Waltemath, Dagmar (2011) Annotation-based storage and retrieval of models and simulation descriptions in computational biology. Doctoral thesis, Universität Rostock.
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The purpose of this work was to enhance the reuse of computational biology models by identifying and formalizing relevant meta-information, and to develop extended model storage and retrieval concepts. The work focussed on models in XML formats and annotated with RDF-encoded meta-information. One particular type of meta-information investigated in this thesis is experiment-related meta-information attached to a model, which is necessary to accurately recreate simulations. The implementations in this work were carried out using methods from the research area of 'Information Retrieval', and proposed solutions were tested on the BioModels Database repository. The main results of the study are: a detailed concept for model annotation, a proposed format for the encoding of simulation experiment setups, a storage solution for standardized model representations, and the development of a retrieval concept. A model annotation strategy has been developed for the model representation format SBML. The proposed simulation experiment encoding is being considered by various groups within the computational biology arena, including the SBML, CellML and NeuroML working groups. It has been shown that a fine-grained storage approach enables model search and versioning across dierent model representation formats. The application of information retrieval techniques indicated how the model search process can be enhanced by considering meta-information and incorporating information from external resources. The principal conclusion was that a fine-grained encoding and storage of model meta-information enhances the retrieval process and thereby improves model reuse. Die vorliegende Arbeit widmete sich der besseren Wiederverwendung biologischer Simulationsmodelle. Ein Ziel war dabei die Identifikation und Formalisierung relevanter Modell-Meta-Informationen. Ein weiterer Schwerpunkt lag in der Entwicklung geeigneter Modellspeicherungs- und Modellretrieval-Konzepte. Fokus der Arbeit waren in XML kodierte Modelle, die mit in RDF gespeicherten Meta-Informationen angereichert wurden. Besondere Beachtung fand hierbei Meta- Information über Experimente auf einem Modell. Realisiert wurde das Modellretrieval mit Methoden des Information-Retrievals. Die vorgeschlagene Lösung wurde in dem Repository 'BioModels Database' implementiert. Wichtigste Ergebnisse der Arbeit sind ein detailliertes Konzept zur Modellannotation, ein Formatvorschlag für standardisierte Kodierung von Simulationsexperimenten in XML, eine Speicherlösung für Modellrepräsentationen, sowie ein Retrieval- Konzept. Im Rahmen der Dissertation wurde das Konzept der Modellannotationen für das Repräsentationsformat SBML überarbeitet. Das entwickelte Format für Simulationsexperimentspeicherung wird in mehreren verschiedenen Gruppen getestet, z. B. SBML, CellML und NeuroML. Das feingranulare Speicherungskonzept für Simulationsmodelle realisiert eine formatunabhängige Modellsuche und -versionierung. Der Einsatz von Information-Retrieval-Techniken zeigt, wie Modellsuche verbessert werden kann, wenn zusätzlich zur Modellstruktur Meta-Informationen und externe Resourcen einbezogen werden. Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass eine feingliedrige Kodierung und Speicherung von Modell-Meta-Informationen das Retrieval verbessert und somit einen positiven Effekt auf die Modellwiederverwendung hat.
| Item Type: | Thesis (Doctoral) |
|---|---|
| Subjects: | Autorenart > DBIS-Publikationen |
| Depositing User: | Dbis Admin |
| Date Deposited: | 23 Mar 2016 10:14 |
| Last Modified: | 29 Sep 2017 08:49 |
| URI: | https://eprints.dbis.informatik.uni-rostock.de/id/eprint/56 |
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