How do Ontology Mappings Change in the Life Sciences?

Mappings between related ontologies are increasingly used to support data integration and analysis tasks. Changes in the ontologies also require the adaptation of ontology mappings. So far the evolution of ontology mappings has received little attention albeit ontologies change continuously especially in the life sciences. We therefore analyze how mappings between popular life science ontologies evolve for different match algorithms. We also evaluate which semantic ontology changes primarily affect the mappings. We further investigate alternatives to predict or estimate the degree of future mapping changes based on previous ontology and mapping transitions.Comment: Keywords: mapping evolution, ontology matching, ontology evolutio

GOMMA: a component-based infrastructure for managing and analyzing life science ontologies and their evolution

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Ontologies are increasingly used to structure and semantically describe entities of domains, such as genes and proteins in life sciences. Their increasing size and the high frequency of updates resulting in a large set of ontology versions necessitates efficient management and analysis of this data.</p> <p>Results</p> <p>We present GOMMA, a generic infrastructure for managing and analyzing life science ontologies and their evolution. GOMMA utilizes a generic repository to uniformly and efficiently manage ontology versions and different kinds of mappings. Furthermore, it provides components for ontology matching, and determining evolutionary ontology changes. These components are used by analysis tools, such as the Ontology Evolution Explorer (OnEX) and the detection of unstable ontology regions. We introduce the component-based infrastructure and show analysis results for selected components and life science applications. GOMMA is available at <url>http://dbs.uni-leipzig.de/GOMMA</url>.</p> <p>Conclusions</p> <p>GOMMA provides a comprehensive and scalable infrastructure to manage large life science ontologies and analyze their evolution. Key functions include a generic storage of ontology versions and mappings, support for ontology matching and determining ontology changes. The supported features for analyzing ontology changes are helpful to assess their impact on ontology-dependent applications such as for term enrichment. GOMMA complements OnEX by providing functionalities to manage various versions of mappings between two ontologies and allows combining different match approaches.</p

Ontology mapping: the state of the art

Ontology mapping is seen as a solution provider in today's landscape of ontology research. As the number of ontologies that are made publicly available and accessible on the Web increases steadily, so does the need for applications to use them. A single ontology is no longer enough to support the tasks envisaged by a distributed environment like the Semantic Web. Multiple ontologies need to be accessed from several applications. Mapping could provide a common layer from which several ontologies could be accessed and hence could exchange information in semantically sound manners. Developing such mapping has beeb the focus of a variety of works originating from diverse communities over a number of years. In this article we comprehensively review and present these works. We also provide insights on the pragmatics of ontology mapping and elaborate on a theoretical approach for defining ontology mapping

Evolution von Ontologien in den Lebenswissenschaften

In den Lebenswissenschaften haben sich Ontologien in den letzten Jahren auf breiter Front durchgesetzt und sind in vielen Anwendungs- und Analyseszenarien kaum mehr wegzudenken. So etablierten sich nach und nach immer mehr domänenspezifische Ontologien, z.B. Anatomie-Ontologien oder Ontologien zur Beschreibung der Funktionen von Genen oder Proteinen. Da das Wissen in den Lebenswissenschaften sich rapide ändert und weiterentwickelt, müssen die entsprechenden Ontologien ständig angepasst und verändert werden, um einen möglichst aktuellen Wissensstand zu repräsentieren. Nutzer von Ontologien müssen mit dieser Evolution umgehen können, d.h. um \\\\\\\"Up-to-Date\\\\\\\" zu sein, sollten die aktuellsten Versionen einer Ontologie verwendet werden. Dies ist häufig nur schwer umsetzbar, da die Evolution weitreichende Einflüsse auf existierende Datenbestände, Analyseergebnisse oder Anwendungen haben kann. Innerhalb dieser Dissertation stehen Werkzeuge und Algorithmen zum Umgang mit sich ständig ändernden Ontologien im Bereich der Lebenswissenschaften im Mittelpunkt. Zunächst wird ein generelles Framework für quantitative Evolutionsanalysen eingeführt. Das Framework wird für eine umfassende Analyse der Evolution zahlreicher Ontologien der Lebenswissenschaften verwendet. Die Analysen zeigen, dass alle untersuchten Ontologien stetig verändert (angepasst) werden und ein signifikantes Wachstum aufweisen. Auch für auf Ontologien basierte Mappings, d.h. Verknüpfungen zwischen Datenquellen und Ontologien (Annotation-Mapping) sowie zwischen Ontologien selbst (Ontologie-Mapping), liegen starke und häufige Veränderungen vor. Es besteht somit ein Bedarf, die Evolution von Ontologien in den Lebenswissenschaften und deren Konsequenzen zu unterstützen, d.h. Nutzern von sich ständig ändernden Ontologien angemessene Algorithmen/Werkzeuge bereitzustellen. Die Erkenntnisse aus den durchgeführten Analysen bilden die Basis für die nachfolgenden Arbeiten. Eine immer wiederkehrende Aufgabe im Rahmen der Ontologieevolution besteht in der Bestimmung von Änderungen zwischen zwei Versionen einer Ontologie, d.h. worin besteht der Unterschied und wie hat sich die neuere Version aus der alten Version heraus entwickelt. Das Ergebnis, d.h. der Diff (die Differenz) zwischen den beiden Ontologieversionen, bildet die Basis für weitere Aufgaben wie beispielsweise die Anpassung abhängiger Daten. Innerhalb der Arbeit wird ein neuartiger auf Regeln basierter Algorithmus vorgestellt, welcher den Diff zwischen zwei Ontologieversionen bestimmt. Es werden sowohl einfache wie auch komplexe Änderungen erkannt, was eine kompakte, intuitive und verständliche Diff-Repräsentation garantiert. Es wird theoretisch wie praktisch gezeigt, dass ein vollständiger Diff bestimmt wird, was eine korrekte Migration von Ontologieversionen ermöglicht. Ein weiterer Schwerpunkt der Arbeit liegt in der Bestimmung änderungsintensiver bzw. stabiler Regionen in einer Ontologie. Dazu wird die Notation von Ontologieregionen und zugehörige Metrikern zur Beurteilung ihrer Änderungsintensität (Stabilität) eingeführt. Ein neuartiger automatisierter Algorithmus erlaubt die Bestimmung (in)stabiler Ontologieregionen auf Basis veröffentlichter Ontologieversionen in einem vorgegebenen Zeitraum. Durch erkannte Änderungen zwischen Ontologieversionen und mit Hilfe der Ontologiestruktur werden änderungsintensive bzw. stabile Ontologieregionen erkannt. Die Evaluierung anhand großer Ontologien der Lebenswissenschaften zeigt, dass der Algorithmus in der Lage ist (in)stabile Ontologieregionen automatisiert zu bestimmen. Abschließend wird das webbasierte System OnEX und dessen Versionierungsansatz präsentiert. OnEX ermöglicht einen benutzerfreundlichen und interaktiven Zugang zu Informationen über die Evolution und Änderungen in Ontologien der Lebenswissenschaften. Nutzer können Ontologien aus ihrem Interessengebiet bzgl. Evolution untersuchen, indem sie beispielsweise Änderungen an einer Ontologieversion einsehen, welche in einer Analyse oder Anwendung genutzt werden soll. Der OnEX zugrunde liegende Versionierungsansatz ermöglicht eine skalierbare und speichereffiziente Versionierung großer Ontologien durch die Nutzung von Zeitstempeln. Mit Hilfe des Ansatzes konnten 16 Ontologien mit ca. 700 Versionen seit 2002 versioniert und Nutzern über OnEX für Evolutionsanalysen zugänglich gemacht werden

Adaptation of Models to Evolving Metamodels

The problem of automatic or semi-automatic adaptation of models to their evolving metamodels is gaining importance in the Model-Driven community. Recent approaches propose to adapt models using predefined information (i.e., a trace of changes). Unfortunately, this information is not always available in practice. In many situations metamodels evolve without keeping track of the applied changes. We propose a more general two step solution. First step computes equivalences and differences between the metamodels and saves these into a ``weaving model''. This weaving model acts as a high-level specification of adaptation transformation. Second step translates this model into an executable transformation. This technical report shows the results obtained in applying the approach on two concrete scenarios: a Petri net metamodel, and the Netbeans Java metamodel

Flexible Views for View-based Model-driven Development

Modern software development faces the problem of fragmentation of information across heterogeneous artefacts in different modelling and programming languages. In this dissertation, the Vitruvius approach for view-based engineering is presented. Flexible views offer a compact definition of user-specific views on software systems, and can be defined the novel ModelJoin language. The process is supported by a change metamodel for metamodel evolution and change impact analysis

Ontology evolution: a process-centric survey

Ontology evolution aims at maintaining an ontology up to date with respect to changes in the domain that it models or novel requirements of information systems that it enables. The recent industrial adoption of Semantic Web techniques, which rely on ontologies, has led to the increased importance of the ontology evolution research. Typical approaches to ontology evolution are designed as multiple-stage processes combining techniques from a variety of fields (e.g., natural language processing and reasoning). However, the few existing surveys on this topic lack an in-depth analysis of the various stages of the ontology evolution process. This survey extends the literature by adopting a process-centric view of ontology evolution. Accordingly, we first provide an overall process model synthesized from an overview of the existing models in the literature. Then we survey the major approaches to each of the steps in this process and conclude on future challenges for techniques aiming to solve that particular stage

Improving reproducibility and reuse of modelling results in the life sciences

Research results are complex and include a variety of heterogeneous data. This entails major computational challenges to (i) to manage simulation studies, (ii) to ensure model exchangeability, stability and validity, and (iii) to foster communication between partners. I describe techniques to improve the reproducibility and reuse of modelling results. First, I introduce a method to characterise differences in computational models. Second, I present approaches to obtain shareable and reproducible research results. Altogether, my methods and tools foster exchange and reuse of modelling results.Die verteilte Entwicklung von komplexen Simulationsstudien birgt eine große Zahl an informationstechnischen Herausforderungen: (i) Modelle müssen verwaltet werden; (ii) Reproduzierbarkeit, Stabilität und Gültigkeit von Ergebnissen muss sichergestellt werden; und (iii) die Kommunikation zwischen Partnern muss verbessert werden. Ich stelle Techniken vor, um die Reproduzierbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Modellierungsergebnissen zu verbessern. Meine Implementierungen wurden erfolgreich in internationalen Anwendungen integriert und fördern das Teilen von wissenschaftlichen Ergebnissen

Change Management for Distributed Ontologies

Akkermans, J.M. [Promotor]Schreiber, A.T. [Promotor