Associative analysis of heterogeneous datasources

Um umfangreiche Informationen zu einem bestimmten Thema zu erhalten, ist es oft notwendig, in verschiedenen Datenquellen zu recherchieren. Im Falle von Informationen über bestimmte Gene und deren Zusammenhänge mit anderen Genen ist es z.B. nützlich, wissenschaftliche Artikel über diese zu lesen und zusätzlich Genexpressionsdaten und Genontologien zu durchsuchen. Der Prozess der Suche nach relevanten Informationen ist unter Umständen sehr aufwändig. Ein System, das Informationen aus heterogenen Datenquellen erfasst, diese untereinander vernetzt und zu Anfragen relevante Ergebnisse liefert, würde die Suche nach bestimmten Informationen äußerst erleichtern. Assoziative Netze können für eine derartige Aufgabe genutzt werden. Sie bestehen aus Informationsknoten und Verbindungen, die Beziehungen zwischen Informationseinheiten abbilden. Die Grundarchitektur eines solchen Netzes ist der des menschlichen Kortex nachempfunden.Im Rahmen dieser Masterarbeit wurde ein assoziatives Netz entwickelt, welches durch die Verknüpfung von Wörtern aus wissenschaftlichen Publikationen und Genexpressionsdaten, Beziehungen zwischen diesen repräsentiert. Somit werden Informationen aus heterogenen Datenquellen vernetzt und bestehende Beziehungen können einheitlich analysiert und erkannt werden.Weiter wurde ein Verfahren entworfen und implementiert, mit welchem es möglich ist, ein bestehendes Netz nach bestimmten Anfragetermen zu durchsuchen und daraufhin verwandte Terme und Gennamen sowie Dokumente oder Experimente mit Genexpressionsdaten, in welchen die Terme, bzw. Gennamen vorkommen, zurückzuliefern. Die Funktionsweise des Verfahrens und des Netzes wurde anhand verschiedener Experimente getestet