FIZ CHEMIE und CINF geben die Gewinner des "CINF-FIZ Scholarship for Scientific Excellence" bekannt

29.08.2011 - Deutschland

Dr. Felix Rudolphi, Barun Bhhatarai, PhD, und Karen L. Salazar, PhD sind die Gewinner des diesjährigen "CINF-FIZ Scholarship for Scientific Excellence". Dies gaben FIZ CHEMIE und CINF, die Abteilung für Chemieinformation der amerikanischen Chemiefachgesellschaft ACS (American Chemical Society) auf dem CINF-Empfang zu Beginn des Herbstmeetings der ACS in Denver, Colorado, USA bekannt. Mit dem Preis fördern FIZ CHEMIE und CINF die technologische Weiterentwicklung auf dem Gebiet der computerunterstützten Chemieinformation. Die Auszeichnung wird an Nachwuchswissenschaftler vergeben, die mit ihrer Arbeit einen besonderen Beitrag zu diesem Fachgebiet leisten. Der CINF-FIZ Scholarship ist mit 1000 Dollar pro Gewinner dotiert.

Felix Rudolphi erhielt den CINF-Scholarship für die Entwicklung eines elektronischen Laborjournals auf Basis von öffentlich zugänglichem Quellcode: "Development of an open source Electronic Laboratory Notebook (ELN)". Die webbasierte Software ist ein Werkzeug für Informationsaustausch und Zusammenarbeit in Forschungsgruppen. ELN unterstützt die Planung und Dokumentation chemischer Reaktionen ebenso wie die Analyse gewonnener Daten. Rudolphi ist Diplomchemiker. Er hat sich seinen Doktortitel mit der Programmierung des elektronischen Laborjournals und seiner Anwendung bei der Entwicklung neuer decarboxylierender Kreukupplungsreaktionen erworben.

Barun Bhhatarai gewann mit seiner Arbeit "SMARTNames: A new framework to organize chemical structural information based on chemically relevant functional groups". SMARTNames ist eine ontologische Beschreibung chemischer Funktionsgruppen (Chemical Functional Groups / CFGs). Die Ontologie der CFGs hat Bhhatarai auf Basis der Web-Ontologiesprache OWL 2.0 modelliert. Das Rahmenwerk wurde bereits für die Analyse mehrere Fachdatenbanken eingesetzt. Dabei konnten aus den aussagekräftigen Definitionen der CFGs neue Erkenntnisse abgeleitet werden. Barun Bhhatarai ist am Center for Computational Science Post Doctoral Associate. Seinen Doktortitel hat er an der Clarkson University in New York im Fachgebiet Chemoinformatik erworben.

Karen Salazar wurde für ihre Idee "Introduction of InChI to researchers in the Department of Chemistry at Louisiana State University" mit dem FIZ-CINF Scholarship ausgezeichnet. Sie schlägt einen neuen Ansatz für die Vermittlung von Information vor über die noch relativ junge Möglichkeit, chemische Stoffe und Verbindungen in elektronischen Quellen mit Hilfe von International Chemical Identifiers (InChI) zu suchen, sicher identifizierbar zu machen und sie elektronisch zu dokumentieren. Die InChI-Methode wurden von der International Union of Pure and Applied Chemistry (IUPAC) in Zusammenarbeit mit dem amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) entwickelt. Dabei werden chemische Strukturen in maschinenlesbare Zeichenketten (InChI-Codes) konvertiert. Salazar hat ihren Wissensvermittlungsansatz an der Louisiana State University erprobt. Er ist auf andere Institutionen übertragbar. Karen Salazar hat ihren Doktortitel in Organischer Chemie an der University of Oklahoma erworben. Sie hat in der Industrie als Senior R&D Chemist und als Senior Customer Technical Service Chemist gearbeitet.

Weitere News aus dem Ressort Wissenschaft

Diese Produkte könnten Sie interessieren

Limsophy LIMS

Limsophy LIMS von AAC Infotray

Optimieren Sie Ihre Laborprozesse mit Limsophy LIMS

Nahtlose Integration und Prozessoptimierung in der Labordatenverwaltung

LIMS
STARLIMS

STARLIMS von STARLIMS

Labor 4.0 - Jenseits der Digitalisierung

Der Einfluss von Technologie auf die Arbeitsweise der Labore

LIMS
Loading...

Meistgelesene News

Weitere News von unseren anderen Portalen

Alle FT-IR-Spektrometer Hersteller

Verwandte Inhalte finden Sie in den Themenwelten

Themenwelt Digitalisierung im Labor

Die Themenwelt Digitalisierung im Labor stellt Innovationen und Trends von digitalen Datensystemen (ELN, LIMS) über Laborroboter und vernetzte Geräte (IoT) bis zu KI und Machine Learning vor.

1 Produkte
1 Broschüren
Themenwelt anzeigen
Themenwelt Digitalisierung im Labor

Themenwelt Digitalisierung im Labor

Die Themenwelt Digitalisierung im Labor stellt Innovationen und Trends von digitalen Datensystemen (ELN, LIMS) über Laborroboter und vernetzte Geräte (IoT) bis zu KI und Machine Learning vor.

1 Produkte
1 Broschüren