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  Predicting physiological concentrations of metabolites from their molecular structure

Liebermeister, W. (2005). Predicting physiological concentrations of metabolites from their molecular structure. Journal of Computational Biology, 12(10), 1307-1315.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel
Alternativer Titel : J Comput Biol

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Liebermeister - JCB.pdf (beliebiger Volltext), 80KB
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Liebermeister - JCB.pdf
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Öffentlich
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application/pdf / [MD5]
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Copyright Info:
eDoc_access: PUBLIC
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Urheber

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 Urheber:
Liebermeister, Wolfram1, Autor
Affiliations:
1Max Planck Society, ou_persistent13              

Inhalt

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Schlagwörter: metabolite concentration, QSPR, molecule structure, lasso regression
 Zusammenfassung: Physiological concentrations of metabolites can partly be explained by their molecular structure. We hypothesize that substances containing certain chemical groups show increased or decreased concentration in cells. We consider here, as chemical groups, local atomic configurations, describing an atom, its bonds, and its direct neighbor atoms. To test our hypothesis, we fitted a linear statistical model that relates experimentally determined logarithmic concentrations to feature vectors containing count numbers of the chemical groups. In order to determine chemical groups that have a clear effect on the concentration, we use a regularized (lasso) regression. In a dataset on 41 substances of central metabolism in different organisms, we found that the physical concentrations are increased by the occurrence of amino and hydroxyl groups, while aldehydes, ketones, and phosphates show decreased concentrations. The model explains about 22% of the variance of the logarithmic mean concentrations.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2005-12
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 272677
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Journal of Computational Biology
  Alternativer Titel : J Comput Biol
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
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Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 12 (10) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1307 - 1315 Identifikator: ISSN: 1066-5277