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Auf dem Weg zur prädikativen (Eco-) Toxikologie : Datenintegration und Anwendung künstlicher Intelligenz auf Chemikaliendaten

On the way to predicative (eco-) toxicology : data integration and application of artificial intelligence on chemical data

  • Durch verschiedene Industriezweige gelangen viele Chemiaklien in die Umwelt und lagern sich dort an. Dabei haben viele dieser Chemikalien für die Umwelt und den Menschen schädliche Nebenwirkungen. Diese sind einerseits von der Exposition der Substanzen und andernseits von Effekten auf den biologischen Kreislauf abhängig. Um die genauen Auswirkungen dieser Verbindungen beurteilen zu können, ist es jedoch wichtig beide Bereiche zu betrachten. Im Rahmen dieser Arbeit wurde deswegen ein Ansatz entwickelt,mit dem die Daten der Exposition und die Daten der Auswirkungen mit einander verknüpft werden können. Dazu wurden zuerst Chemikalien für die Expositionsdaten und Chemikalien für die Wirkungsdaten bereitstehen aus öffentlich zugänglichen Datenbanken gesammelt. Mit Hilfe der Wirkungsdaten wurden anschließend Neuronale Netze trainiert. Es konnte gezeigt werden, dass mittels dieser Modelle die Auswirkungen auf Umwelt und Mensch für die Expositionschemikalien vorhergesagt werden kann. Zudem wurden in mehreren Chemical Similarity Maps gezeigt, dass sich verschiedene Chemikaliencluster bilden, welche ähnliche chemische Eigenschaften besitzen. Dadurch könnte es möglich sein anhand der chemischen Ähnlichkeite bestimmte Wirkungsdaten für chemische Stoffe vorherzusagen.

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Metadaten
Author:Robert Hasler
Advisor:Röbbe Wünschiers, Jana Schor
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Year of Completion:2019
Granting Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2020/03/31
GND Keyword:Chemikalie; Datenbank; Datenintegration
Institutes:Angewandte Computer‐ und Bio­wissen­schaften
Dewey Decimal Classification:005.74 Datenintegration
Open Access:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoEs gilt das UrhG