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.

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.

Medicalgenomics.org : an open source database and retrieval system for biomedical analysis

Die Molekularbiologie von Menschen ist ein hochkomplexes und vielfältiges Themengebiet, in dem in vielen Bereichen geforscht wird. Der Fokus liegt hier insbesondere auf den Bereichen der Genomik, Proteomik, Transkriptomik und Metabolomik, und Jahre der Forschung haben große Mengen an wertvollen Daten zusammengetragen. Diese Ansammlung wächst stetig und auch für die Zukunft ist keine Stagnation absehbar. Mittlerweile aber hat diese permanente Informationsflut wertvolles Wissen in unüberschaubaren, digitalen Datenbergen begraben und das Sammeln von forschungsspezifischen und zuverlässigen Informationen zu einer großen Herausforderung werden lassen. Die in dieser Dissertation präsentierte Arbeit hat ein umfassendes Kompendium von humanen Geweben für biomedizinische Analysen generiert. Es trägt den Namen medicalgenomics.org und hat diverse biomedizinische Probleme auf der Suche nach spezifischem Wissen in zahlreichen Datenbanken gelöst. Das Kompendium ist das erste seiner Art und sein gewonnenes Wissen wird Wissenschaftlern helfen, einen besseren systematischen Überblick über spezifische Gene oder funktionaler Profile, mit Sicht auf Regulation sowie pathologische und physiologische Bedingungen, zu bekommen. Darüber hinaus ermöglichen verschiedene Abfragemethoden eine effiziente Analyse von signalgebenden Ereignissen, metabolischen Stoffwechselwegen sowie das Studieren der Gene auf der Expressionsebene. Die gesamte Vielfalt dieser Abfrageoptionen ermöglicht den Wissenschaftlern hoch spezialisierte, genetische Straßenkarten zu erstellen, mit deren Hilfe zukünftige Experimente genauer geplant werden können. Infolgedessen können wertvolle Ressourcen und Zeit eingespart werden, bei steigenden Erfolgsaussichten. Des Weiteren kann das umfassende Wissen des Kompendiums genutzt werden, um biomedizinische Hypothesen zu generieren und zu überprüfen.