search query: @keyword random forest / total: 7
reference: 7 / 7
« previous | next »
Author:Sandholm, Niina
Title:Virtual biological activity profiles, biological descriptors, for use in data mining applications
Virtuaaliset biologiset affiniteettiprofiilit, biologiset deskriptorit, tiedonlouhinnassa
Publication type:Master's thesis
Publication year:2008
Pages:91      Language:   eng
Department/School:Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta
Main subject:Laskennallinen tekniikka   (S-114)
Supervisor:Kaski, Kimmo
Instructor:Schmidt, Friedemann
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark S80     | Archive
Keywords:rational drug design
affinity fingerprints
biological descriptor
QSAR modeling
random forest
dataset enrichment
lääkeainesuunnittelu
affiniteettisormenjäljet
biologinen deskriptori
QSAR mallinnus
päätösmetsä
kemiallisen kirjaston rikastaminen
Abstract (fin): Rationaalisen lääkesuunnittelun tavoitteena on löytää uusia, lupaavia lääkeaineiksi soveltuvia yhdisteitä, jotka sitoutuvat spesifisesti vain kohdemolekyyliinsä aiheuttamatta sivuvaikutuksia.
Uudet pienoiskokoiset menetelmät mahdollistavat yhdisteiden nopean testaamisen, joten biologisissa ja kemiallisissa tietokannoissa on saatavilla yhä enemmän informaatiota.
Yksi rationaalisen lääketieteen haasteista on hyödyntää kerättyä informaatiota ja rakentaa sen perusteella yhdisteiden sitoutumista ennustavia malleja.

Yhdisteiden sitoutumista ennustavat mallit ovat perinteisesti perustuneet yhdisteiden kemiallisesta rakenteesta johdettuihin muuttujiin eli deskriptoreihin.
Äskettäin on kuitenkin esitetty, että uusia lääkeaineita voitaisiin löytää tehokkaammin käyttämällä biologisia deskriptoreita, jotka kuvaavat lääkkeen biologista aktiivisuutta muita kohdemolekyylejä kohtaan.

Tämän työn tavoitteena oli luoda sarja aktiivisuutta ennustavia malleja, jotka oli muodostettu kemiallisiin rakenteisiin perustuvien deskriptoreiden avulla.
Mallintamisessa käytettiin monia menetelmiä ongelman ratkaisuun parhaiten sopivien löytämiseksi.
Sen jälkeen aktiivisuusmallien sarjaa käytettiin virtuaalisen biologisen aktiivisuusprofiilin muodostamiseen kullekin lääkeaine-ehdokkaalle.
Biologista aktiivisuusprofiilia käytettiin biologisena deskriptorina pohjana uusille malleille, jotka rikastivat kemiallisia tietokantoja eli järjestivät yhdisteet niiden ennustetun aktiivisuuden mukaan.
Mallit perustuivat aktiivisuusprofiilien vertaamiseen tunnettujen aktiivisten yhdisteiden profiileihin.
Kun menetelmää verrattiin vakiintuneeseen kemiallisiin rakenteisiin perustuvaan menetelmään, se löysi enemmän aktiivisia yhdisteitä.
Tämän perusteella voidaan päätellä, että biologiseen aktiivisuuteen perustuvat muuttujat ovat hyvä vaihtoehto perinteisille rakenteeseen pohjautuville muuttujille.
ED:2008-11-12
INSSI record number: 36533
+ add basket
« previous | next »
INSSI