Analyse von Wirkungszusammenhängen bei der Medikamentenentwicklung
Analyse von Wirkungszusammenhängen bei der Medikamentenentwicklung
批准号:
5254813
负责人:
Professor Dr. Thomas Lengauer
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2001
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2000-12-31 至 2005-12-31
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英文摘要
Als Ergebnis des Humangenomprojektes und der sich anschließenden "Structural Genomics"-Forschung wächst der Kenntnisstand über potentielle Angriffspunkte von Wirkstoffen für die Behandlung unterschiedlichster Krankheitsbilder explosionsartig an. Die Wirkstofforschung steht vor einem mit derzeit angewandten Methoden nicht mehr zu bewältigendem Informationsfluß. So sind z. B. 30.000 der ca. 100.000 menschlichen Gene bereits kartiert. Deren Expressionsmuster können mit sogenannten "DNA Chips" im Experiment im großen Maßstab bestimmt werden. Inzwischen sind die unterschiedlichsten biologischen Datenbanken - diese enthalten z. B. Sequenzinformation, Strukturinformation oder Funktion von Proteinen, metabolische Netzwerke etc. - im Internet über "remote computer access" verfügbar. Ziel dieses Projektes soll es sein, ein Datamining Tool zu entwickeln, das in der Medikamentenforschung eingesetzt werden kann. Das System soll in der Lage sein, aus der Überfülle an Information aus HTS-Datensätzen Wirkungszusammenhänge und Leitstrukturen herauszufiltern und dem Nutzer in einer anschaulichen Darstellungsform zur Verfügung zu stellen. Als High Throughput Screening (HTS) wird das automatisierte Testen von Bindungsaffinitäten von kleinen Liganden an ein gegebenes Zielprotein im großen Maßstab im Labor bezeichnet. Die Leitstruktur ist Ausgangspunkt der Suche nach einem neuen Arzneimittel. Eine solche Substanz besitzt bereits eine erwünschte biologische Wirkung, für den therapeutischen Einsatz fehlen aber noch bestimmte Eigenschaften. Die zu entwickelnde Software soll unter allen getesteten Substanzen geeignete Leitstrukturen vorschlagen. Dazu müssen in erster Linie Methoden des Information Mining benutzt werden, die erstens mit den heterogenen Datenbanken und zweitens mit der zum Teil fehlerbehafteten Information umgehen können, um die Datenflut geeignet zu reduzieren. Das System wird sowohl automatisch Hypothesen generieren und Abhängigkeiten modellieren als auch den gezielten Suchprozeß nach bestimmten Informationen des Anwenders unterstützen. Ein weiterer wichtiger Aspekt wird die Verifikation dieser Hypothesen sein. Interaktiv und iterativ werden Modelle synthetisiert, validiert und optimiert.
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Vorhersage und Analyse von Proteinstrukturen und Struktur-Funktionsbeziehungen
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批准号:5399932
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项目类别:Priority Programmes
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资助金额:$0.0万
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财政年份:2003
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负责人:Professor Dr. Thomas Lengauer
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依托单位:
Maschinelles Lernen zur Funktionsvorhersage für Proteine im großen Maßstab
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批准号:5250250
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项目类别:Research Grants
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资助金额:$0.0万
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财政年份:2000
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负责人:Professor Dr. Thomas Lengauer
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批准号:5257875
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项目类别:Research Grants
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资助金额:$0.0万
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财政年份:2000
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负责人:Professor Dr. Thomas Lengauer
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依托单位:
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批准号:5153766
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项目类别:Priority Programmes
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资助金额:$0.0万
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财政年份:1998
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负责人:Professor Dr. Thomas Lengauer
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依托单位:
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批准号:5098542
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项目类别:Priority Programmes
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资助金额:$0.0万
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财政年份:1998
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负责人:Professor Dr. Thomas Lengauer
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依托单位:
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批准号:5210040
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项目类别:Priority Programmes
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资助金额:$0.0万
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财政年份:1995
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负责人:Professor Dr. Thomas Lengauer
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依托单位:
国内基金
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半有限von Neumann代数中投影集上的Wigner定理
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批准号:
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资助金额:24.0万元
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批准年份:2020
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依托单位:
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项目类别:青年科学基金项目
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依托单位:
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依托单位:
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项目类别:青年科学基金项目
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