceutical and chemical industry. The main focus is on machine learning as well as data mining approaches used for the prediction of properties of uncharacterized molecules and for database similarity searches. The work shows how (quantitative) structure-activity relationships can be improved using enhanced small molecule similarity concepts. 
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Dissertation stellt Konzepte zur Verbesserung der Berechnung und von Anwendungen der Ähnlichkeit von Wirkstoffmolekülen wie sie in der pharmazeutischen und chemischen Industrie verwendet werden, vor. Hauptaugenmerk wird hierbei auf maschinelles Lernen sowie Data Mining auf Molekülmengen, welche zur Vorhersage von Eigenschaften nicht charakterisierter Moleküle verwendet werden, sowie auf Ähnlichkeitssuchen in Datenbanken gelegt. Die Arbeit beschäftigt sich mit der Verbesserung der Modellier...    »
 
Mündliche Prüfung:
13.06.2014 
Dateigröße:
7424036 bytes 
Seiten:
174 
Letzte Änderung:
07.10.2014