Informationsintegration in Biodatenbanken

Fortschritte in den Biowissenschaften führen zu sehr großen Datenmengen, unter anderem über das menschliche Genom, Krankheitserreger oder die Wirkungsweise von Proteinen. Dieses Verfahren erlaubt viele große Datenbanken schnell zu analysieren und im Folgenden beinahe automatisiert Informationen zu integrieren. Fortschritte in den Biowissenschaften führen zu sehr großen Datenmengen, unter anderem über das menschliche Genom, Krankheitserreger oder die Wirkungsweise von Proteinen. Häufig liegen diese Erkenntnisse in getrennten Datenbanken vor, hängen jedoch inhaltlich zusammen. Jan Hegewald liefert einen Beitrag zur Integration von Informationen aus verschiedenen Datenquellen. Er stellt einen Algorithmus vor, um gleiche Objekte in verschiedenen Datenbanken zu finden. Dieses Verfahren erlaubt viele große Datenbanken schnell zu analysieren und im Folgenden beinahe automatisiert Informationen zu integrieren. Verteilte Daten werden dadurch handhabbar und vernetztes Wissen ermöglicht neue Erkenntnisse. Das Verfahren wurde anhand von biologischen Datenbanken entwickelt. Es ist jedoch ebenso auf Daten anderer Bereiche anwendbar. Fortschritte in den Biowissenschaften führen zu sehr großen Datenmengen, unter anderem über das menschliche Genom, Krankheitserreger oder die Wirkungsweise von Proteinen. Häufig liegen diese Erkenntnisse in getrennten Datenbanken vor, hängen jedoch inhaltlich zusammen. Jan Hegewald liefert einen Beitrag zur Integration von Informationen aus verschiedenen Datenquellen. Er stellt einen Algorithmus vor, um gleiche Objekte in verschiedenen Datenbanken zu finden. Dieses Verfahren erlaubt viele große Datenbanken schnell zu analysieren und im Folgenden beinahe automatisiert Informationen zu integrieren. Verteilte Daten werden dadurch handhabbar und vernetztes Wissen ermöglicht neue Erkenntnisse. Das Verfahren wurde anhand von biologischen Datenbanken entwickelt. Es ist jedoch ebenso auf Daten anderer Bereiche anwendbar.