Maschinelles Lernen zur Funktionsvorhersage für Proteine im großen Maßstab

用于大规模蛋白质功能预测的机器学习

• 批准号: 5250242
• 负责人: Professor Dr. Joachim M. Buhmann
• 金额: --
• 依托单位: Departement Informatik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2000
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 1999-12-31 至 2002-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5250242?language=en
• 关键词: Maschinelles; Lernen; zur; Funktionsvorhersage; Proteine

... In diesem Projekt soll mittels einer Weiterentwicklung und Anpassung von maschinellen Lernverfahren zunächst die Grundlage für eine umfassende Vorhersage von Proteinfunktionen gelegt werden. Hierbei sollen durch moderne Lernverfahren Erkenntnisse über einzelne Aspekte von Proteinstruktur oder -funktion systematisch kombiniert werden. Moderne Inferenzmethoden erlauben es, aus der Gesamtheit des vorhandenen Datenmaterials weitergehende Schlüsse zu ziehen, als es mit bisherigen, auf einzelne Aspekte fokussierten Methoden möglich ist. Der Informationsgewinn ist im hohen Maße relevant, z. B. für die pharmazeutische Industrie. Für diesen Ansatz sind Lernverfahren nötig, um aus den vorhandenen Daten die relevanten Strukturen zu extrahieren, die gerade die Funktionalität charakterisieren und somit eine Funktionsvorhersage ermöglichen. Fundiert sind die verfolgten Ansätze durch die Verwendung Bayesscher Entscheidungstheorie einerseits und statistischer Lerntheorie andererseits. ...

...在这个项目中，需要一个Weiterentwicklung和Anpassung von maschinellen Lernverfahren zunächst die Grundlage für eine umfassessment Vorhersage von Proteinfunktionen gelegt韦尔登。这是通过现代的Lernverfahren Erkenntnisse über einzelne Aspekte von Proteinstruktur or der-function systematisch kombiniert韦尔登解决的。现代推理方法是一种基于数据处理技术的方法，它具有更好的推理能力，也有一种更关注细节的方法。Der Informationsgewinn ist im hohen Maße relevant，z. B。为制药工业。Für diesen Answersind Lernverfahren nötig，um aus den vorhandenen Daten die relevanten Strukturen zu extrahieren，die gerade die Funktionalität charakterisieren und somit eine Funktionsvorhersage ermöglichen. Fundiert sind die verfolgten Ansätze durch die Verwendung Bayesscher Entscheidungstheorie einerseits und statistischer Lerntheorie anderseits. ...