Entwicklung einer Web Applikation zur Clusteranalyse von Microarray Daten

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1 Johannes Rainer Entwicklung einer Web Applikation zur Clusteranalyse von Microarray Daten Diplomarbeit Institut für Elektro- und Biomedizinische Technik Technische Universität Graz Krenngasse 37, A Graz Vorstand: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Gert Pfurtscheller Betreuer: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Zlatko Trajanoski Begutachter: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Zlatko Trajanoski Graz, September 2003

2 Für Anita Für meine Eltern

3 Abstract Abstract It has been shown that the analysis of microarray data is a very promising approach in experimental molecular biology. Various clustering techniques can be used to analyze gene expression patterns from microarray data at a genomic scale. A web application as an implementation of a web based client server architecture has been developed to analyze data from microarray experiments. The software is based on the Java 2 Enterprise Edition (J2EE) technology from Sun Inc including Java Server Pages (JSP), Servlets, Enterprise Java Beans (EJB) and on the open source framework struts from the apache software foundation. To provide a user interaction with the data and increase the user friendliness JavaScript and image maps have been used. The microarray data can be analyzed with different clustering algorithms including 1) Hierarchical Clustering (HCL), 2) K Means Clustering (KMC), 3) Self Organizing Maps (SOM), 4) Support Vector Machines (SVM), 5) Principal Component Analysis (PCA) and 6) Correspondence Analysis (CA). Various distance measurements can be used to measure the similarity between genes. The platform independent and scalable web application makes it possible to analyze large data sets with most web browser also from low resource workstations without having to install any additional software packages. All user data will be saved on the server so that it can be accessed from everywhere in the network. Therefore the web application is a useful tool to analyze large microarray data also in networks with low hardware resources. Keywords: microarray, cluster analysis, client server, web application, J2EE, bioinformatics i

4 Abstract Kurzfassung Die Microarray Technologie hat sich in den letzen Jahren für die Analyse von Gen Expressionen auf Genom Ebene etabliert. In den Microarraydaten wird nach Genen mit gleichen Expressionsmustern gesucht, da bei diesen von einer ähnlichen Funktion bzw. einer Coregulation ausgegangen wird. Für diese Suche können verschiedene Clusteranalyse Verfahren verwendet werden. Im Rahmen der Diplomarbeit wurde eine Web Applikation basierend auf der Microarray Analyse Suite Genesis als Implementation einer Web basierten Client Server Architektur entwickelt. Die Software basiert auf der Java 2 Enterprise Edition (J2EE) Architektur von Sun Inc und dem open source Framework struts der apache software foundation. Daten aus Microarray Experimenten können mit Hilfe der Web Applikation dargestellt und durch die verschiedenen Clusterverfahren 1) Hierarchical Clustering (HCL), 2) K Means Clustering (KMC), 3) Self Organizing Maps (SOM), 4) Support Vector Machines (SVM), 5) Principal Component Analysis (PCA) und 6) Correspondence Analysis (CA) analysiert werden. Hierbei können für die Ähnlichkeitsmessung der Gene verschiedenste Distanzmessverfahren angewandt werden. Durch die Verwendung einer Image Map und JavaScript wird eine Interaktion des Benutzers mit den dargestellten Bildern und Daten ermöglicht. Mit Hilfe eines Navigationsbaumes wird eine übersichtliche, intuitive und einfache Navigation und Bedienung der Web Applikation ermöglicht. Der große Vorteil der Web Applikation liegt in der Entlastung der Client Rechner, da rechenintensive Analysen durch einen hierfür ausgelegten Server durchgeführt werden. Der Benutzer benötigt nur einen Webbrowser um Microarray Analysen durchführen zu können. Somit wird eine maximale Plattformunabhängigkeit garantiert und es entfällt die Installation eines eigenen Programmes. Die Daten werden zentral abgespeichert wodurch der Benutzer von jedem Rechner aus auf seine Analysen zugreifen kann. Die Web Applikation stellt somit ein hilfreiches Wekzeug zur Analyse von Microarray Daten vor allem in Netzwerken mit beschränkten Hardwareresourcen dar. Schlüsselwörter: Microarray,Clusteranalyse,Client Server,Web Applikation,J2EE, Bioinformatik ii

5 Inhaltsverzeichnis Glossar viii 1 Einleitung Microarrays Aufgabenstellung Methoden Clusteranalyse Hierarchical Clustering Self Organizing Maps K-Means Clustering Principal Component Analysis Correspondence Analysis Support Vector Machines HTML JavaScript Client Server Architektur Vorteile der Client Server Architektur: Java 2 Platform Enterprise Edition ( J2EE ) J2EE Komponenten Container EJB iii

6 INHALTSVERZEICHNIS INHALTSVERZEICHNIS Session Beans Entity Beans Message driven Beans JMS Java Servlets Java Server Pages (JSP) Lebenszyklus einer JSP Jakarta Struts Das Projekt Model View Controller Konzept Struts als Implementation des MVC Konzeptes Controller Komponenten Model Komponenten View Komponenten Usability Test Ergebnisse Vom Programm zur Web Applikation Web Applikation GenesisWeb Benutzerverwaltung Aufbau der Webseite Navigationsbaum Darstellung eines Datensatzes Verschiedene Darstellungsmöglichkeiten Zeichnen der Bilder und Bildformat Analyse der Daten HCL KMC SOM iv

7 INHALTSVERZEICHNIS INHALTSVERZEICHNIS PCA CA SVM Weitere Eigenschaften Normalisierung und Filtern Abfangen von möglichen Fehlern on the fly Komprimierung Usability Test Diskussion Vor- und Nachteile der Web Applikation Erweiterungs- und Verbesserungsvorschläge Literaturverzeichnis 52 v

8 Abbildungsverzeichnis 1.1 Microarray Produktion Multi Tier Modell Kommunikations Modelle JSP Lebenszyklus MVC Konzept Struts Überblick Konzept des Systems GenesisServer GenesisWeb Aufbau der GenesisWeb Webseite Verlauf der Expression eines Genes über die Experimente Webseite zum Verändern der Darstellungsart HCL Analyse Resultat Webseite zur Auswahl der Farbe für die Markierung eines Cluster KMC Analyse Resultat SOM Analyse Resultat Vergleich der Ergebnisse der Clusterverfahren PCA Analyse Resultat Plots der Principal Components CA Analyse Resultat HCL Analyse über die Experimente SVM Training vi

9 ABBILDUNGSVERZEICHNIS ABBILDUNGSVERZEICHNIS 3.15 SVM Klassifikations Ergebnis Webseite zum Sortieren bzw. Filtern vii

10 Glossar axis Apache extensible Interaction System, Framework zur Erstellung von SOAP Clients/Servern. CA Correspondence Analysis, Clusterverfahren mit dessen Hilfe Zusammenhänge zwischen Genexpressionen und Experimenten aufgedeckt werden können. cdna komplementäre DNA, komplementärer Abschnitt der DNA. Codon Folge von 3 Basen der DNA bzw RNA, codiert eine Aminosäure. DNA Desoxyribonukleinsäure. Träger der Erbinformation aller Organismen. Genom Gesamte DNA eines Organismus bzw. einer Zelle. KMC k Means Clustering, Clusterverfahren um Gene ähnlicher Expression zu Gruppen zusammenzufassen. EJB Enterprise Java Bean, wiederverwendbare Softwarekomponenten mit deren Hilfe skalierbare, verteilte Systeme realisiert werden können. HCL Hierarchical Clustering, Cluster Algorithmus mit dessen Hilfe Ähnlichkeiten zwischen Genen als Baumstruktur (dendrogram) dargestellt werden kann. Hybridisierung Prozess bei dem sich Einzelstränge von DNA (oder RNA) an ihr komplementäres Gegenstück binden. viii

11 Glossar JSPs Java Server Pages, Komponenten um dynamische Web Inhalte erzeugen zu können. Markup gibt an, wie Text in einem Dokument zu interpretieren ist. MDB Message Driven Bean, asynchrone EJB. mrna messenger RNA, Vorlage für die Proteinsynthese. PCA Principle Component Analysis, Clusterverfahren bei dem nach gemeinsamen Mustern in den Daten gesucht wird und die Expression jedes Genes als lineare Kombination dieser Muster dargestellt werden kann. ORB Object Request Broker. RMI aufzurufen. Remote Method Invocation, Protokoll um Methoden auf Rechnern in einem Netzwerk RMI/IIOP Remote Method Invocation / Internet Inter ORB Protocol, Erweiterung von RMI das Aufrufe von Methoden unabhängig von der verwendeten Programmiersprache ermöglicht. RNA Ribonukleinsäure. Chemisch ähnlich zu einzelsträngiger DNA. Übermittelt die genetische Information der DNA an das Cytoplasma einer Zelle wo die Proteine gebildet werden. Servlet erzeugen. Serverseitige Java Komponente um dynamische Antworten auf Benutzeranfragen zu SOAP Simple Object Access Protocol, Protokoll, das RMI Aufrufe auch durch Firewalls ermöglicht, da die Daten als XML Datei an ein entsprechendes Servlet im Web Container gesandt werden. ix

12 Glossar SOM Self Organizing Map, Clusterverfahren beruhend auf einem neuronalen Netzwerk um Gene ähnlicher Expression zu Gruppen zusammenzufassen. Struts Framework zur Entwicklung skalierbarer und einfach wartbarer Web Applikationen. SVM Support Vector Machines, Clusterverfahren bei dem unbekannte Gene aufgrund von Genen deren Funktion bekannt ist klassifiziert werden können. Tag siehe Markup. Thread Task, leichtgewichtiger Prozess in dem Code ausgeführt wird. Transkription Übertragung der genetischen Information der DNA auf einzelsträngige mr- NA. Erster Schritt der Proteinbiosynthese. x

13 Kapitel 1 Einleitung 1.1 Microarrays Die Microarray Technologie hat sich in den letzen Jahren für die Analyse von Gen Expressionen auf Genom Ebene etabliert [14]. Microarrays bestehen aus einem Glasplättchen, auf dem cdna Stücke an bestimmten Stellen, den sogenannten Spots, aufgetragen und verankert sind. An diese cdna Stücke binden sich Nukleinsäuresequenzen die das komplementäre Gegenstück zu den gespotteten Sequenzen bilden [31]. Durch die reverse Transkriptase werden von Proben und Kontroll mrna komplementäre cd- NA Stränge gebildet. Diese werden jeweils mit einem fluoreszierenden Farbstoff markiert und auf das Plättchen aufgetragen, wo die einzelnen cdna Stränge jeweils an ihr komplementäres Gegenstück binden (siehe Abbildung 1.1). Nach dieser Hybridisierung wird das Microarray mit Laserlicht bestrahlt und die fluoreszierenden Farbstoffe angeregt. Das von den einzelnen Spots emittierte Licht wird gescannt und die so erhaltenen Daten werden analysiert und in einem speziellen Dateiformat abgespeichert. Als nächster Schritt wird eine Normalisierung der Daten durchgeführt [30]. Ziel der Normalisierung ist es systematische Fehler in den Daten zu erkennen und zu korrigieren, sowie eine 1

14 Einleitung 1.1 Microarrays Abbildung 1.1: Microarray Verfahren. DNA Klone werden auf das Glasplättchen gespottet. Mit fluoreszierenden Farbstoffen markierte Proben und Kontroll-cDNA wird auf das Slide aufgetragen. Nach der Hybridisierung wird das Plättchen mit Laserlicht bestrahlt, gescannt und das resultierende Bild analysiert [16]. Anpassung der Expressionen der verschiedenen Slides durchzuführen um diese untereinander vergleichbar zu machen. Nach diesem Normalisierungsschritt erfolgt eine Analyse mit Hilfe von statistischen Methoden mit deren Hilfe grundsätzliche Zusammenhänge und Ähnlichkeiten in der Expression der einzelnen Gene gesucht werden. Bei dieser sogenannten Clusteranalyse (engl.: Clustering) wird nach gemeinsamen Expressionsmustern in den Daten gesucht und es werden die ähnlich exprimierten Gene in Cluster, also in Gruppen zusammengefasst. Der Grundgedanke hinter dieser Theorie ist, dass viele Gene, die die selbe Funktion haben auch coexprimiert sind. Somit kann angenommen werden, dass ein unbekanntes Gen das gleich exprimiert wird wie ein bekanntes, auch diesselbe Funktion haben könnte [17]. Weiters wird angenommen, dass ein Zusammenhang zwischen Coexpression und Coregulation 2

15 Einleitung 1.1 Microarrays besteht, d.h. wenn zwei Gene durch das selbe regulatorische System kontrolliert werden, so sind sie höchstwahrscheinlich auch coexprimiert. Zudem ist es von Interesse zu wissen, wie die Expression von Genen in unterschiedlichen Zellen, bei unterschiedlichen Krankheiten z.b. bei gesunden Zellen und Krebszellen aussieht. Für die Analyse von Microarray Daten gibt es verschiedene Software Pakete. Die Analyse von Datensätzen aus Microarray Experimenten kann allerdings in Abhängigkeit von der Anzahl der enthaltenen Gene die Computerhardware von Client Computern überfordern. Analysen von Datensätzen mit Genen können auf Rechnern mit 512 MB Arbeitspeicher nicht mehr, oder nur schwerlich, durchgeführt werden. Hierbei ist es vor allem die Analyse mit Hilfe des hierarchischen Clusterverfahrens das sehr viel Arbeitsspeicher benötigt. Ebenso benötigen die verschiedenen Analyseverfahren ein hohes Mass an Rechenleistung. Es liegt somit nahe rechenintensive Berechnungen auf einen entsprechenden Server mit genügend Hardwareressourcen auszulagern [33]. Die Analyse von Microarraydaten auf Genom Ebene mit seinen zehntausenden von Genen pro Datensatz stellt daher ein ideales Einsatzgebiet für Client / Server Systeme dar, und insbesondere für eine Web Applikation. Durch die Verwendung einer Web Applikation im Sinne einer web basierten Thin Client Architektur kann eine Erhöhung der Plattformunabhängigkeit, sowie das Entfallen der Installation eines Programmes auf den Client Rechnern gewährleistet werden. Das hohe Mass an Plattformunabhängigkeit kann durch die Verwendung von purem HTML ohne benötigte Plug Ins in den Web Browsern garantiert werden. Eine Web Applikation stellt auch eine ideale Lösung für Microarray Analysen, zum Beispiel im Rahmen einer Lehrveranstaltung dar, da die Installation eines eigenen Programmes auf den einzelnen Workstations nicht nötig ist; Analysen können von jedem Web Browser aus durchgeführt werden. Weiters ist es dem Benutzer durch eine Web Applikation möglich umfangreiche Berechnungen und Analysen zu starten, ohne dass er bis zum Ende der Berechnung ständig online bleiben muss. Auch kann der Benutzer weitere Programme ausführen, ohne dass intensive Berechnungen deren Ausführung stören. Ein weiterer Vorteil einer Web Applikation liegt darin, dass der Benutzer während seiner Analysen nicht an einen Rechner gebunden ist, sondern von jedem Rechner im Netzwerk auf seine 3

16 Einleitung 1.1 Microarrays Analysen und Daten zugreiffen kann. Weiters ist die Wartung einer Web Applikation, verglichen mit der einer normaler Applikationen, sehr viel einfacher. Bei einer Web Applikation können Updates und Bugfixes zentral am Server eingespielt werden, ohne dass der Benutzer Softwarepakete hierfür installieren muss. 4

17 Einleitung 1.2 Aufgabenstellung 1.2 Aufgabenstellung Es sollte eine Web Applikation entwickelt werden, welche diesselbe Funktionalität aufweist wie das Microarraydaten Analyse Programm Genesis [32]. Datensätze aus Microarray Experimenten sollten in der Web Applikation mit Hilfe verschiedener Clusteranalyse Verfahren analysiert werden können und die Ergebnisse sollten in einer anschauliche Art und Weise dargestellt werden. Anforderungen: Darstellen der Datensätze als Expression Image. Sortieren und Filtern der Datensätze. Einfache Normalisierung der Daten nach verschiedenen Gesichtspunkten. Analyse der Daten und Darstellung der Ergebnisse der Clusterverfahren: Hierarchical Clustering (HCL) K Means Clustering (KMC) Principal Component Analysis (PCA) Correspondence Analysis (CA) Self Organizing Maps (SOM) Support Vector Machines (SVM) Verwendbarkeit der Web Applikation möglichst ohne spezielle Plug Ins in den verschiedenen Web Browsern. Die Web Applikation sollte intuitiv gestaltet werden und eine Interaktion des Benutzers mit den Daten ermöglichen. 5

18 Kapitel 2 Methoden Dieses Kapitel gibt einen kurzen Überblick über die verschienden Clusterverfahren, mit denen Microarray Daten in der entwickelten Web Applikation analysiert werden können. Weiters wird auf die verwendeten programmiertechnischen Technologien eingegangen, beginnend mit den clientseitigen Technologien wie HTML und JavaScript über die Client / Server Technologie zu den serverseitigen Komponenten wie Enterprise Java Beans, Servlets, Java Server Pages und dem Framework Struts. Am Ende des Kapitels wird noch kurz auf Web Usability Tests eingegangen. 2.1 Clusteranalyse Die Clusteranalyse von Microarray Daten ist eine Methode, bei der eine Einteilung der Gene bzw. Experimente nach der Ähnlichkeit ihrer Expression in Gruppen, den sogenannten Clustern, erfolgt. Das Ziel ist es hierbei Gruppen zu bilden, die untereinander möglichst unterschiedlich sind, das heisst eine möglichst große Distanz zueinander aufweisen, deren einzelne Komponenten aber möglichst ähnlich sind und eine geringe Distanz zueinander aufweisen [30] [13]. Grundsätzlich sind zwei Arten des Clusteranalyse möglich, das sogenannte supervised Clustering, bei dem auf bekanntes Wissen zurückgegriffen wird, und das unsupervised Clustering [32]. Die folgenden Angaben zu den verschiedenen Clusteranalyse Verfahren geben nur einen 6

19 Methoden 2.1 Clusteranalyse kurzen Einblick in die Thematik, eingehender werden die Clusteralgorithmen in der Diplomarbeit von Alexander Sturn [32] behandelt Hierarchical Clustering Zu den unsupervised Clustering Methoden gehört das hierarchical Clustering. Der Ablauf des hierarchical Clustering umfasst folgende Schritte: 1) Als erster Schritt wird eine Distanzmatrix abhängig von der Ähnlichkeit der Objekte, also der Gene bzw. Experimente, berechnet. Im ersten Durchlauf besteht jeder Cluster aus einem Gen bzw. Experiment. 2) Im nächsten Schritt werden die zwei Cluster mit der kleinsten Distanz zueinander gesucht. 3) Diese beiden werden zu einem neuen Cluster zusammengefügt und es werden alle Distanzen die von diesem Cluster abhängen neu berechnet. 4) Im weiteren werden die Schritte 2 und 3 so lange wiederholt, bis nur mehr ein Cluster übrig bleibt. Das Ergebnis wird als eine hierarchische Baumstruktur dargestellt, bei der die Länge der einzelnen Äste die Ähnlichkeit, also die Nähe der Elemente zueinander darstellt. Der Vorteil dieses Verfahrens ist, dass kein Vorwissen über die Gene oder spezielle Einstellungen notwendig sind. Von Nachteil ist, dass der Benutzer selbst die Cluster identifizieren und markieren muss und dass aufgrund der sehr großen Distanzmatrix, die während der Berechnung erstellt wird, der Arbeitsspeicherbedarf der Berechnung sehr groß ist Self Organizing Maps Das neuronale Netzwerk Modell der Self Organizing Maps wurde von Professor Kohonen an der Universität Helsinki entwickelt und ist eine populäre Methode der Clusteranalyse, bei der das Training des neuronalen Netzwerkes allein auf den gegebenen Daten beruht. 7

20 Methoden 2.1 Clusteranalyse Eine SOM besteht aus Neuronen, die in einem meist 2 dimensionalen Gitter angeordnet sind. Die Anzahl der Neurone gibt dabei die Anzahl der Cluster wieder. Jedes Neuron wird durch einen n dimensionalen Gewichtsvektor repräsentiert, wobei n gleich der Dimension der Eingabevektoren, also der Anzahl der Experimente, ist. Vor dem Training erfolgt die Initialisierung der SOM. Hierbei werden die Gewichtsvektoren der Cluster gebildet, die entweder mit Zufallswerten gefüllt werden, oder aber mit zufällig ausgewählten Genen des Datensatzes. In jedem der folgenden Trainingsschritte wird jeweils ein Vektor, also eine Zeile der Datenmatrix zufällig ausgewählt und eine Ähnlichkeitsmessung mit allen Gewichtvektoren durchgeführt. Der Gewichtsvektor mit der höchsten Ähnlichkeit wird bestimmt und zusammen mit seinen Nachbarn in Richtung des Eingabevektors projiziert. Dies wird solange wiederholt bis die Cluster optimal getrennt sind. Nach dem Training der SOM erfolgt die Zuweisung der Gene zu den einzelnen Clustern, jeweils in Abhängigkeit von der Ähnlichkeit der Expression des Genes mit dem Gewichtsvektor des jeweiligen Clusters K-Means Clustering KMC [25] ist den Self Organizing Maps sehr ähnlich und zählt ebenso zu den unsupervised Clustering Methoden. Der Grundgedanke besteht darin, dass ein Satz von m Vektoren der Dimension n in k Cluster zerteilt werden soll, wobei die Anzahl der Cluster vor der Berechnung angegeben werden muss. Vorgangsweise: 1) Jeder Vektor wird in einen der k Cluster gelegt. 2) Der Mittelwert für jeden Cluster wird berechnet. 3) Die Distanzen zwischen einem Objekt und den Mittelwerten der Cluster werden berechnet. 4) Das Objekt wird dem Cluster zugeteilt dessen Mittelwert ihm am ähnlichsten ist. 5) Die Mittelwerte der betroffenen Cluster werden neu berechnet. 6) Die Schritte 3 bis 5 werden solange wiederholt, bis keine Reallokationen mehr vorkommen. 8

21 Methoden 2.1 Clusteranalyse Der Vorteil des KMC Verfahrens liegt vor allem in seiner Geschwindigkeit bei der Analyse grosser Datensätze. Ebenso ist der Arbeitsspeicherbedarf gering. Der grösste Nachteil des Verfahrens liegt darin, dass die Anzahl der Cluster bereits vor dem Beginn der Berechnung abgeschätzt werden muss (gleich wie bei SOM) Principal Component Analysis PCA [27] ist eine statistische Methode dessen Ziel es ist, die Dimension einer Datenmatrix mit m Spalten (z.b. Experimenten) und n Zeilen (z.b. Genen) zu reduzieren, indem r n (oder m) neue Variablen (den Principal Components) gefunden werden. Mit Hilfe dieser Principal Components ist es nun möglich die Daten zu visualisieren. Um die Principal Components zu bestimmen, werden die Eigenwerte und Eigenvektoren der m m Distanzmatrix der Eingabematrix bestehend aus n Genen und m Experimenten mit Hilfe der Single Value Decomposition (SVD) [11] berechnet. Diese Eigenvektoren können nun (vorausgesetzt die Distanzmatrix ist nicht singulär) als Principal Components (PC) angenommen werden. Bei der graphischen Darstellung werden die ersten 3 PC, welche auch die grössten Eigenwerte besitzen, auf ein 3 dimensionales Koordinatensystem aufgetragen. Die x Achse entspricht der PC 1, die y Achse der PC 2 und die z Achse der PC 3. Die Expression eines Genes kann durch eine Linearkombination aus den PC eindeutig beschrieben werden. Somit werden die Gene in dieses Koordinatensystem eingezeichnet. Gene, die im 3 dimensionalen Raum einen geringen Abstand zueinander aufweisen, sind auch ähnlich in ihrer Expression. Das PCA Verfahren kann somit dafür verwendet werden, grundlegende Muster in der Expression der Gene (bzw. auch Experimente) eines Datensatzes zu finden und die Daten durch eine Kombination dieser zu visualisieren. 9

22 Methoden 2.1 Clusteranalyse Correspondence Analysis CA [21] [20] beruht auf dem selben Grundprinzip wie PCA. Es wird eine mehrdimensionale Datenmatrix in einen 2 oder 3 dimensionalen Raum projiziert. Um die Parameter mit dem grössten Einfluss auf die 2 Variablen (Gene & Experimente) zu finden, wird wie bei PCA die Single Value Decomposition (SVD) verwendet, jedoch ist es mit Hilfe der CA möglich, direkt die Zusammenhänge zwischen Genen und Experimenten zu erkennen, nicht nur zwischen den Genen bzw. den Experimenten. Hierzu werden sowohl die Gene als auch die Experimente in einem sogenannten Biplot im selben Koordinatensystem eingezeichnet. Die Distanzen im Biplot sind sogenannte X 2 Distanzen. Eine X 2 Distanz zwischen zwei Punkten ist klein, wenn die Vektoren die die Punkte beschreiben einen ähnliche Form haben, unabhängig von ihren absoluten Werten. Besteht nun ein Zusammenhang zwischen einem Gen und einem Experiment (bzw. einer Gruppe von Experimenten), so neigen beide dazu auf einer gemeinsamen Linie durch den Koordinatenursprung zu liegen. Ist ein Gen in einem bestimmten Experiment überexprimiert, so liegen die beiden Punkte auf der selben Seite des Koordinatensystems, ist es unterexprimiert so liegen das Gen und das Experiment auf gegenüberliegenden Seiten im Koordinatensystem. Je weiter die Punkte vom Koordinatenursprung entfernt sind, desto stärker ist ihr Zusammenhang Support Vector Machines Das SVM [22] Clusterverfahren ist ein Vertreter der supervised clustering methods. Bei den supervised clustering methods findet der Lernprozess des Netzwerkes anhand von gegebenem Wissen statt. Angenommen es sind Gene bekannt, die eine bestimmte Funktion erfüllen, und ebenso Gene, die mit Sicherheit nicht zu dieser funktionellen Gruppe gehören. Die Information über diese Gene wird dazu verwendet eine SVM zu trainieren. Durch dieses Training ist die SVM in der Lage, Gene mit unbekannter Funktion einer der beiden Gruppen zuzuordnen. Beim Training versucht die SVM eine Ebene, die sogenannte Hyperplane, zu finden, die die Gene im mehrdimensionalen Raum (die Expression eines Genes kann als Punkt in einem mehr- 10

23 Methoden 2.1 Clusteranalyse dimensionalen Raum verstanden werden, die Anzahl der Experimente bestimmt hierbei die Dimension dieses Raumes) eindeutig in die zwei Klassen unterteilt. Da allerdings meist keine eindeutige Trennung der positiven und negativen Trainingsgene in diesem Raum möglich ist, transformiert die SVM die Genexpressionen auf einen höherdimensionalen Raum, in dem dann eine Hyperplane gefunden werden kann. Das SVM Verfahren ist sehr hilfreich, wenn nur ein Teil der Gene in einem Organismus einer Funktion zugeordnet sind. Diese Information kann dazu verwendet werden, noch in ihrer Funktion unbekannte Gene zu klassifizieren. 11

24 Methoden 2.2 HTML 2.2 HTML HTML (Hypertext Markup Language) ist eine standardisierte Seitenbeschreibungssprache für Seiten im Internet bzw. Intranet. Entwickelt wurde HTML 1990 von Tim Berners-Lee, einem britischen Informatiker am Genfer Hochenergieforschungszentrum CERN, der einige Tags des SGML (Standardized Generalized Markup Language) das am CERN verwendet wurde, verwendete und die Möglichkeit Bilder und Hyperlinks einzubinden hinzufügte. Anfänglich war HTML eine reine Dokumentenbeschreibungssprache, wurde allerdings im Laufe der Zeit mangels Alternativen zu einer Sprache die ebenfalls das Layout der Seiten bestimmte. HTML wurde von Microsoft und Netscape ohne Koordination verwässert und erweitert, was allerdings zu Browserinkompatibilitäten führte. Um diesen Trend entgegenzuwirken wurden vom W3 Konsortium (www.w3.org) Standards eingeführt und es wurde versucht, eine Einheitliche Version von HTML zu definieren. Dies ist teilweise gelungen, wobei es allerdings bis heute notwendig ist gewisse Eigenschaften von HTML Seiten an den jeweiligen Browser anzupassen. Eine Trennung von Layout und Information ist mit HTML schwer geworden, aber dank CSS (Cascading Style Sheets) nicht unmöglich. 2.3 JavaScript JavaSkript ist eine einfache Skript Sprache die es ermöglicht, einfache Funktionen innerhalb eines Web Browsers, und somit am Client Rechner, auszuführen. Entwickelt wurde JavaScript im Rahmen eines Gemeinschaftsprojektes von SUN und Netscape. Rein technisch gesehen hat JavaScript ausser dem Namen nicht viel mit der Programmiersprache Java gemeinsam. Der Grund für die Entwicklung dieser Skript Sprache war, dass man HTML Seiten optimieren und interaktiver gestalten wollte. Mit JavaScript ist es zum Beispiel möglich eine gewisse Interaktion des an sich statischen HTML Dokuments mit dem Benutzer zu gewährleisten. Als Beispiel kann hier ein Mouseovereffekt herangezogen werden, d.h. dass zum Beispiel in der Sta- 12

25 Methoden 2.4 Client Server Architektur tus Leiste des Web Browsers eine Information zu einem Bereich eines Bildes angezeigt wird, sobald der Benutzer sich mit der Maus über der betreffenden Stelle im Bild befindet. Neben den Vorteilen wie Plattformunabhängigkeit und Sicherheit sollte allerdings auch erwähnt werden, dass JavaScript relativ langsam ist, und es wiederum von den Browserherstellern abhängt, wie diese JavaScript in ihren Browser integrieren. So sind zum Beispiel Funktionen die unter dem Open Source Browser Mozilla einwandfrei funktionieren teilweise im Internet Explorer von Microsoft nicht lauffähig. 2.4 Client Server Architektur Die Client / Server Architektur entstand zu einer Zeit, als die Hardware sehr teuer, und die Kapazität und Geschwindigkeit lokaler Rechner beschränkt war [12]. Das klassische Modell der Client Server Architektur ist das Two Tier Modell (Tier = Schicht), bei dem der Client die sogenannte Business Logic enthält und der Server hauptsächlich für die Datenverarbeitung und Speicherung zuständig ist. Unter dem Begriff Business Logic wird die gesamte Funktionalität einer Applikation verstanden. Dieses Modell wurde durch das Three Tier Modell abgelöst [28], das auch z.b. in der Java 2 Enterprise Edition (J2EE) verwendet wird. Das Three Tier Modell besteht aus dem Client Tier, dem Middle Tier und dem EIS Tier (Enterprise Information System). Das Client Tier stellt die Schnittstelle zwischen dem Benutzer und der Applikation dar. Das Middle Tier hat die Aufgabe die Anfragen des Benutzers auszuführen und das EIS Tier ist für das sichere Speichern und Halten der Daten zuständig Vorteile der Client Server Architektur: Entlastung der Client Rechner: rechenintensive oder speicheraufwändige Anwendungslogik wird auf einem zentralen Server ausgeführt. Der Benutzer kann zudem auf seinem Rechner weitere Programme ausführen ohne dass aufwändige Berechnungen deren 13

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