Die Analyse von molekularen Graph-Strukturen erfordert hocheffiziente Methoden. Ein Ziel besteht dabei in der Identifikation von Subgraphen, die entweder in toxischen oder nicht-toxischen Verbindungen besonders häufig auftreten. Die Ergebnismengen sind jedoch oft zu groß für effiziente Folgeverarbeitung. Diese Arbeit zeigt, dass sich konzisere Repräsentationen effizient berechnen lassen und von erheblichem Nutzen für Vorhersagemodelle sind. Eine Kombination aus strukturellen und statistischen Constraints ermöglicht dabei die effiziente Berechnung.     «

Die Analyse von molekularen Graph-Strukturen erfordert hocheffiziente Methoden. Ein Ziel besteht dabei in der Identifikation von Subgraphen, die entweder in toxischen oder nicht-toxischen Verbindungen besonders häufig auftreten. Die Ergebnismengen sind jedoch oft zu groß für effiziente Folgeverarbeitung. Diese Arbeit zeigt, dass sich konzisere Repräsentationen effizient berechnen lassen und von erheblichem Nutzen für Vorhersagemodelle sind. Eine Kombination aus strukturellen und statistischen Co...     »