User: Guest  Login
Original title:
Enhanced Small Molecule Similarity for Quantitative Structure-Activity Relationship Modeling and Cheminformatics Applications
Translated title:
Verbesserte Ähnlichkeitskonzepte für kleine Moleküle zur Modellierung von Struktur-Wirkungsbeziehungen und für chemoinformatische Anwendungen
Author:
Girschick, Tobias
Year:
2014
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Rost, Burkhard (Prof. Dr.)
Referee:
Rost, Burkhard (Prof. Dr.); Kramer, Stefan (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
BIO Biowissenschaften; DAT Datenverarbeitung, Informatik
Controlled terms:
Molekül; Ähnlichkeit; Data Mining; Maschinelles Lernen
TUM classification:
BIO 110d; CHE 026d; DAT 708d; DAT 703d
Abstract:
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.
Translated abstract:
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...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1185447
Date of submission:
18.12.2013
Oral examination:
13.06.2014
File size:
7424036 bytes
Pages:
174
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20140613-1185447-0-8
Last change:
07.10.2014
 BibTeX