Finding Substructures of Molecules for Predicting Biological Activity

• Main Author: Hofer, Heiko
• Other Authors: TU Chemnitz, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
• Format: Dissertation
• Language: English
• Published: Universitätsbibliothek Chemnitz 2003
• Subjects: ddc:004; ddc:570; Bioinformatik; Data Mining; Graphentheoretisches Modell
• Online Access: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:swb:ch1-200300124; http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:swb:ch1-200300124; http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/4644/data/hofer_thesis.pdf; http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/4644/20030012.txt

The main task of drug discovery is to find novel bioactive molecules. Bioactive molecules are for instance compounds that protect human cells against a virus. The context for this diploma thesis is the prediction of biological activity. The basis of the approach is a database of molecules, which a represented by their two dimensional structure. We analyse this database to find fragments that can be used to classify a novel molecule to the class of active molecules or to the class of inactive molecules. === Die Hauptaufgabe der Medikamentenforschung ist es neue biologisch aktive Moleküle zu finden. Moleküle sind zum Beispiel biologisch aktiv wenn sie bestimmte Zellen vor Kranheitserregern schützen. Das Ziel der Diplomarbeit ist die Vorhersage biologischer Aktivität. Der entwickelte Algorithmus verwendet eine Datenbank von Molekülen, bei der die Moleküle durch ihre zweidimensionale Struktur repräsentiert werden. Wir analysieren diese Datenbank um Teilstrukturen zu finden, die verwendet werden können um ein neues Molekül der Klasse der biologisch aktiven bzw. der Klasse der biologisch inaktiven Molekülen zuzuordnen.