Eingebetteten Systemen. Biologie Bioinformatik. Definition und Eigenschaften Klassifizierung und Anwendungen Moore's Gesetz Evolvable Hardware

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1 Eingebetteten Systemen Definition und Eigenschaften Klassifizierung und Anwendungen Moore's Gesetz Evolvable Hardware Biologie Bioinformatik 1

2 Christian Igel: Evolutionäre Algorithmen: Optimierung nach den Prinzipien der biologischen Evolution Bernd und Lisa Kleinjohann: Eingebettete Systeme Einleitung Prof. Dr. Andy Schürr: Echtzeitsysteme / Real-Time Systems Dr. Gang Quan: Introduction of Real-Time Embedded System Design Prof. Dr.-Ing. Heinz Linnemann: Digitaltechnik und Rechnerarchitektur II Cohoon, Karro, Liening: Evolutionary Algorithms for Phyical Design of VLSI Circuits Dr. Ursula Rost: Biologie + Informatik =Bioinformatik??? Bioinformatics and Computational Biochemistry European Media Laboratory Heidelberg Benjamin Lewin Molekularbiologie der Gene Spektrum Lehrbuch Ein Computer, der nicht wie ein Computer aussieht der mit seiner (technischen) Umgebung zusammenarbeitet der eine einfache oder gar keine Benutzeroberfläche besitzt der Teil eines anderen Systems ist 2

3 Kopetz: A real-time computer is a computer system in which the correctness of the system behaviour depends not only on the logical results of the computation, but also on the physical instant at which these results are produced. Broy: Ein eingebettetes System ist eine HW/SW-Einheit, die über Sensoren und Aktoren mit einem Gesamtsystem verbunden ist und darin Überwachungs-, Steuerungs- bzw. Regelungsaufgaben übernimmt. In der Regel handelt es sich um reaktive, häufig auch um hybride verteilte Systeme mit Echtzeitanforderungen. Typischerweise sind solche Systeme dem menschlichen Benutzer nicht direkt sichtbar, er interagiert unbewusst mit dem eingebetteten System. Hansen: A computer that does not look like a computer. technisches System, in das ein von Software gesteuertes Rechensystem eingebettet ist Rechensystem steuert, regelt oder überwacht meist einen technischen Prozess. Das Rechensystem ist meist nicht von außen sichtbar (kein PC mit Tastatur, Bildschirm,... ) eingebettete Systeme sind oft (glücklicherweise) nicht frei programmierbar Benutzungsschnittstellen sind oft sehr speziell oder fehlen ganz Entwicklungsplattform (development platform) und Zielplattform (target platform) für Software sind eigentlich immer verschieden zur Verfügung stehende Hardware-Ressourcen oft sehr beschränkt (Gründe: Kosten, Energieverbrauch, Gewicht, Platzbeschränkungen,...) 3

4 Eingebettete Systeme lassen sich grob in 2 Klassen unterscheiden: reaktive Systeme: Steuerung (Controller) transformierende Systeme: digitale Signalverarbeitung in vielen Geräten finden sich beide Klassen Kontrollbasierte Steuerung technischer Geräte/Anlagen Digitale Signalverarbeitung: (einfache) mathematische Berechnungen auf einem Datenstrom, der ein analoges/digitales Signal repräsentiert. Aufwachen. Frühstücken Mit dem Auto fahren.. Unterwegs zum Büro. 4

5 im Büro.. wieder zu Hause "Die Leistung von Computerchips verdoppelt sich etwa alle Monate" 5

6 Bedeutung eingebetteter Systeme für Wirtschaft: Wettbewerbsvorteile durch Kombination von Soft- und Hardware (schnellere Realisierung komplexer Funktionen,... ) Kosten der eingebetteten Elektronik eines modernen Flugzeuges mit bis zu 500 Prozessoren größer 30%, davon 80% für Software Kostenverteilung im Automotive-Umfeld ähnlich (inzwischen bis zu 100 Prozessoren) Nahezu 90% aller elektronischen Bauelemente werden in eingebetteten Systemen eingesetzt Prozessormarkt 2003: 200 Mio Prozessoren in PCs und Server Mio Prozessoren in eingebetteten Systeme Zerlegt einen großen Schaltkreis in Unterschaltkreise (Blöcke genannt). Faktoren wie Blockanzahl Verbindungen zwischen Blöcken, werden berücksichtigt. Floorplanning: Erstelle einen Plan für ein gutes Layout. Platziere die Blöcke frühzeitig, wenn Details wie Umriss, Fläche, Position der I/O- Pins, noch nicht festgelegt sind. Platzierung Exakte Platzierung der Module (Module sind z.b. Gatter, Standardzellen, ). Details des Vervollständige Designs sind bekannt die Verbindungen und es ist das zwischen Ziel, die den gesamten Modulen. Flächen- Hierbei und werden Verbindungskosten Faktoren wie kritische zu minimieren. Pfade, Leitungsabstände, berücksichtigt. Schließt globales und Fein-Routing Komprimiere das Layout in allen ein. Richtungen, um die Chipfläche zu minimieren. Wie können Computer bei der Planung von Schaltkreisen, dem Floorplanning, der Platzierung etc. helfen? Dies alles sind Optimierungsprobleme. Die meisten sind NP-vollständige Probleme. 6

7 Vorteile: Design Automation Innovation für Erweiterung der Einsatzbereiche Gebiete, in denen EH angewendet werden kann: Automatisierter Entwurf preiswerter Hardware Bewältigung ungenau spezifizierter Probleme Erzeugung adaptiver Systeme Erzeugung fehlertoleranter Systeme Innovation in kaum verstandenen Designgebieten 7

8 Biologie Vererbung Mendels Vererbungslehre Chromosomen als Träger der genetischen Information Mikrobiologie Nukleinsäuren als Speicher der genetischen Information Semikonservative Replikation der DNA Proteine Proteinbiosynthese Genmutationen Bioinformatik Definition Aufgabengebiete Gregor Johann Mendel ( ) tritt er im Augustinerkloster ein beginnt er sein Theologiestudium - er erhält seine Priesterweihe bildete sich in Landwirtschaft, Obst- und Weinanbau übernimmt er den Klostergarten studiert er Naturwissenschaft beginnt er seine Kreuzungsversuche an Erbsen erscheint sein Werk Versuche über Pflanzenhybriden werden die Ergebnisse anerkannt und er zum Begründer der Vererbungslehre 8

9 Bei der Zellteilung strukturiert sich das genetische Erbmaterial in Chromosomen. Der Mensch besitzt 23 Chromosomenpaare. Mann und Frau unterscheiden sich nur im 23. Chromosomenpaar. Frauen besitzen zwei X-Chromosomen, Männer ein X- und ein Y-Chromosom. 9

10 Zwei Schwesterchromatiden Zentromer Proteingerüst, um das sich ein Chromatinfaden wickelt evtl. Satelliten DNA ist der Träger der Gene. Diese machen nur einen Bruchteil der DNA aus. Ein Gen besteht aus mehreren Einzelteilen (Exons) Bei der Transkription der DNA in die mrna werden die Introns herausgeschnitten Eine Teilsequenz aus 3 Nukleotiden heißt Kodon 10

11 DNA besteht aus einer Abfolge von Nukleotiden, die jeweils ein Zuckerbaustein, ein Phosphatbaustein und eine der 4 Basen enthalten: Guanin, Adenin, Thymin, Cytosin Paare werden durch Wasserstoffbrückenbindungen zusammengehalten. Ein Produkt eines Gens ist ein Protein Im menschlichen Körper gibt es über eine Million verschiedener Proteine Primärstruktur: Sequenz von Aminosäuren Es gibt 20 verschiedene Aminosäuren A C D E F G H I K L M N P Q R S T V W Y Jede Aminosäure wird durch 1 bis 6 der 64 Kodons kodiert Aminosäuren werden durch Peptidbindungen verbunden 11

12 Proteinstrukturen Primärstruktur = Aminosäuresequenz Sekundärstruktur = ergibt sich aus der regelmäßigen Wasserstoffbrücken-Wechselwirkungen zwischen Peptidbindungen (α-helix, β-faltblatt, coil) Tertiärstruktur = vollständige dreidimensionale Anordnung (Konformation) der Proteinuntereinheiten Quartärstruktur = Anordnung von Proteinuntereinheiten räumlich zueinander Experimente liefern enorme Datenmengen Das menschliche Genom enthält» Basenpaare, die ca Gene bilden (momentane Schätzung) Die EMBL Sequenz-Datenbank enthält z.z mehr als 10.2 Millionen Gensequenz- Einträge mit mehr als 11.1 Mrd. Basenpaaren (Stand ) Die SWISS-PROT Datenbank enthält z.z. über Protein-Einträge Trotzdem sind die Datenbank unvollständig: bisher publizierte vollständig sequenzierte Genome: 31 Bakterien, 8 Achaea, 3 Eukaryoten Daten sind sehr komplex Proteine enthalten Teilstrukturen mit unterschiedlicher Bedeutung, die für ihre Funktion wesentlich sind Aktivitäten in der Zelle sind durch vielfältige Abhängigkeiten geprägt, die z.z. nur in sehr geringem Umfang bekannt sind 12

13 Anormaler Entwicklungsweg Normal: Zuerst die akademische Disziplin später wirtschaftliche Relevanz Jedoch war die Bioinformatik schon ein wirtschaftlicher Faktor bevor Sie gelehrt wurde Entstehung aus wirtschaftlicher Notwendigkeit: altertümliche Biologie hatte nur geringe Datenmengen durch neue Forschungsgebiete (hauptsächlich im mikrobiologischen Bereich) entstand ein exorbitantes Datenwachstum durch moderne Hochleistungsrechner können nun auch derartige Datenmengen verarbeitet werden Erkenntnis das nur noch automatisierte Verfahren die Datenmengen effektiv verarbeiten könnten Wissenschaft vom Lebendigen Erscheinungsformen lebender Systeme, ihre Beziehungen untereinander Vorgänge, die sich in ihnen abspielen + Informatik Bioinformatik Molekularbiologie Biochemie 13

14 Biologie + Systematisches Studium von informationsbeschreibenden und -transformierenden Prozessen in Bezug auf deren Theorie, Analyse, Entwurf, Implementierung und Anwendung - (ACM) Datenstrukturen, Algorithmen, Rechnerarchitektur, Rechnernetze, Kryptographie, Betriebssysteme, Bioinformatik Algorithmen Datenbanken KI Bildverarbeitung! " # # $ # % & ' ( Biologie + Informatik In der Bioinformatik werden mit Hilfe von Methoden aus der Mathematik und Informatik biochemische (und hierbei insbesondere genetische) Abläufe in der Zelle untersucht ( Prof. H. W. Mewes Institut für Bioinformatik der GSF) ) Vorgehensweise: Bioinformatik erfordert interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen * Naturwissenschaften (Biologie, Biochemie und Biophysik) * anderen Wissenschaften (Informatik und Mathematik) Hypothesen Biologische Experimente Datenanalyseund Verarbeitung Daten 14

15 ) Verständnis über die Abläufe in der Zelle erhöhen ) Informationen bereitstellen, mit denen Genetic Engineering ermöglicht wird Entwicklung von Medikamenten (z.b. um bestimmte Reaktionen in der Zelle zu ermöglichen oder zu verhindern) heilen von genetischen Defekten (bis jetzt noch nicht gelungen) ) Fragen beantworten wie z.b. Welche funktionale Bedeutung hat eine bestimmte Gensequenz? Welche Moleküle können an ein gegebenes Protein binden? Wie wird ein metabolisches Netzwerk reguliert? ) Teilgebiete der Bioinformatik Sequenzanalyse (DNA, Proteine) * Assembling * Primer-Design * Genefinding * Sequenzvergleich * Phylogenie Strukturanalyse, Molecular Modelling und Molecular Dynamics * 3D-Struktur von Proteinen * Molekülbewegungen Expressionsdatenanalyse Simulation 15

16 * Sequenz-Alignments sind eines der ältesten Forschungsgebiete der Bioinformatik.... the wholy grail of Bioinformatics... (Stan Burt) * Ziel: Die Bereiche der DNA zu finden, die ein Protein kodieren * Sequenz, Struktur, Funktion: Die Struktur eines Proteins bestimmt seine Funktion Die Aminosäuresequenz eines Proteins bestimmt seine Struktur Proteine (oder Teile von Proteinen) mit ähnlicher Aminosäuresequenz haben auch eine ähnliche Struktur und eine ähnliche Funktion * Probleme: es gibt viele nichtkodierende Bereiche in Basensequenzen die Anfänge von kodierenden und nichtkodierenden Bereichen sind schwer zu erkennen die kodierenden Bereiche sind nicht notwendigerweise verbunden * Lösung: Kombination von Informatikmethoden mit biomechanischen Laboruntersuchungen Sehr große und schnell wachsende Datenmenge Sequenz/Struktur-Defizit Entwicklung des Datenbestandes der DNA-Datenbank GenBank Quelle: NCBI Anzahl nicht-redundanter Datenbank-Einträge (x1000) Sequenzen Entwicklung der bekannten Sequenz- und Strukturdaten nach: Attwood, Perry-Smith: Introduction to bioinformatics (1999) Strukturen 16

17 Sequenzierung des menschlichen Genoms Aufschlüsselung der Basen einzelner Chromosomenabschnitte Suchen von Methoden der Aneinanderreihung einzelner Sequenzen Erkennen und Schließen der noch unentschlüsselten Bereiche Vervielfältigung der DNA durch eine PCR (Poplymerase Chain Reaction) Methoden zur Entschlüsselung von DNA-Information DNA-Hybridisierungs-Methode Southern-Blot-Methode DNA-Fingerprint-Methode DNA-Sequenzierungs-Methode In Zuge des HGP wurden viele sog. Gen-Datenbanken eingerichtet Sammlung der Sequenzierungsergebnisse Hochladen von Ergebnissen durch verschiedene Forschungsgruppen Probleme der Speicherung: Finden eines geeigneten Speicherprinzips Sequenzierung liefert keine 100% richtigen Ergebnisse Keine Garantie auf Richtigkeit der hochgeladenen Sequenzen Keine Ordnung in den Sequenzfragmenten Mehrfachhochladung der gleichen Abschnitte Mangelnde Absprache zwischen den Forschungsgruppen Zufällige Auswahl der bei der Sequenzierung Finden der Lücken im Gesamtgenom Gewaltige Redundanz Sequenzierung an verschiedenen DNA-Arten (z.b. c-dna, transscripierte RNA, ) 17

18 Entwicklung von Such-/Vergleichs- Algorithmen Mit Hilfe relativer Ähnlichkeit Problem: Es gibt sehr ähnliche richtige Sequenzen Trainingssequenzen sind den Testsequenzen teilweise zu ähnlich Löschen von irrtümlich als doppelt angesehenen Codes Durch Gewichtung der Sequenzen Je verschiedener die Sequenzen desto höher die Gewichtung Problem: Fehlerhafte Daten werden meist sehr stark gewichtet Fehlerhafte Daten bekommen für die weiteren Vorhersagen mehr Bedeutung Richtige Daten können auf Grund dieser Entwicklung dann als falsch angesehen werden ) Suche nach den Gründen des Wann und Wo eine Transkription einsetzt ) Genaue Modelle für das Splitten den RNA ) Suche nach genauen Aufschlüsselung der Verhältnisse von DNA zu Protein, RNA zu Protein ) Verstehen der genauen Proteinfunktionen ) Überlegungen über das Aussehen von Proteininhibitoren 18

19 Entwicklung eingebetteter Systeme und/oder RT-Systeme ist wichtigstes Anwendungsgebiet an der Schnittstelle von Elektrotechnik/Informationstechnik und Informatik... mit herausragender Bedeutung für die wichtigsten deutschen Industriezweige: Automatisierungstechnik, Automobilindustrie, Maschinenbau, Medizintechnik, Telekommunikation,... Mendels Vererbungslehre Mikrobiologie Die Bioinformatik untersucht biochemische Prozesse in der Zelle mit Hilfe von Methoden aus der Mathematik und Informatik. Teilgebiete der Bioinformatik 19