05/ 04/ 06 mine- IT: Workflow- basiertes Data Mining in der Bioinformatik Theoretical Bioinformatics
Hintergrund Medizinische Bioinformatik: Forschungsbereich an der Schnitt stelle zwischen Molekularbiologie und Medizin Analyse von klinischen und molekularen Daten mit dem Ziel klinische Entscheidungen in Diagnostik und Therapie zu unterstützen
Hintergrund Medizinische Bioinformatik: Forschungsbereich an der Schnitt stelle zwischen Molekularbiologie und Medizin Analyse von klinischen und molekularen Daten mit dem Ziel klinische Entscheidungen in Diagnostik und Therapie zu unterstützen Gewebeproben Molekulare Messungen: DNA RNA Prot ein Klinisches Krankheitsbild Therapieverhalten Prognose Klinische Beobachtungen
Hintergrund Medizinische Bioinformatik: Forschungsbereich an der Schnitt stelle zwischen Molekularbiologie und Medizin Analyse von klinischen und molekularen Daten mit dem Ziel klinische Entscheidungen in Diagnostik und Therapie zu unterstützen Gewebeproben Molekulare Messungen: DNA RNA Prot ein Assoz iation Klinisches Krankheitsbild Therapieverhalten Prognose Klinische Beobachtungen
Hintergrund Medizinische Bioinformatik: Forschungsbereich an der Schnitt stelle zwischen Molekularbiologie und Medizin Analyse von klinischen und molekularen Daten mit dem Ziel klinische Entscheidungen in Diagnostik und Therapie zu unterstützen Gewebeproben Molekulare Messungen: DNA RNA Prot ein Assoz iation Klinisches Krankheitsbild Therapieverhalten Prognose Klinische Beobachtungen Moderne Hochdurchsatzverfahren erzeugen Datenmengen deren manuelle Bearbeitung nicht möglich ist Analyseprozess komplex, spezifisch für Art der Daten und Fragest ellung Bei komplexen Analyseprozessen Reproduzierbarkeit der Analysen nicht- triviales Problem
mine- it: Überblick Software- Plattform zur Modellierung und Abarbeitung von Dat enanalyseprozessen
mine- it: Überblick Software- Plattform zur Modellierung und Abarbeitung von Dat enanalyseprozessen Analyseprozesse werden als gerichtete Graphen einzelner Analyseschrit te modelliert (Workflows)
mine- it: Überblick Software- Plattform zur Modellierung und Abarbeitung von Dat enanalyseprozessen Analyseprozesse werden als gerichtete Graphen einzelner Analyseschrit te modelliert (Workflows) Modellierung erfolgt per Drag'n Drop über eine graphische Benut zer- Schnit tst elle
mine- it: Überblick Software- Plattform zur Modellierung und Abarbeitung von Dat enanalyseprozessen Analyseprozesse werden als gerichtete Graphen einzelner Analyseschrit te modelliert (Workflows) Modellierung erfolgt per Drag'n Drop über eine graphische Benut zer- Schnit tst elle Umfangreicher Katalog von einsetzbaren Analyse- Methoden mit Schwerpunkt Auswertung molekularbiologischer Daten
mine- it: Überblick Software- Plattform zur Modellierung und Abarbeitung von Dat enanalyseprozessen Analyseprozesse werden als gerichtete Graphen einzelner Analyseschrit te modelliert (Workflows) Modellierung erfolgt per Drag'n Drop über eine graphische Benut zer- Schnit tst elle Umfangreicher Katalog von einsetzbaren Analyse- Methoden mit Schwerpunkt Auswertung molekularbiologischer Daten Komplexe Analyseprozesse können als Workflows gespeichert, weitergegeben und wiederverwendet werden
mine- it: Anwendungsbeispiel
mine- it: Anwendungsbeispiel
mine- it: Anwendungsbeispiel
mine- it: Anwendungsbeispiel
mine- it: Anwendungsbeispiel
mine- it: Anwendungsbeispiel
mine- it: Anwendungsbeispiel
mine- it: Anwendungsbeispiel
mine- it: Anwendungsbeispiel
mine- it: Besonderheiten Graphische Workflow- Modellierung unterstützt einfache Konzepte prozeduraler Programmiersprachen: Variablen Unterprogramme Schleifen
mine- it: Besonderheiten Graphische Workflow- Modellierung unterstützt einfache Konzepte prozeduraler Programmiersprachen: Variablen Unterprogramme Schleifen Workflow- Abarbeit ung im Batch- Modus möglich
mine- it: Besonderheiten Graphische Workflow- Modellierung unterstützt einfache Konzepte prozeduraler Programmiersprachen: Variablen Unterprogramme Schleifen Workflow- Abarbeit ung im Batch- Modus möglich Workflow- Parametrisierung durch Einsatz von globalen Variablen möglich
mine- it: Erweiterbarkeit Java- basierte Implement ierung
mine- it: Erweiterbarkeit Java- basierte Implement ierung leicht zu realisierende Integration von neuen Analysemethoden über Neu- Implementierung in Java Einbindung best ehender Implement ierungen über Wrapper- Klasse
mine- it: Erweiterbarkeit Java- basierte Implement ierung leicht zu realisierende Integration von neuen Analysemethoden über Neu- Implementierung in Java Einbindung best ehender Implement ierungen über Wrapper- Klasse direkte Einbindung von Analyse- Skripten des R Software- Pakets für st at ist ische Auswert ungen ohne Programmieraufwand möglich
mine- it: Ausblick Stetiger Ausbau des Kat alogs an int egrierten Analysemet hoden
mine- it: Ausblick Stetiger Ausbau des Kat alogs an int egrierten Analysemet hoden Entwicklung weiterer Workflows für spezielle Analyse- Aufgabenst ellungen
mine- it: Ausblick Stetiger Ausbau des Kat alogs an int egrierten Analysemet hoden Entwicklung weiterer Workflows für spezielle Analyse- Aufgabenst ellungen Ausbau der Online- Dokument ation
mine- it: Zusammenfassung Workflow- basiert e Datenanalyse
mine- it: Zusammenfassung Workflow- basiert e Datenanalyse Graphische Modellierung per Drag'n Drop
mine- it: Zusammenfassung Workflow- basiert e Datenanalyse Graphische Modellierung per Drag'n Drop Durchführung der Analysen int eraktiv oder im Bat ch- Modus
mine- it: Zusammenfassung Workflow- basiert e Datenanalyse Graphische Modellierung per Drag'n Drop Durchführung der Analysen int eraktiv oder im Bat ch- Modus Umfangreicher Kat alog an einset zbaren Analysemet hoden
mine- it: Zusammenfassung Workflow- basiert e Datenanalyse Graphische Modellierung per Drag'n Drop Durchführung der Analysen int eraktiv oder im Bat ch- Modus Umfangreicher Kat alog an einset zbaren Analysemet hoden leicht zu realisierende Int egrat ion von neuen Analysemethoden
mine- it: Zusammenfassung Workflow- basiert e Datenanalyse Graphische Modellierung per Drag'n Drop Durchführung der Analysen int eraktiv oder im Bat ch- Modus Umfangreicher Kat alog an einset zbaren Analysemet hoden leicht zu realisierende Int egrat ion von neuen Analysemethoden Vielen Dank für Ihre Aufm erksam keit!