RelAndXML

Diese Dissertation stellt das neu entwickelte SystemRelAndXML vor, das für das Management und dieSpeicherung von hypertextzentrierten XML-Dokumenten und dendazugehörenden XSL-Stylesheets spezialisiert ist. DerAnwendungsbereich sind die Vorlesungsmaterialien anUniversitäten. RelAndXML speichert die XML-formatiertenÜbungsblätter in Textbausteinen und weiterenTeilen in einer speziellen Datenbank.Die Speicherung von XML-Dokumenten in Datenbanken ist seiteinigen Jahren ein wichtiges Thema der Datenbankforschung.Ansätze dafür gliedern sich in solche fürdatenzentrierte und andere für dokumentenzentrierteDokumente. Die Dissertation präsentiert einen Ansatzzur Speicherung von hypertextzentrierten XML-Dokumenten, derAspekte von datenzentrierten und dokumentenzentriertenAnsätzen kombiniert. Der Ansatz erlaubt dieWiederverwendung von Textbausteinen und speichert dieReihenfolge dort, wo sie wichtig ist. Mit RelAndXML könnennicht nur Elemente gespeichert werden, wie mit einigenanderen Ansätzen, sondern auch Attribute, Kommentareund Processing Instructions. Algorithmen für dieFragmentierung und Rekonstruktion von Dokumenten werdenbereit gestellt.RelAndXML wurde mit Java und unter Verwendung einerobjektrelationalen Datenbank implementiert. Das System hateine graphische Benutzungsoberfläche, die das Erstellenund Verändern der XML- und XSL-Dokumente, dasEinfügen von neuen oder schon gespeichertenTextbausteinen sowie das Erzeugen von HTML-Dokumenten zurVeröffentlichung ermöglicht.

Analyse von Middleware-Technologien bzgl. Performanz und ihrer Eignung für lose und eng gekoppelte verteilte Anwendungen

Die vorliegende Dissertation analysiert die Middleware- Technologien CORBA (Common Object Request Broker Architecture), COM/DCOM (Component Object Model/Distributed Component Object Model), J2EE (Java-2-Enterprise Edition) und Web Services (inklusive .NET) auf ihre Eignung bzgl. eng und lose gekoppelten verteilten Anwendungen. Zusätzlich werden primär für CORBA die dynamischen CORBA-Komponenten DII (Dynamic Invocation Interface), IFR (Interface Repository) und die generischen Datentypen Any und DynAny (dynamisches Any) im Detail untersucht. Ziel ist es, a. konkrete Aussagen über diese Komponenten zu erzielen, und festzustellen, in welchem Umfeld diese generischen Ansätze ihre Berechtigung finden. b. das zeitliche Verhalten der dynamischen Komponenten bzgl. der Informationsgewinnung über die unbekannten Objekte zu analysieren. c. das zeitliche Verhalten der dynamischen Komponenten bzgl. ihrer Kommunikation zu messen. d. das zeitliche Verhalten bzgl. der Erzeugung von generischen Datentypen und das Einstellen von Daten zu messen und zu analysieren. e. das zeitliche Verhalten bzgl. des Erstellens von unbekannten, d. h. nicht in IDL beschriebenen Datentypen zur Laufzeit zu messen und zu analysieren. f. die Vorzüge/Nachteile der dynamischen Komponenten aufzuzeigen, ihre Einsatzgebiete zu definieren und mit anderen Technologien wie COM/DCOM, J2EE und den Web Services bzgl. ihrer Möglichkeiten zu vergleichen. g. Aussagen bzgl. enger und loser Koppelung zu tätigen. CORBA wird als standardisierte und vollständige Verteilungsplattform ausgewählt, um die o. a. Problemstellungen zu untersuchen. Bzgl. seines dynamischen Verhaltens, das zum Zeitpunkt dieser Ausarbeitung noch nicht oder nur unzureichend untersucht wurde, sind CORBA und die Web Services richtungsweisend bzgl. a. Arbeiten mit unbekannten Objekten. Dies kann durchaus Implikationen bzgl. der Entwicklung intelligenter Softwareagenten haben. b. der Integration von Legacy-Applikationen. c. der Möglichkeiten im Zusammenhang mit B2B (Business-to-Business). Diese Problemstellungen beinhalten auch allgemeine Fragen zum Marshalling/Unmarshalling von Daten und welche Aufwände hierfür notwendig sind, ebenso wie allgemeine Aussagen bzgl. der Echtzeitfähigkeit von CORBA-basierten, verteilten Anwendungen. Die Ergebnisse werden anschließend auf andere Technologien wie COM/DCOM, J2EE und den Web Services, soweit es zulässig ist, übertragen. Die Vergleiche CORBA mit DCOM, CORBA mit J2EE und CORBA mit Web Services zeigen im Detail die Eignung dieser Technologien bzgl. loser und enger Koppelung. Desweiteren werden aus den erzielten Resultaten allgemeine Konzepte bzgl. der Architektur und der Optimierung der Kommunikation abgeleitet. Diese Empfehlungen gelten uneingeschränkt für alle untersuchten Technologien im Zusammenhang mit verteilter Verarbeitung.

Algorithmen zur labelfreien quantitativen Proteomanalyse auf Basis datenunabhängig-akquirierter LC-MS-Daten

Moderne ESI-LC-MS/MS-Techniken erlauben in Verbindung mit Bottom-up-Ansätzen eine qualitative und quantitative Charakterisierung mehrerer tausend Proteine in einem einzigen Experiment. Für die labelfreie Proteinquantifizierung eignen sich besonders datenunabhängige Akquisitionsmethoden wie MSE und die IMS-Varianten HDMSE und UDMSE. Durch ihre hohe Komplexität stellen die so erfassten Daten besondere Anforderungen an die Analysesoftware. Eine quantitative Analyse der MSE/HDMSE/UDMSE-Daten blieb bislang wenigen kommerziellen Lösungen vorbehalten. rn| In der vorliegenden Arbeit wurden eine Strategie und eine Reihe neuer Methoden zur messungsübergreifenden, quantitativen Analyse labelfreier MSE/HDMSE/UDMSE-Daten entwickelt und als Software ISOQuant implementiert. Für die ersten Schritte der Datenanalyse (Featuredetektion, Peptid- und Proteinidentifikation) wird die kommerzielle Software PLGS verwendet. Anschließend werden die unabhängigen PLGS-Ergebnisse aller Messungen eines Experiments in einer relationalen Datenbank zusammengeführt und mit Hilfe der dedizierten Algorithmen (Retentionszeitalignment, Feature-Clustering, multidimensionale Normalisierung der Intensitäten, mehrstufige Datenfilterung, Proteininferenz, Umverteilung der Intensitäten geteilter Peptide, Proteinquantifizierung) überarbeitet. Durch diese Nachbearbeitung wird die Reproduzierbarkeit der qualitativen und quantitativen Ergebnisse signifikant gesteigert.rn| Um die Performance der quantitativen Datenanalyse zu evaluieren und mit anderen Lösungen zu vergleichen, wurde ein Satz von exakt definierten Hybridproteom-Proben entwickelt. Die Proben wurden mit den Methoden MSE und UDMSE erfasst, mit Progenesis QIP, synapter und ISOQuant analysiert und verglichen. Im Gegensatz zu synapter und Progenesis QIP konnte ISOQuant sowohl eine hohe Reproduzierbarkeit der Proteinidentifikation als auch eine hohe Präzision und Richtigkeit der Proteinquantifizierung erreichen.rn| Schlussfolgernd ermöglichen die vorgestellten Algorithmen und der Analyseworkflow zuverlässige und reproduzierbare quantitative Datenanalysen. Mit der Software ISOQuant wurde ein einfaches und effizientes Werkzeug für routinemäßige Hochdurchsatzanalysen labelfreier MSE/HDMSE/UDMSE-Daten entwickelt. Mit den Hybridproteom-Proben und den Bewertungsmetriken wurde ein umfassendes System zur Evaluierung quantitativer Akquisitions- und Datenanalysesysteme vorgestellt.