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Towards effective biomedical knowledge discovery through subject-centric semantic integration of the life-science information space.

Effektive Biomedizinische Erkenntnisgewinnung durch Subject-Centric Semantische Integration von Biowissenschaftlichen Informationsressourcen.

München, Technische Universität, Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan, Diss., 2009, 160 S.
Within the last two decades, a vast knowledge gap has emerged between the generated volume of information and discovered novel knowledge in life-science. Accordingly to bridge this crucial gap, biological information has to be integrated and provided not only in a homogenous way, but also in the right context, which represents still a demanding knowledge management task. The objective of this thesis was the development of an integrative approach applicable for the life-science information space that allows a more efficient knowledge discovery. The generated solution follows a new paradigm for subject-centric knowledge representation, which is realized by applying both state-of-the-art technologies for dynamic information request and retrieval and also the semantic technology Topic Maps. The designed approach was implemented within the software framework GeKnowME (Generic Knowledge Modeling Environment), which supports scientists with powerful tools for exploration and navigation through correlated biological entities to accelerate the discovery process in a specific knowledge domain. The framework is generic enough to be applicable for a broad range of use cases. To illustrate the potential of the GeKnowME system, a sample use case called “Human Genetic Diseases” is introduced by integrating distributed resources containing relevant information. The emerged coherent information space is explored for novel insights.
Die Kluft zwischen der Flut an generierter Information und dem daraus neu gewonnenen Wissen in den Biowissenschaften nimmt stetig zu, daher sind eine homogene Integration der biologischen Information und die Einordnung dieser in den relevanten Kontext erforderlich. Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung und Umsetzung eines Verfahrens, welches für die Integration biologischer Wissensdomänen anwendbar ist und so eine effektive Erkenntnisgewinnung ermöglicht. Das entwickelte Verfahren basiert auf einem neuen subject-centric Ansatz zur Wissensrepräsentation und wurde durch den Einsatz aktueller Technologien zur dynamischen Informationsgewinnung und der semantischen Technologie Topic Maps realisiert. Das Framework GeKnowME (Generic Knowledge Modeling Environment), welches Wissenschaftlern leistungsfähige Werkzeuge für die Erforschung und Navigation durch zusammenhängende Entitäten bereithält, stellt die Implementierung dieses Ansatzes dar.
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Publikationstyp Sonstiges: Hochschulschrift
Typ der Hochschulschrift Dissertationsschrift
Schlagwörter Semantic Information Integration Topic Maps
Quellenangaben Band: , Heft: , Seiten: 160 S. Artikelnummer: , Supplement: ,
Hochschule Technische Universität
Hochschulort München
Fakultät Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan
Begutachtungsstatus