Heymann, StephanTham, KatjaRieger, PeterFreytag, Johann-ChristophWeikum, GerhardSchöning, HaraldRahm, Erhard2019-11-142019-11-1420033-88579-355-5https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/30074Umfangreiche Datensammlungen, wie sie im Ergebnis molekularbiologischer Hochdurchsatzexperimente entstehen, sind zu einer wichtigen Triebfeder der funktionalen Genomforschung geworden. Eine wesentliche Anforderung an die Informationstechnologie besteht darin, Werkzeuge bereitzustellen, die es ermöglichen, implizite Zusammenhänge in Datensätzen unterschiedlicher methodischer Herkunft aufzudecken. Diese Arbeit beschreibt eine Vorgehensweise, die von der Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung der Ergebnisse einen integrierten Lösungsansatz bereitstellt. Im ersten Schritt werden die Experimentaldaten so genannten Datenkategorien zugeordnet. Entsprechend dieser Systematik erfolgt die Integration in ein relationales Datenbank-Managementsystem. In einer Aufbereitungsphase werden die Daten nach den Anforderungen des Anwenders in ein komplexes Analysemodell überführt. Dieses dient dem Auffinden unbekannter Zu- sammenhänge, als Eingangsformat für die grafische Visualisierung sowie der interaktiven Navigation. Im Rahmen dieser Vorgehensweise wurde ein Verfahren entwickelt, das es ermöglicht, qualitative Aussagen über Korrelationen in Daten unterschiedlicher Kategorien abzuleiten.deText/Conference Paper1617-5468