Heute sind zwar die meisten der Gene des Menschen entschlüsselt, aber ein sehr großer Teil davon ist gar nicht oder nur in Ansätzen funktionell klassifiziert. Durch Wechselwirkungen von Proteinen mit anderen Makromolekülen oder Metaboliten formt sich ein molekulares Netzwerk, welches der hohen Komplexität des zellulären Stoffwechsels Rechnung trägt. Ein Großteil dieser Wechselwirkungen ist noch nicht bekannt und ist Gegenstand aktueller Forschung. In der vorliegenden Arbeit wird beschrieben,

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... sich mit Hilfe bioinformatischer Methoden Funktionen und Wechselwirkungen von Biomolekülen vorhersagen lassen. Dazu werden die Wechselwirkungen zwischen Proteinen und anderen Makromolekülen sowie zwischen Proteinen und Kleinstrukturen untersucht. Es kommen dabei Auswertungs- und Analysemethoden der Informatik zum tragen, die auf experimentelle Daten angewendet werden. Die frei zur Verfügung stehende Datenmenge ist in den letzten zwei Jahrzehnten sehr stark angestiegen, ein Teil der Arbeit beschreibt daher, wie aus der Datenflut relevante Informationen extrahiert und in geeignete Datenbanksysteme überführt werden können. Es wird gezeigt, wie sich auf Grund von bekannten, in der Literatur beschriebenen Wechselwirkungen, neue Interaktionen zwischen Molekülen ableiten lassen. Ein wichtiges Werkzeug bei diesem Vorgehen ist die Aufdeckung von Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Molekülen. Das können Ähnlichkeiten zwischen Gen- oder Proteinsequenzen aber auch strukturelle Ähnlichkeiten zwischen Kleinstrukturen sein. Die Ableitung von Wechselwirkungen basierend auf den 3D-Strukturen von Makromolekülen ist Gegenstand des letzten Teils der Arbeit. Es wird gezeigt, wie sich die Bindungskonformationen zwischen Makromolekülen bestimmen lassen, indem lokale, strukturelle Ähnlichkeiten verschiedener Protein-Interaktionsflächen aufgedeckt werden.