Bioinformatische und -statistische HCV-Sequenzanalyse

丙型肝炎病毒耐药机制包括干扰素、利巴韦林、阿曼达丁和抗病毒药物、丙型肝炎病毒耐药和抗病毒药。用MIT Verfügbaren方法对HüllProtein E2、NS4B和NS5A、Ionenkanal P7、Sowie die HCV-Protease NS3/4A和Polymerase 5B进行相关分析。大北是多态的，突变和特殊的集合识别，它估计是特征的，z.b.der IFN抗性是不同的。您的位置：我也知道>教育/科学>教育/科学>师范学院>。[参考译文]在我们的项目中，他们的特征是特征选择，这是一种新的识别方法。对丙型肝炎/丙型肝炎耐药和优化抗病毒治疗进行了研究。

Resistenzmechanismen des Hepatitis C Virus (HCV) gegen Interferon (IFN), Ribavirin, Amantadin und spezifisch antivirale Medikamente, sowie die HCVRezeptorinteraktion und damit verbundene klinische Epiphänomene (z.B. Kryoglobulinämie) werden intensiv untersucht. Dabei werden relevante Sequenzabschnitte des HCV-Genoms sequenziert (Hüllprotein E2, Nicht- Strukturproteine NS4B und NS5A, Ionenkanal p7, sowie die HCV-Protease NS3/4A und Polymerase 5B) und mit verfügbaren Methoden der in-silico Sequenzanalyse und des statistischen Lernens analysiert. Dabei werden Polymorphismen, Mutationen und spezifische Muster identifiziert, die mit bestimmten Eigenschaften, z.B. der IFNResistenz assoziiert sind. Die Vorhersagen erreichen eine sehr hohe Spezifität. Eine direkte Modellinterpretation für den Kliniker oder für weitere molekularbiologische Untersuchungen war bisher jedoch nur begrenzt möglich. In diesem Projekt soll nun versucht werden, die identifizierten Muster hinsichtlich ihrer Eigenschaften (feature selection) zu charakterisieren, um z.B. gezielte Mutageneseexperimente zu ermöglichen. Aufbauend auf den zunehmend verfügbaren Resistenzdaten soll geno2pheno for Hepatitis C/HCV zur sequenzbasierten Vorhersage von Resistenz und zur Optimierung der spezifischen antiviralen Therapie etabliert werden.