Das Projekt/DFG-Sachbeihilfe mit dem Namen "Untersuchung und Verständnis des Reaktionsparameterraums für DNA-kodierte Chemie mit maßgeschneiderten Laborautomaten und hochentwickelter Statistik" entwickelt einen datengetriebenen Ansatz zur Optimierung und Weiterentwicklung von Methoden in der DNA‑kodierten Chemie. Darin arbeiten seit Prof. Andreas Brunschweiger in Würzburg mit Prof. Katja Ickstadt und Prof. Norbert Kockmann in Dortmund eng miteinander und nutzen auch Möglichkeiten in DoDaS. Durch automatisierte Laborgeräte und integrierte Sensorik werden große Mengen experimenteller Daten erzeugt, um den Raum möglicher Reaktionsbedingungen systematisch zu untersuchen. Mithilfe statistischer Methoden und eines Design‑of‑Experiments‑Ansatzes werden Experimente geplant, Daten ausgewertet und Zusammenhänge zwischen Bedingungen und Reaktionsergebnissen analysiert. Darauf aufbauend werden Regressionsmodelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens eingesetzt, um geeignete Reaktionsbedingungen vorherzusagen, die hohe Ausbeuten und geringe DNA‑Schädigung ermöglichen. Die dabei entstehenden Datensätze und Modelle sollen in einer ML‑Toolbox gebündelt werden und langfristig eine datenbasierte Infrastruktur für die effizientere Entwicklung von Reaktionen in der DNA‑kodierten Chemie bilden.