Das Programmsystem SOLVES zur Suche und Optimierung von Leitstrukturen

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URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-17567
http://hdl.handle.net/10900/48760
Dokumentart: Dissertation
Date: 2005
Language: German
Faculty: 7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Department: Sonstige - Informations- und Kognitionswissenschaften
Advisor: Zell, Andreas
Day of Oral Examination: 2005-06-08
DDC Classifikation: 004 - Data processing and computer science
Keywords: Arzneimitteldesign , Genetische Programmierung , Maschinelles Lernen , Moleküldeskriptor , Prozesskette
Other Keywords:
drug design , genetic programming , machine learning , molecular descriptor , workflow
License: Publishing license including print on demand
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Inhaltszusammenfassung:

Das Hauptziel dieser Arbeit liegt in der Konzeption und Implementierung eines Hilfsmittels, welches Methoden zur Datenverarbeitung und -auswertung (wie z. B. Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen) mit weiteren anwendungsspezifischen Verfahren kombiniert und im Rahmen einer einheitlichen Benutzungsoberfläche dem in der Pharmaforschung tätigen Wissenschaftler zur Verfügung stellt. Es handelt sich dabei um ein verteiltes Programmsystem namens SOLVES, welches eine einfache, flexible und intuitive Zusammenstellung von Berechnungsabläufen ermöglicht und die erzielten Ergebnisse dauerhaft und nachvollziehbar archiviert. Es werden beispielhafte Anwendungen von SOLVES im Bereich der Vorhersage von Moleküleigenschaften und der Selektion von Deskriptoren besprochen. Zusätzlich wird das neu entwickelte STEEDS-Verfahren zur Optimierung von Substruktur-Deskriptoren vorgestellt und die damit erzielten Ergebnisse diskutiert.

Abstract:

The main goal of this work is the design and implementation of the SOLVES program system, which combines methods for data processing and evaluation (e.g. neural networks and evolutionary algorithms) with application-field specific methods under a common, integrated user interface. This distributed program system is based on the CORBA middleware standard. It allows easy, flexible and intuitive generation of workflows. The calculated results can be archieved permanently and comprehensibly in relational databases. Several examples of possible applications of SOLVES for the prediction of molecular properties and the selection of molecular descriptors are given. Additionally, a novel method for the optimization of substructural descriptors named STEEDS is introduced, which maps SMARTS patterns to tree structures. The optimization is performed by strongly-typed genetic programming. Two successful applications of the STEEDS method are described, and the obtained results are discussed.

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