Network properties of folksonomies

Social resource sharing systems like YouTube and del.icio.us have acquired a large number of users within the last few years. They provide rich resources for data analysis, information retrieval, and knowledge discovery applications. A first step towards this end is to gain better insights into content and structure of these systems. In this paper, we will analyse the main network characteristics of two of the systems. We consider their underlying data structures – socalled folksonomies – as tri-partite hypergraphs, and adapt classical network measures like characteristic path length and clustering coefficient to them. Subsequently, we introduce a network of tag co-occurrence and investigate some of its statistical properties, focusing on correlations in node connectivity and pointing out features that reflect emergent semantics within the folksonomy. We show that simple statistical indicators unambiguously spot non-social behavior such as spam.

Network properties of folksonomies

Social resource sharing systems like YouTube and del.icio.us have acquired a large number of users within the last few years. They provide rich resources for data analysis, information retrieval, and knowledge discovery applications. A first step towards this end is to gain better insights into content and structure of these systems. In this paper, we will analyse the main network characteristics of two of these systems. We consider their underlying data structures – so-called folksonomies – as tri-partite hypergraphs, and adapt classical network measures like characteristic path length and clustering coefficient to them. Subsequently, we introduce a network of tag cooccurrence and investigate some of its statistical properties, focusing on correlations in node connectivity and pointing out features that reflect emergent semantics within the folksonomy. We show that simple statistical indicators unambiguously spot non-social behavior such as spam.

Semantic network analysis of ontologies

A key argument for modeling knowledge in ontologies is the easy re-use and re-engineering of the knowledge. However, beside consistency checking, current ontology engineering tools provide only basic functionalities for analyzing ontologies. Since ontologies can be considered as (labeled, directed) graphs, graph analysis techniques are a suitable answer for this need. Graph analysis has been performed by sociologists for over 60 years, and resulted in the vivid research area of Social Network Analysis (SNA). While social network structures in general currently receive high attention in the Semantic Web community, there are only very few SNA applications up to now, and virtually none for analyzing the structure of ontologies. We illustrate in this paper the benefits of applying SNA to ontologies and the Semantic Web, and discuss which research topics arise on the edge between the two areas. In particular, we discuss how different notions of centrality describe the core content and structure of an ontology. From the rather simple notion of degree centrality over betweenness centrality to the more complex eigenvector centrality based on Hermitian matrices, we illustrate the insights these measures provide on two ontologies, which are different in purpose, scope, and size.

Physiological analysis of central and peripheral insect circadian pacemaker neurons

Alle bisher untersuchten Lebewesen besitzen (circadiane) innere Uhren, die eine endogene Perioden-länge von ungefähr 24 Stunden generieren. Eine innere Uhr kann über Zeitgeber mit der Umwelt synchronisiert werden und ermöglicht dem Organismus, rhythmische Umweltveränderungen vorweg zu nehmen. Neben einem zentralen Schrittmacher, der Physiologie und Verhalten des Organismus steuert, gibt es in unterschiedlichen Organen auch periphere Uhren, die die zeitlichen Abläufe in der spezifischen Funktion dieser Organe steuern. In dieser Arbeit sollten zentrale und periphere Schrittmacherneurone von Insekten physiologisch untersucht und verglichen werden. Die Neurone der akzessorischen Medulla (AME) von Rhyparobia maderae dienten als Modellsystem für zentrale Schrittmacher, während olfaktorische Rezeptorneurone (ORNs) von Manduca sexta als Modellsystem für periphere Schrittmacher dienten. Die zentralen Schrittmacherneurone wurden in extrazellulären Ableitungen an der isolierten AME (Netzwerkebene) und in Patch-Clamp Experimenten an primären AME Zellkulturen (Einzelzellebene) untersucht. Auf Netzwerkebene zeigten sich zwei charakteristische Aktivitätsmuster: regelmäßige Aktivität und Wechsel zwischen hoher und niedriger Aktivität (Oszillationen). Es wurde gezeigt, dass Glutamat ein Neurotransmitter der weitverbreiteten inhibitorischen Synapsen der AME ist, und dass in geringem Maße auch exzitatorische Synapsen vorkommen. Das Neuropeptid pigment-dispersing factor (PDF), das von nur wenigen AME Neuronen exprimiert wird und ein wichtiger Kopplungsfaktor im circadianen System ist, führte zu Hemmungen, Aktivierungen oder Oszillationen. Die Effekte waren transient oder langanhaltend und wurden wahrscheinlich durch den sekundären Botenstoff cAMP vermittelt. Ein Zielmolekül von cAMP war vermutlich exchange protein directly activated by cAMP (EPAC). Auf Einzelzellebene wurde gezeigt, dass die meisten AME Neurone depolarisiert waren und deshalb nicht feuerten. Die Analyse von Strom-Spannungs-Kennlinien und pharmakologische Experimente ergaben, dass unterschiedliche Ionenkanäle vorhanden waren (Ca2+, Cl-, K+, Na+ Kanäle sowie nicht-spezifische Kationenkanäle). Starke, bei hohen Spannungen aktivierende Ca2+ Ströme (ICa) könnten eine wichtige Rolle bei Ca2+-abhängiger Neurotransmitter-Ausschüttung, Oszillationen, und Aktionspotentialen spielen. PDF hemmte unterschiedliche Ströme (ICa, IK und INa) und aktivierte nicht-spezifische Kationenströme (Ih). Es wurde angenommen, dass simultane PDF-abhängige Hyper- und Depolarisationen rhythmische Membranpotential-Oszillationen verursachen. Dieser Mechanismus könnte eine Rolle bei PDF-abhängigen Synchronisationen spielen. Die Analyse peripherer Schrittmacherneurone konzentrierte sich auf die Charakterisierung des olfaktorischen Corezeptors von M. sexta (MsexORCO). In anderen Insekten ist ORCO für die Membran-Insertion von olfaktorischen Rezeptoren (ORs) erforderlich. ORCO bildet Komplexe mit den ORs, die in heterologen Expressionssystemen als Ionenkanäle fungieren und Duft-Antworten vermitteln. Es wurde die Hypothese aufgestellt, dass MsexORCO in pheromonsensitiven ORNs in vivo nicht als Teil eines ionotropen Rezeptors sondern als Schrittmacherkanal fungiert, der unterschwellige Membranpotential-Oszillationen generiert. MsexORCO wurde mit vermeintlichen Pheromonrezeptoren in human embryonic kidney (HEK 293) Zellen coexprimiert. Immuncytochemie und Ca2+ Imaging Experimente zeigten sehr schwache Expressionsraten. Trotzdem war es möglich zu zeigen, dass MsexORCO wahrscheinlich ein spontan-aktiver, Ca2+-permeabler Ionenkanal ist, der durch den ORCO-Agonisten VUAA1 und cyclische Nucleotide aktiviert wird. Außerdem wiesen die Experimente darauf hin, dass MsexOR-1 offensichtlich der Bombykal-Rezeptor ist. Eine weitere Charakterisierung von MsexORCO in primären M. sexta ORN Zellkulturen konnte nicht vollendet werden, weil die ORNs nicht signifikant auf ORCO-Agonisten oder -Antagonisten reagierten.