dc.contributor.author
Dunkel, Mathias
dc.date.accessioned
2018-06-07T20:34:18Z
dc.date.available
2008-09-29T09:25:20.449Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/6955
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-11154
dc.description.abstract
Schätzungen besagen, dass der virtuelle chemische Raum aus ca. 1063
organischen Kleinstrukturen (Moleküle kleiner als 500 Dalton) besteht. Davon
sind ca. 10 Millionen Strukturen in Datenbanken erfasst, was eine schwer
durchsuchbare Menge darstellt. Es existieren verschiedene Substanzbibliotheken
mit experimentell ermittelten und virtuell generierten 3D Kleinstrukturen,
doch ist die Verfügbarkeit der Substanzen oft unklar und Kataloge
verschiedener Hersteller müssen einzeln durchsucht werden. Auch eine chemische
und wirkspezifische Klassifikation der Substanzen sowie Referenzierungen zu
aktuellen Publikationen sind nur durch hohen manuellen Einsatz möglich. Um
diese Probleme zu vermeiden und den Aufwand zu reduzieren, wird in der
vorliegenden Arbeit ein Überblick über aktuell verfügbare synthetische
Wirkstoffe und Naturstoffe gegeben und biomedizinische Spezialdatenbanken
unter Verwendung von cheminformatischen Methoden erstellt. Sowohl chemische
Strukturdaten als auch substanzspezifische Informationen wurden dafür
zusammengestellt, in einheitliche Formate überführt und in Datenbanken
integriert. Statistiken zu physikochemischen Eigenschaften der verschiedenen
Datenbanken wurden erstellt und ausgewertet. Wirkstoffe wurden nach
strukturellen und chemischen Gesichtspunkten klassifiziert. Neben 2D
Ähnlichkeitssuchen wurde auch ein 3D Überlagerungsalgorithmus integriert.
Durch Verknüpfungen der Datenbanken untereinander ist in einem integrativen
Projekt eine universelle Datenbankanwendung namens SuperTarget entstanden,
welche der wissenschaftlichen Gemeinschaft einen umfangreichen Überblick zu
Medikament-Zielprotein Interaktionen sowie deren Position im Pathway gibt und
die Vorhersage neuer Medikament-Protein-Pathway Beziehungen ermöglicht. Die
Anwendbarkeit der Datenbanken wurde am Beispiel von Ähnlichkeitssuchen mit
bekannten Substanzen, die gegen die Ausbreitung von Prionen in Zellassays
wirken und des Auffindens von neuen Wirkstoffen gegen die Ausbreitung von
Prionen gezeigt. Weitere Inhibitoren zur Hemmung von Lipoxygenase sowie,
Apoptose auslösende Stoffe wurden mit Hilfe der Spezialdatenbanken
vorgeschlagen und anschließend erfolgreich auf Wirksamkeit getestet. Die
Datenbanken sind online erreichbar:
http://bioinformatics.charite.de/content/databases_and_applications.php
de
dc.description.abstract
It is assumed that the virtual chemical space consists of approximately 1063
small organic compounds (molecules smaller than 500 Dalton). Approximately 10
million structures out of these are stored in databases. There are different
compound libraries with experimentally determined and virtually generated 3D
structures, but the availability of the substances often remains unclear so
that catalogs from various manufacturers must be searched individually.
Chemical and therapeutical classifications of substances, as well as
references to current publications, are also only available through high
manual endeavor. To avoid these problems and to reduce efforts, the present
work gives an overview of currently available synthetic drugs and natural
products, and special biomedical databases using cheminformatical methods are
developed. Both chemical structure data and substance-specific information was
collected, converted into uniform formats and integrated into several
databases. Statistics on physicochemical properties of compounds in various
databases were created and evaluated, and compounds were classified
structurally and chemically. Besides the 2D similarity search a 3D
superposition algorithm was implemented. As an integrative project a universal
database application called SuperTarget was developed by linking the databases
with each other. This application offers the scientific community a
comprehensive overview of drug-target protein interactions and their position
in the pathway, together with the prediction of new drug-protein pathway
relations. The applicability of the special databases was exemplarily
validated by similarity searches with known substances active against the
spread of prions in cell assays. Further, compounds to inhibit Lipoxygenase as
well as apoptosis triggering substances have been found using the proposed
special databases and were successfully tested for efficacy. The databases are
accessible online:
http://bioinformatics.charite.de/content/databases_and_applications.php
en
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject.ddc
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::610 Medizin und Gesundheit
dc.title
3D Konformationsdatenbanken für das in silico Screening
dc.contributor.contact
mathias.dunkel@charite.de
dc.contributor.firstReferee
Priv.-Doz. Dr. rer. medic. R. Preißner
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. H.-G. Holzhütter
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. I. Koch
dc.date.accepted
2008-10-17
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000005469-9
dc.title.translated
3D conformational databases for in silico screening
en
refubium.affiliation
Charité - Universitätsmedizin Berlin
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000005469
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000004440
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access