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One of the main tasks of molecular biology is understanding the mechanisms of molecular biological processes. This brings the problem of creating regulatory networks and therefore finding key regulators. In order to do it, it is important to have such representation of the data that can reveal the distinct patterns within the big groups. On one side, there are numerous experimentally determined kinetic information about the alteration of molecular presence in the observed system. On the other side, there are documented throughout the years evidences of the involvement of molecules in different biological processes. Both sources of the information have their drawbacks: experimental data reflect only a fleeting molecular state of each individual organism and therefore are often high-variant and noisy; functional groups were determined as generalization of known roles of molecules in biological processes and therefore can be not complete and only partially relevant to certain experimental conditions and individual organisms. Our goal is to get the overview of the experimentally observed molecules and extract the knowledge from both sources, avoiding constrains of noise distractions and generalization bias. The resulted optimal representation of the experimental data then would help to pinpoint potential regulators.
The proposed method is called the Signature Topology (ST) approach, as it uses the functional topology as the prior knowledge source and creates a specific signature for the given experimental data. The ST approach is based on knowledge-and-data-driven machine learning algorithm, that is implemented via a dynamic programming approach. Based on both prior knowledge and learning from the data, the proposed approach represents a combination of supervised and unsupervised machine learning. The resulting network structure deals with data abundance and avoids an over-detailed description that may lead to misinterpretation and is able to pick out elements with minor behavior patterns.
The method is tested with artificial data and applied to real-world mass-spectrometry proteome data and NGS-transcriptome data of Chlamydomonas reinhardtii. The proposed approach helps with identification of the potential regulatory genes, whose roles are not explicitly provided in the used functional ontology. Moreover, it shows a successful reduction in data complexity while preserving all individual molecular information reported in the literature and stored in the functional ontology. If the proposed approach analyzes different experimental data with the same ontology, the resulting networks are uniform and therefore can be compared. That gives an opportunity to compare between a great variety of experimental conditions, from different organisms to different
system levels.
Technik ist in der heutigen Zeit allgegenwärtig. Bei all ihrer Omnipräsenz wird jedoch leicht übersehen, dass die Frage nach der Technik selber, d.h. die Frage danach, was genau unter „Technik“ überhaupt zu verstehen ist, bisher weitestgehend undeutlich geblieben ist.
Für die Philosophie erwächst daraus die Aufgabe, an dieser Stelle begriffsklärend einzugreifen.
Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, einen Beitrag zu einem besseren Verständnis von Technik und technischen Artefakten zu leisten. Die Argumentation gliedert sich dabei in zwei Schritte: Zuerst wird gezeigt, dass sich Technik nur in ihren Abgrenzungsverhältnissen zur Natur und zum Leben verstehen lässt und eine dem entsprechende Definition des Technikbegriffs vorgeschlagen. Anschließend wird daraus ein Verständnis technischer Artefakte im Sinne einer artefaktischen Technik abgeleitet.
Die Gliederung der Arbeit besteht dann im wesentlichen aus drei Teilen:
1. Das erste Kapitel dient der Einführung in die Problematik des Technikbegriffs:
Dabei wird in einem ersten Abschnitt auf die historische Dimension des Technikbegriffs verwiesen (1.1), anschließend die gegenwärtige Diskussion um den Technikbegriff zusammengefasst und kritisch bewertet (1.2) sowie Klassifikationen bzw. Kriterien hinsichtlich einer möglichen Definition des Technikbegriffs vorgeschlagen (1.3).
2. Das zweite Kapitel dient der Etablierung eines Technikbegriffs, der sich als semantisch abhängig von den Begriffen „Leben“ und „Natur“ erweist:
Dabei wird in einem ersten Abschnitt ein solches semantisches Verhältnis der Begriffe zueinander von anderen Möglichkeiten wechselseitiger Abgrenzung unterschieden (2.1). Sodann wird diese Abgrenzung mittels sogenannter Konstitutionsformen inhaltlich aufgefüllt (2.2). Nach der ausführlichen Erläuterung dieser Konstitutionsformen in ihrem paarweisen Zusammenhang, wird eine auf ihnen beruhende Definition von „Technik“ vorgeschlagen. In einem dritten Abschnitt wird das Modell der Konstitutionsformen um sogenannte Erschließungsformen erweitert, als diejenigen Fragehorizonte, mittels denen eine Binnendifferenzierung in verschieden Arten von Technik gelingt (2.3). In der Folge davon, wird eine Definition für eine jeweils „spezifische Technik“ vorgeschlagen.
3. Das dritte Kapitel dient der Untersuchung des ontologischen Status' technischer Artefakte:
Dabei werden technische Artefakte im Sinne einer „spezifischen Technik“ konkretisiert und damit als eine artefaktische Technik interpretiert (3.1). Anschließend wird überprüft, inwiefern sich eine solche Interpretation bezüglich a) der Frage, ob technische Artefakte natürliche Arten darstellen, bzw. b) des Problems der Koinzidenz von Objekten bewährt. Die aus diesen Überlegungen heraus gewonnenen Erkenntnisse werden abschließend in ihrer Anwendung auf Grenzfälle technischer Artefakte fruchtbar gemacht (3.2).