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/