Bioinformatik at Universität Göttingen

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Tupel

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DBMS

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EMBL

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4 Typen von Datenbanken

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Datenbankschema

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Übersetzung ER-Modells in Relationales Modell

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Anomalien

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Normalisierung

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Gepoolte vs. einzeln gemessene Samples

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Dye-Swap-Experiment

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Bioinformatik

Tupel

= Synonym für Datensatz

Bioinformatik

DBMS

= Datenbank Management System/Schnittstelle

→ Verwaltungsschnittstelle

neben Verwaltung auch Analyse und Ausführung von Benutzeranfragen

Bioinformatik

Accession-Number

= eindeutiger Name für Eintrag in Datenbank

Bioinformatik

EMBL

Format, das Inhalte einer Datenbank darstellt (es gibt auch andere Formate)

Bioinformatik

4 Typen von Datenbanken

- Flatfile (dokumentorientiert) DBMS (Systeme, die eine indizierte Datei benutzen)

- Relationale (tabellenorientiert) DBMS

- Objektorientierte (objektorientiert) DBMS

- Deduktive (basiert auf Aussagenlogik) DBMS

Bioinformatik

Datenbankschema

= Netzwerk aus Tabellen (Entitäten) und ihre Beziehungen (Relationen) zueinander

- darin werden Tabellen eindeutig definiert, einschließlich der in den Spalten verwendeten Datentypen

- Modellierungshilfe für die Entwicklung relationaler Datenbanken

- z.B. Entity-Reationship-Modell

Bioinformatik

Übersetzung ER-Modells in Relationales Modell

- Identifikation der Primärschlüssel

- Eins-zu-Eins Übersetzung der Entitäten in sogenannte Relationen

- Übersetzung der Attribute direkt oder bei zusammengesetzten Attributen (z.B. Adresse) weitere Zerlegung in primitive Datentypen

- Die Abbildung der Relationen (Relationships) kann durch die angegebene Kardinalität in

definierter Art und Weise übersetzt werden: 1:1,  1:N,   N:M

Bioinformatik

Anomalien

= Probleme, die durch schlecht entworfene Relationenschemata/Modellierung enstehen

- Updateanomalien

- Einfügeanomalien

- Löschanomalien

Bioinformatik

Normalisierung

= schrittweise Zerlegung von Relationen der Modellierung, um Anomalien zu vermeiden/korrigieren

→ verlustfreie und abhängigkeitserhaltende Aufspaltung der betroffenen/problematischen Relationen


Normalformen (NF):

- 1. NF: wenn alle Attribute nur atomare Werte, die nicht weiter zerlegbar sind, enthalten

- 2. NF: wenn jedes Attribut entweder Teil eines Schlüsselkandidaten oder von jedem Schlüsselkandidaten voll funktional abhängt

→ Nichtschlüssel-Attribute hangen vom ganzen Primärschlüssel ab

- 3. NF: wenn sich das Relationenschema in 2. NF befindet und jedes Nichtschlüsselattribut von keinem Schlüsselkandidaten transitiv abhängt

Bioinformatik

Gepoolte vs. einzeln gemessene Samples

- Poolen kann als “biologisches Mitteln” gesehen werden.

- Trade off zwischen Kosten für eine Hybridisierung und Kosten für die mRNA Samples


Fall 1: 

Kosten für mRNA Sample << Kosten für Hybridisierung

→ Poolen kann helfen die Anzahl der Hybridisierungen zu reduzieren.


Fall 2: 

- Kosten für mRNA Sample >> Kosten für Hybridisierung

→ Jedes Sample einzeln auf Array Auftragen um maximale Information über biologische

Varianz zu erhalten.

Bioinformatik

Dye-Swap-Experiment

- Replikate benutzen gleichen mRNA Pool, aber vertauschen Label

- gibt Aufschluss darüber, ob bei den Experimenten ein Farbbias eingeführt wird

Bioinformatik

Cluster Analyse

- Ziel: Gruppierung einer Kollektion an Objekten in Subsets oder “Cluster”, so dass die Objekte innerhalb eines Clusters ähnlicher zueinander sind als zu Objekten anderer Cluster

- Cluster Algorithmus: Prozedur, um die Distanzen zwischen Objekten innerhalb von Gruppen zu minimieren bzw. zwischen Gruppen zu Maximieren.

- Distanz Maße: Bewertung der Distanz oder Ähnlichkeit zw. zwei Objekten (Wann sind zwei Objekte nah beieinander?) → hängt auch von potenziellen Transformationen oder Standardisierung der Daten ab

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