Investigation of BCRP-inhibitors using QSAR and machine learning methods

BCRP is the second member of the subfamily G of the ABC transporters. BCRP is involved in several physiological functions, including protection of the human body from xenobiotics. The overexpression of this membrane protein in certain tumor cell lines leads to cross-resistance against various chemotherapeutic drugs. In this work, the inhibitory activity of several compounds against BCRP and P-gp were assayed using a Hoechst 33342 assay for BCRP and a Calcein AM assay for P-gp. Furthermore, the potency of the studied compounds has been rationalized using a classical QSAR approach. Finally, three machine learning algorithms (Self-Organizing Maps, Support Vector Machine and k-Nearest Neighbors) were used, in order to generate a global model useful to predict if small ligands could be (or not) BCRP-inhibitors

Interactive Learning for the Analysis of Biomedical and Industrial Imagery

In der vorliegenden Dissertation werden Methoden des überwachten Lernens untersucht und auf die Analyse und die Segmentierung digitaler Bilddaten angewendet, die aus diversen Forschungsgebieten stammen. Die Segmentierung und die Klassifikation spielen eine wichtige Rolle in der biomedizinischen und industriellen Bildverarbeitung, häufig basiert darauf weitere Erkennung und Quantifikation. Viele problemspezifische Ansätze existieren für die unterschiedlichsten Fragestellungen und nutzen meist spezifisches Vorwissen aus den jeweiligen Bilddaten aus. In dieser Arbeit wird ein überwachtes Lernverfahren vorgestellt, das mehrere Objekte und deren Klassen gleichzeitig segmentieren und unterscheiden kann. Die Methode ist generell genug um einen wichtigen Bereich von Anwendungen abzudecken, für deren Lösung lokale Merkmale eine Rolle spielen. Segmentierungsergebnisse dieses Ansatzes werden auf verschiedenen Datensätzen mit unterschiedlichen Problemstellungen gezeigt. Die Resultate unterstreichen die Anwendbarkeit der Lernmethode für viele biomedizinische und industrielle Anwendungen, ohne dass explizite Kenntnisse der Bildverarbeitung und Programmierung vorausgesetzt werden müssen. Der Ansatz basiert auf generellen Merkmalsklassen, die es erlauben lokal Strukturen wie Farbe, Textur und Kanten zu beschreiben. Zu diesem Zweck wurde eine interaktive Software implementiert, welche, für gewöhnliche Bildgrößen, in Echtzeit arbeitet und es somit einem Domänenexperten erlaubt Segmentierungs- und Klassifikationsaufgaben interaktiv zu bearbeiten. Dafür sind keine Kenntnisse in der Bildverarbeitung nötig, da sich die Benutzerinteraktion auf intuitives Markieren mit einem Pinselwerkzeug beschränkt. Das interaktiv trainierte System kann dann ohne weitere Benutzerinteraktion auf viele neue Bilder angewendet werden. Der Ansatz ist auf Segmentierungsprobleme beschränkt, für deren Lösung lokale diskriminative Merkmale ausreichen. Innerhalb dieser Einschränkung zeigt der Algorithmus jedoch erstaunlich gute Resultate, die in einer applikationsspezifischen Prozedur weiter verbessert werden können. Das Verfahren unterstützt bis zu vierdimensionale, multispektrale Bilddaten in vereinheitlichter Weise. Um die Anwendbar- und Übertragbarkeit der Methode weiter zu illustrieren wurden mehrere echte Anwendungsfälle, kommend aus verschiedenen bildgebenden Bereichen, untersucht. Darunter sind u. A. die Segmentierung von Tumorgewebe, aufgenommen mittelsWeitfeldmikroskopie, die Quantifikation von Zellwanderungen in konfokalmikroskopischen Aufnahmen für die Untersuchung der adulten Neurogenese, die Segmentierung von Blutgefäßen in der Retina des Auges, das Verfolgen von Kupferdrähten in einer Anwendung zur Produktauthentifikation und die Qualitätskontrolle von Mikroskopiebildern im Kontext von Hochdurchsatz-Experimenten. Desweiteren wurde eine neue Klassifikationsmethode basierend auf globalen Frequenzschätzungen für die Prozesskontrolle des Papieranlegers an Druckmaschinen entwickelt

Bioinformatics

This book is divided into different research areas relevant in Bioinformatics such as biological networks, next generation sequencing, high performance computing, molecular modeling, structural bioinformatics, molecular modeling and intelligent data analysis. Each book section introduces the basic concepts and then explains its application to problems of great relevance, so both novice and expert readers can benefit from the information and research works presented here

Protein function and inhibitor prediction by statistical learning approach

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Chemical Information Bulletin

Periodic supplement for "the regular journals of the American Chemical Society," containing annotated bibliographies of chemical documentation literature as well as information about meetings, conferences, awards, scholarships, and other news from the American Chemical Society (ACS) Division of Chemical Literature

Information Systems and Healthcare XXXIV: Clinical Knowledge Management Systems—Literature Review and Research Issues for Information Systems

Knowledge Management (KM) has emerged as a possible solution to many of the challenges facing U.S. and international healthcare systems. These challenges include concerns regarding the safety and quality of patient care, critical inefficiency, disparate technologies and information standards, rapidly rising costs and clinical information overload. In this paper, we focus on clinical knowledge management systems (CKMS) research. The objectives of the paper are to evaluate the current state of knowledge management systems diffusion in the clinical setting, assess the present status and focus of CKMS research efforts, and identify research gaps and opportunities for future work across the medical informatics and information systems disciplines. The study analyzes the literature along two dimensions: (1) the knowledge management processes of creation, capture, transfer, and application, and (2) the clinical processes of diagnosis, treatment, monitoring and prognosis. The study reveals that the vast majority of CKMS research has been conducted by the medical and health informatics communities. Information systems (IS) researchers have played a limited role in past CKMS research. Overall, the results indicate that there is considerable potential for IS researchers to contribute their expertise to the improvement of clinical process through technology-based KM approaches