Studium

601
Teilnahmepflicht

Wenn eine Veranstaltungsinstanz aus einer Schablone erstellt wird, befindet sie sich in diesem Zustand.

  • Die Daten sind in der Regel noch nicht vollständig und es kann noch alles bearbeitet werden.
  • Dozenten und Sekretariate können den Zuständ auf Bearbeitet setzen.

Informationen zum Softwarepraktikum befinden sich auch auf der Homepage des Studiengangs Bioinformatik.

Platform für Ligand-basierte Toxizitätsvorhersagen

Die Computergestützte Vorhersage des Risikopotentials von neuen Molekülen ist eine wichtige Aufgabe, u.a. im Zusammenhang mit der Reduzierung von Tierversuchen (http://www.bb3r.de/). Daher werden wir mit Hilfe von Python Skripten Machine Learning Modelle aufbauen um Toxizitätsvorhersagen zu machen. Dazu werden Toxizitätsdaten von frei verfügbaren Quellen gesammelt. Diese Test- und Trainingsdaten zusammen mit verschiedenen molekularen Deskriptoren stellen die Basis für unsere Toxizitätsvorhersage dar. Neben genauer Evaluierung der Modelle, wird an einer neuen Methode gearbeitet um molekulare Eigenschaften zu extrahieren, die für toxische Effekte verantwortlich sind.

Die Ergebnisse sollen als Webserver zur Verfügung gestellt werden, um damit anderen Wissenschaftlern zu erlauben, die Toxizität ihrer Moleküle abzuschätzen. Eine anschließende Veröffentlichung der Methoden ist wünschenswert.

Verwendete Programmiersprache(n): Python (scikit-learn, RDKit), Webserver (django, json, jquery, …)

Mehr Informationen zur wissenschaftlichen Ausrichtung der Gruppe finden Sie unter https://physiologie-cbf.charite.de/institut/arbeitsgruppen/ag_volkamer/

Platform for ligand-based toxicity prediction

The in-silico prediction of compound toxicity is a very important task, i.e. for the reduction of animal testing (http://www.bb3r.de/). Thus, we will implement Python scripts to set up a machine learning model for toxicity predictions. The data from freely available sources for toxicity predictions will be collected. This test and training data together with different molecular descriptors will be the basis for our toxicity predictor. Besides exhaustive evaluation of the models, a new method will be developed to extract the molecular features responsible for the toxic effect.

If successful, the model will be made available as a user-friendly web-server to allow other researchers to predict the toxicity of their compound of interest. A potential publication would be the ultimate goal of our work.

Used programming languages: Python (scikit-learn, RDKit), Webserver (django, json, jquery, …)

For further information on the research interests of the group see https://physiologie-cbf.charite.de/en/institute/workgroups/team_volkamer

Sprachübergreifend

601 015
Teilnahmepflicht

Werdende Mütter

Keine Gefährdungen vorliegend
Teilweise Gefährdungen vorliegend
Alternative Lehrveranstaltung
Gefährdungen vorliegend
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Stillende Mütter

Keine Gefährdungen vorliegend
Teilweise Gefährdungen vorliegend
Alternative Lehrveranstaltung
Gefährdungen vorliegend
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Begleitveranstaltungen

Seminar zu Projektmanagement im Softwarebereich (Toxizitätsvorhersage)

Werdende Mütter

Keine Gefährdungen vorliegend
Teilweise Gefährdungen vorliegend
Alternative Lehrveranstaltung
Gefährdungen vorliegend
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Stillende Mütter

Keine Gefährdungen vorliegend
Teilweise Gefährdungen vorliegend
Alternative Lehrveranstaltung
Gefährdungen vorliegend
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