Medicine plays a monumental role in modern society; however, drug discovery is an expensive endeavour. With the advent high throughput assays, frequent hitters pose a significant problem in early-stage drug discovery. In this thesis, we describe three machine learning models developed to identify potential false positives in popular assay systems such luciferase-based assays, AlphaScreen, and GPCR assays. Such models can be used to identify false positives and frequent hitters early in the drug discovery pipeline, thereby reducing the risk of false leads.     «

Medicine plays a monumental role in modern society; however, drug discovery is an expensive endeavour. With the advent high throughput assays, frequent hitters pose a significant problem in early-stage drug discovery. In this thesis, we describe three machine learning models developed to identify potential false positives in popular assay systems such luciferase-based assays, AlphaScreen, and GPCR assays. Such models can be used to identify false positives and frequent hitters early in the drug...     »

Die Medizin spielt in der modernen Gesellschaft eine essentielle Rolle. Dabei ist die Entwicklung neuer Medikamente ein enorm aufwändiges Unterfangen. Hochdurchsatztechniken spielen dabei eine wichtige Rolle. Allerdings liefern diese Techniken eine Vielzahl falsch-positiver Verbindungen. In dieser Arbeit wird die Entwicklung dreier "machine learning" Methoden zur Identifizierung solcher falsch-positiven Verbindungen für drei verschiedene Assay Techniken beschrieben. Diese Methoden unterstützen die früzeitige Identifizierung falsch positiver Verbindungen und reduzieren das Risiko ungeeignete Leitstrukturen zu verfolgen.     «

Die Medizin spielt in der modernen Gesellschaft eine essentielle Rolle. Dabei ist die Entwicklung neuer Medikamente ein enorm aufwändiges Unterfangen. Hochdurchsatztechniken spielen dabei eine wichtige Rolle. Allerdings liefern diese Techniken eine Vielzahl falsch-positiver Verbindungen. In dieser Arbeit wird die Entwicklung dreier "machine learning" Methoden zur Identifizierung solcher falsch-positiven Verbindungen für drei verschiedene Assay Techniken beschrieben. Diese Methoden unterstützen...     »