Algorithmen und Applikationen zur interaktiven Visualisierung und visuellen Data Mining chemiespezifischer Datensätze

Algorithmen und Applikationen zur
interaktiven Visualisierung und
zum visuellen Data Mining
chemiespezifischer Datensätze
Frank Oellien
Intervet Innovation GmbH
D-55270 Schwabenheim
Computer Chemie Centrum
D-91052 Erlangen
© Oellien, Intervet Innovation GmbH 2003
BioChemInformatics

Inhalt
• Das ChemVis-Projekt
• Visualisierung chemischer Datenobjekte
• Visual Data Mining in der Chemie
– Problemstellung
– InfVis-Applikation
– Beispiele
– Ausblick

BioChemInformatics

Interaktive Computergraphik
in der Chemie
„Neben der Bearbeitung komplexer numerischer Probleme ist es vor
allem die farbgraphische Umsetzung der Ergebnisse, die der
menschlichen Fähigkeit, Bilder leichter und schneller zu erfassen als
Texte und Zahlenkolonnen, überaus entgegenkommt.“
Molecular Modelling: „...die Berechnung, Darstellung und Bearbeitung
von realistischen, dreidimensionalen Molekülstrukturen und ihren
phsikochemischen Eigenschaften.“ Erst möglich durch komfortable,
leistungsfähige interaktive Computergraphiksysteme.
„Wirkstoffdesign“; Böhm, Klebe, Kubinyi
„Ein Bild sagt mehr als Tausend Worte!“
Internationales Sprichwort
BioChemInformatics

ChemVis Projekt
Interdiziplinäres DFG-Projekt (V3D2):
Computer-Chemie-Centrum,
Universität Erlangen-Nürnberg
Visualisierung und Interaktive Systeme
Universität Stuttgart

Ziel: Entwicklung von Technologien zur
Einbindung von interaktiven, chemischen
Repräsentationen in digitale Dokumente
http://www2.chemie.uni-erlangen.de/ChemVis/
BioChemInformatics

Visualisierung chemischer Datenobjekte
OH

H

H

H

O

Problem:
• Vielzahl nicht-kompatibler Standalone-Programme
• Eingeschränkter Informationsfluss
• Eingeschränkte Einsicht in Daten und Zusammenhänge
Ziel: Portable, sich an Internetstandards orientierende
Systeme, die eine Einbettung dynamischer
Visualisierungen in digitale Dokumente erlauben.
BioChemInformatics

Problematik der Web-basierten
Wissenschaftlichen Visualisierung
Visualisierung ist essentiell aber auch
poblematisch:
• unterschiedliche Plattformen (PC, SGI, ...)
• unterschiedliche Graphikhardware
• unterschiedliche HW-Generationen (Alter)
• unterschiedliche Betriebssysteme

BioChemInformatics

Visualisierung
Interaktion
3D
Daten

Filter

Mapper

Renderer

Bilder
Video
Darstellung

Visualisierungspipeline

1-t t

Volumen

Zellen

Interpolation Triangulation

BildschirmKoordinaten

Bild

BioChemInformatics

Client-Server-basierte
Interaktion
Server
3D
Daten

Filter

Mapper

Renderer

Bilder
Video
Client
Darstellung


1-t t

Volumen

Zellen

Interpolation Triangulation

BildschirmKoordinaten

Bild

BioChemInformatics

Interaktive Visualisierung von
Molekülorbitalen - OrbVis I
Ziel: Vereinfachte Zugänglichkeit zur Quantenchemie
• Existierende Plattform-unabhängige
Techniken nutzen
• Übertragung chemischer Daten
Keine Volumendaten !
• Chemisches Wissen im Applet
→ Client-seitiger Ansatz
(Graphikkarten, Interaktionsrate)
BioChemInformatics

Interaktive Visualisierung von
Molekülorbitalen - OrbVis II

Auswahlfenster mit Energieniveaus

VRML-Plugin und JAVAApplet mit LUMO bzw. HOMO
BioChemInformatics

Client-Server-basierte Applikationen

Molsurf
VRML Creator for Chemical
Structures

Cryo-EMVis

Moleklüdynamikanimationen

Molekorbitalanimationen
(Reaktionen)

BioChemInformatics

Daten in der Chemie
18000000
16000000
14000000
12000000
10000000
8000000
6000000
4000000
2000000

Merck Katalog
Synopsys PG
ACX
NCI DTP
ChemInform
Spresi
Beilstein
CAS
ChemCodes

0
BioChemInformatics

Multi-variate und multi-dimensionale
numerische Datensätze
Änderung der Chemischen Synthesetechnologie
• Neue Technologien (HTS, kombinatorische Synthese)
→ Experimente generieren Terabytes an Daten/Jahr
• Entwicklung von Datamining- und Visualisierungs-Tools
konnte mit dieser Entwicklung nicht Schritt halten
• Ernster Engpass in der chemischen Forschung !

→ Bedarf an Applikationen zum interaktiven Datamining
und zur Informationsvisualisierung sind notwendig
BioChemInformatics

Visual Data Mining
Problem:
• Informationsflut
• Multidimensionalität
• inhärentes Wissen bleibt verborgen
• Klassische Data Mining-Ansätze
→ „Black Box“- und Experten-Systeme
Ziel:
• Nutzen der natürlichen Fähigkeiten des visuellen Cortex
• Interaktives Data Mining (Expertenwissen integrieren)
• Intuitiv und daher bedienbar für „Jedermann“
BioChemInformatics

Glyph-basierte Informationsvisualisierung
• 3 Raumdimensionen
• Farbe
• Form
• Größe
• Transparenz
• Oberflächeneffekte
• Animation
• einige 100 Glyphen
BioChemInformatics

Java/Java3D InfVis Applikation
Menü

Java3D
Render
Fenster

Tool-Fenster:
Dynamische Filter,
Detailinformationen,
Selektier-Tools)

KontrollFenster

BioChemInformatics

- Render-Fenster
3D Barchart

Scatterplot
3D Glyphen
BioChemInformatics

- Tool-Fenster

Dynamische Filter-Tools
Selektions-Tools
Detailinformationen
BioChemInformatics

- Menü und Kontroll-Fenster

BioChemInformatics

ChemCodes Reaktionsdatenbank I
• Umsetzungen der 100 wichtigsten FGs ~ 75% der Chemie
• 100 Standardreaktionen gleichfalls >75% der Chemie
• Grenzen der Standardreaktionen ermitteln
• Aufklärung der FG Kompatibilität
• Regeln und Vorhersagen zu generieren
• Ziel: Umfassende, globale Vermessung des
chemischen Reaktivitätsraums

BioChemInformatics

Beispiel I: Reaktionsoptimierung
• Aufgabe:
Optimierung einer Reaktion auf > 95% Ausbeute
• 7-dimensionaler Raum:
Reagenz, Zeit,
Lösungsmittel,
Temperatur,
Stöchiometrie,
Reagenzienreihenfolge,
FG-Kompatibilität

BioChemInformatics

Beispiel I: Reaktionsoptimierung

BioChemInformatics

Beispiel II: Reaktionsplanung
H

KompatibilitätsKontrolle
der funktionellen
Gruppen

H
N

H

O

BioChemInformatics

Functional Group Compatibility Browser

BioChemInformatics

Beispiel II: Reaktionsplanung

BioChemInformatics

Beispiel III: Leitstruktursuche
• Initiiert im April 1990
(modifiziert 1994)
• ~ 250.000 Verbindungen
• 41.000 mit anti-tumor
Screening-Daten
• GI50, TGI, LC50
• Zahlreiche DM-Ansätze

BioChemInformatics

COMPARE
• nur Vergleich von 2
Verbindungen
• Ähnlichkeitsvergleich
hinsichtlich der
biologischen Aktivität
• Keine
Vergleichsmöglichkeiten
mit anderen
Verbindungen
COMPARE-Applikation des
Drug Therapeutic Programs, NCI, NIH
BioChemInformatics


BioChemInformatics

Beispiel III: Leitstruktur-Suche
(Clusterung von Platinverbindungen)

BioChemInformatics

NCI Screening Data 3D Miner I

BioChemInformatics

NCI Screening Data 3D Miner II

BioChemInformatics

Ausblick: Volumen-basierte
Informationsvisualisierung
Datensätze mit Millionen von Datenpunkten
Glyph-basierte Ansätze
• produzieren Millionen von
geometrischen Primitiven
• interaktive Visualisierung
nicht möglich
Volumen-basierte Ansätze
• können eine große Anzahl
von Datenpunkten visualisieren
• interaktive Visualisierung durch
Nutzung von moderner Grafikhardware
BioChemInformatics

Danksagung
• Prof. Johann Gasteiger
Computer-Chemie-Centrum
Universität Erlangen-Nürnberg

C

3

• Prof. Thomas Ertl, Dr. Klaus Engel
Visualisierung und interaktive Systeme
Universität Stuttgart
• Dr. Wolf-Dietrich Ihlenfeldt,
Dr. Patrick Kiser, Dr. Gary Eichenbaum
ChemCodes Inc.
• Marc Nicklaus
Laboratory of Medicinal Chemistry
NCI, NIH
• Deutsche Forschungsgemeinschaft
BioChemInformatics

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