Identifikation von potenziellen Transkriptionsfaktorbindestellen in Nukleotidsequenzen basierend auf einem Data-Warehouse-System

Hippe K. Identifikation von potenziellen Transkriptionsfaktorbindestellen in Nukleotidsequenzen basierend auf einem Data-Warehouse-System. Bielefeld: Bielefeld University; 2014

Entwicklung von Methoden zur automatischen Generierung, grafischen Darstellung und interaktiven Analyse von metabolischen Netzwerken

Die große Anzahl der metabolischen Reaktionen und der an ihnen beteiligten Komponenten kann nur mit Methoden zur automatisierten Darstellung und Analyse von metabolischen Netzwerken erforscht werden. Mit dem CUBIC Pathway Editor "Cupe" existiert jetzt ein Programm, das auf einzigartige Art und Weise die Generierung, Darstellung und Analyse von Stoffwechselnetzwerken mit den aktuellsten Methoden zum automatischen Zeichnen von Graphen verbindet. Dank eines integrierten Datenbestandes von ca. 32.000 Reaktionen und ca 47.000 Komponenten bietet Cupe zudem die größte Reaktionsdatenbank unter allen bisher bekannten Programmen für die Stoffwechselanalyse. Der Anwender wird sowohl bei der manuellen als auch bei der automatischen Erzeugung von metabolischen Netzwerken unterstützt und hat mit Cupe die Möglichkeit, alle Netzwerkelemente völlig frei zu formatieren. Besonders die Fähigkeit, von Cupe Subnetzwerke in Superknoten bzw. Clustern zusammenzufassen und einen Metabolitpool zu verwalten, erlaubt es, den Graphen eines Reaktionsnetzwerks erheblich zu vereinfachen. Dadurch ist es möglich geworden, die Lesbarkeit automatisch gezeichneter Graphen deutlich zu verbessern. Mit der Entwicklung der "Cubic-Sparse-Matrix" verfügt "Cupe" über ein neuartiges und effizientes Datenmodell. Auf der Grundlage dieses Datenmodells konnte die "Mengenlehre für metabolische Netzwerke" für die Vergleichende Analyse von Reaktionsnetzwerken entwickelt werden. Weitere Analysemethoden können über die einfach zu bedienende Erweiterungsschnittstelle zu Cupe hinzugefügt werden. Die verschiedenen Module von Cupe verknüpfen so zahlreiche Forschungsgebiete und bilden dadurch eine interdisziplinäre Forschungs- und Ausbildungsplattform, deren Weiterentwicklung über das im Internet bereitgestellte "Cupe Knowledge Portal" koordiniert wird

Zwischen milieu intérieur und medical decision making – Aspekte einer medizinischen Kybernetik

Seit wenigen Jahren erfreuen sich in den Lebenswissenschaften mehrere Theorien eines immer weitergehenden Einflusses, die unter Etikettierungen wie Systembiologie, Netzwerktheorie oder Signalomics nur scheinbar unabhängige Herangehensweisen an komplexe Zusammenhänge darstellen. Navigation ist der übergreifende Gedanke, der so unterschiedliche Gebiete wie Regelungstheorie, Entscheidungstheorie und Systemwissenschaft verbindet. Navigation als Lage- und Kursbestimmung nebst den zugehörigen Signalverarbeitungsprozessen und Steuerkommandos ist die Grundlage dessen, was lebende Organismen von der blo§en Ansammlung materieller Ingredienzien unterscheidet – von der molekularen Ebene bis zum Sozialverhalten. Denn stets stellen sich Prozesse des Lebens als solche des Suchens, Kommunizierens, Disponierens und Vervollkommnens dar, ob es sich nun um die Regulation der Sauerstoffspannung im Blut oder die Organisation eines Ameisenvolkes handelt. Navigationsaufgaben sind damit schließlich auch Fragestellungen ärztlicher Entscheidungsfindung, die sich in einem komplexen Raum aus individuellen, sozialen und ethischen Anforderungen entfalten

Neues Konzept zur skalierbaren, explorativen Analyse großer Zeitreihendaten mit Anwendung auf umfangreiche Stromnetz-Messdaten

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung und Anwendung eines neuen Konzepts zur skalierbaren explorativen Analyse großer Zeitreihendaten. Hierzu werden zahlreiche datenintensive Methoden aus dem Bereich des Data-Mining und der Zeitreihenanalyse hinsichtlich ihrer Skalierbarkeit mit wachsendem Datenvolumen untersucht und neue Verfahren und Datenrepräsentationen vorgestellt, die eine Exploration sehr großer Zeitreihendaten erlauben, die mit herkömmlichen Methoden nicht effizient auswertbar sind und unter dem Begriff Big Data eingeordnet werden können. Methoden zur Verwaltung und Visualisierung großer multivariater Zeitreihen werden mit Methoden zur Detektion seltener und häufiger Muster – sog. Discords und Motifs – kombiniert und zu einem leistungsfähigen Explorationssystem namens ViAT (von engl. Visual Analysis of Time series) zusammengefasst. Um auch Analysen von Zeitreihendaten durchführen zu können, deren Datenvolumen hunderte von Terabyte und mehr umfasst, wurde eine datenparallele verteilte Verarbeitung auf Basis von Apache Hadoop entwickelt. Sie erlaubt die Ableitung datenreduzierter Metadaten, welche statistische Eigenschaften und neuartige Strukturbeschreibungen der Zeitreihen enthalten. Auf dieser Basis sind neue inhaltsbasierte Anfragen und Auswertungen sowie Suchen nach bekannten und zuvor unbekannten Mustern in den Daten möglich. Das Design der entwickelten neuen Methoden und deren Integration zu einem Gesamtsystem namens FraScaTi (von engl. Framework for Scalable management and analysis of Time series data) wird vorgestellt. Das System wird evaluiert und im Anwendungsfeld der Stromnetzanalyse erprobt, welches von der Skalierbarkeit und den neuartigen Analysemöglichkeiten profitiert. Hierzu wird eine explorative Analyse hochfrequenter Stromnetz-Messdaten durchgeführt, deren Ergebnisse im Kontext des Anwendungsbereichs präsentiert und diskutiert werden