Diplomarbeit: GOMMA: Eine Plattform zur flexiblen Verwaltung und Analyse von Ontologie Mappings in der Bio-/Medizininformatik

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1 Diplomarbeit: GOMMA: Eine Plattform zur flexiblen Verwaltung und Analyse von Ontologie Mappings in der Bio-/Medizininformatik Bearbeiter: Shuangqing He Betreuer: Toralf Kirsten, Michael Hartung Universität t Leipzig Institut für f r Informatik - Abteilung Datenbanken -

2 Agenda Motivation Nutzungsszenarien Systemarchitektur und -funktionalitäten Implementierung Zusammenfassung & Ausblick Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 2

3 1. Motivation Viele Quellen und Ontologien in den Bereichen Biound Medizininformatik, z.b. GeneOntology, UMLS,... Verschiede Ansätze für das Ontology Matching (=Erstellung eines Mappings) vorhanden Basierend auf Ontologie-Metadaten Unter Ausnutzung zugeordneter Instanzen, zb Gene, Proteine,... Versionen V1 Vn Ontology O1 z.b. Mapping gegeben gesucht??? = Ergebnis des Ontology Matches Ontology O2 z.b. Mapping gegeben Instance Source I1 z.b. Mapping gegeben Instance Source I2 z.b. Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 3

4 1. Motivation Problemstellung: Mapping ist erstellt Was nun? Ontologie 1 Ontologie n?! Mappingerstellung Mappingverwaltung Mappinganalyse Matchansatz Zielstellung: Entwicklung eines webbasierten Systems zur flexiblen Verwaltung und Analyse diverser Ontologien, wobei jede Ontologie als Menge von Konzepten und deren Beziehungen repräsentiert werden kann vorberechneter Mappings zwischen Ontologien Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 4

5 1. Motivation Analyseanwendungen: Explorative Analyse bzw. Evolutionsanalyse von Datenquellen Explorative Analyse bzw. Evolutionsanalyse von Mappings Mapping-Generierung Filterung Mengenmanipulation mit union, intersect und majority Differenzenermittlung Komposition Neuer Prototyp: GOMMA-Kernel, eine vorhandene API, die die Zugriffe auf das Mapping-Repository steuert/anbietet. Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 5

6 2. Nutzungsszenarien Analyse von Datenquellen Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 6

7 2. Nutzungsszenarien Analyse von Mappings Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 7

8 2. Nutzungsszenarien Mapping Generierung Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 8

9 3. Systemarchitektur Komponenten des Generic Ontology Mapping Management & Analysis Search Data Sources Search Mappings Evolution Analysis Compose/Merge Statistiken Client HTTP RPC = Remote Procedure Call MediGrid Applikationen Web Interface (GUI) Web Server XML-Daten Metadaten Mappingdaten Import GOMMA Kernel API Mapping Repository Kernel Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 9

10 3. Systemfunktionalitäten im Überblick Verwaltungs- und Analysefunktionen Datenquellen Analyse Mapping Analyse Mapping Generierung Repository Statistik Explorative Analyse Evolution Analyse Explorative Analyse Evolution Analyse Filterung Differenz Komposition Mengen- Manipulation Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 10

11 4. Implementierung: Überblick Middleware: Kernel Relationale Datenbank: MySQL Tomcat Web-Server GUI: WEB 2.0 Erweiterungen AJAX-Framework: Google Web Toolkit (GWT) Google Chart API zur Visualisierung von Evolutionsanalyse Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 11

12 4. Implementierung: Was ist GWT? GWT (Google Web Toolkit) : GWT ist ein open-source Framework zur Entwicklung von Webanwendungen Besonderheit: Java-nach-Javascript-Compiler Die Kommunikation mit einem entfernten Server ist über RPC(Remote Procedure Calls) möglich Widget-Paket zur Gestaltung der graphischen Oberfläche (ähnlich wie Swing) z.b. ListBox, Tree, Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 12

13 4. Implementierung: Warum GWT? Betrachtung anderer Frameworks: Spring 2 bietet keine Widget-Library an, z.b. zur Baumdarstellung Yahoo UI Library oder Ext JS Beide sind JavaScript-Library => die Kommunikation mit dem Kernel via JSP oder Servlet notwendig Wesentliche Vorteile von GWT: Der client-seitige Code kann komplett in Java erstellt werden => erhebliche Vorteile in der Entwicklung Die Kommunikation mit dem Kernel über RPC(Remote Procedure Calls) ist viel einfacher. Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 13

14 4. Implementierung: GUI Startseite Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 14

15 4. Explorative Analyse von Datenquellen Keyword-Suche 1. Auswahl einer Datenquelle 2. Auwahl einer Version 3. Eingabe von Schlüsselwörtern 4. Suche relevanter Elemente der Datenquelle 5. Anzeige der relevanten Elemente als ein Baum Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 15

16 4. Anfrageformulierung Anfrageformulierung (autocomplete): Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 16

17 4. Explorative Analyse von Datenquellen Ontologie Navigation Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 17

18 4. Evolutionsanalyse von Datenquellen All-in Analyse Liniendiagramm: Anzahl Elemente und Relationships aller Versionen Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 18

19 4. Evolutionsanalyse von Datenquellen All-in Analyse Balkengrapfik: Anzahl add/delete/fuse/obsoletes zwischen Versionen Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 19

20 4. Evolutionsanalyse von Datenquellen All-in Analyse Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 20

21 4. Evolutionsanalyse von Datenquellen Fokussierte Analyse 1. Auswahl einer Datenquelle 2. Auwahl einer Periode 3. Auswahl von Start- und Endversion 4. Berechnung von Kennzahlen 5. Anzeige der Kennzahlenwerte und Werteverläufe (Grün für Unterschiede zu All-in Analyse) Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 21

22 4. Evplorative Analyse von Mappings Keyword-Suche 1. Auswahl einer Domain- und Range Quelle 2. Auwahl eines verfügbaren Mappings 3. Auswahl einer Anfangsquelle 4. Eingabe von Suchwörtern 5. Darstellung des Mappings Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 22

23 4. Evplorative Analyse von Mappings Keyword-Suche Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 23

24 4. Evplorative Analyse von Mappings Mapping Navigation Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 24

25 4. Evolutionsanalyse von Mappings Fokussierte Analyse Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 25

26 4. Mapping-Generierung Filterung Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 26

27 4. Mapping-Generierung Mengenmanipulation mit union, intersect and majority Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 27

28 4. Mapping-Generierung Differenznermittlung Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 28

29 4. Mapping-Generierung Komposition O1 O2 & O2 O3 O1 O3 Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 29

30 4. Repository-Statistik Deskriptive Statistik zu integrierten Datenquellen Deskriptive Statistik zu Mappings Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 30

31 5. Zusammenfassung GOMMA als System zur flexiblen Verwaltung von Ontology Mappings sowie deren Analyse Explorative Analyse bzw. Evolutionsanalyse von Datenquellen und Mappings Filterung bestehender und Ableitung neuer Mappings, z.b. durch Operationen wie compose(m1,m2), diff(m1,m2), union(m1,m2), intersect(m1,m2), Verschiedene UI Funktionen zur Analyse der Mappingdaten unter Nutzung von Web 2.0 Techniken Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 31

32 Herzlichen Dank Abteilung Datenbanken Universität Leipzig 32

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