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TU Berlin

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Anwendunden in der Bio- und Chemoinformatik

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Daten in der Bio- und Chemoinformatik lassen sich auf natürliche Weise durch Strukturen darstellen. Wir entwickeln Lernverfahren auf strukturierten Daten für Klassifikation, Regression und explorative Datenanalyse. Die Verfahren beruhen auf jüngsten Forschungsansätzen des maschinellen Lernen auf strukturierten Daten. Daten aus der Bio- und Chemoinformatik dienen auch zur Validierung der bereits von uns entwickelten Verfahren (vgl. "Lernen auf strukturierten Daten"). Gegenwärtige Anwendungen beinhalten die Klassifikation von DNA Mikroarrays, Analyse von Proteinsequenzen und QSAR-Analyse von chemischen Strukturen.

Danksagung: Dieses Projekt wurde von der Technischen Universität Berlin finanziert.

Ausgewählte Publikationen:

Mohr, J., Jain, B., Sutter, A., Laak, A., Steger-Hartmann, T., Heinrich, H. and Obermayer, K. (2010). A Maximum Common Subgraph Kernel Method for Predicting the Chromosome Aberration Test. Journal of Chemical Information and Modelling, 50, 1821–1838.


Jain, B., Stehr, H., Lappe, M. and Obermayer, K. (2009). Multiple Alignment of Contact Maps. 2009 International Joint Conference on Neural Networks. IEEE, 1401 – 1406.,10.1109/IJCNN.2009.5178907


Mohr, J., Jain, B. and Obermayer, K. (2008). Molecule Kernels: A Descriptor- and Alignment-Free QSAR Approach. Journal of Chemical Information and Modeling, 48, 1868 – 1881.


Hochreiter, S., Heusel, M. and Obermayer, K. (2007). Fast Model-based Protein Homology Detection without Alignment. Bioinformatics, 23, 1728 – 1736.


Hochreiter, S., Clevert, D.-A. and Obermayer, K. (2006). A New Summarization Method for Affymetrix Probe Level Data. Bioinformatics, 22, 943 – 949.


Hochreiter, S. and Obermayer, K. (2004). Gene Selection for Microarray Data. Kernel Methods in Computational Biology. MIT Press, 319 – 356.,


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