High-throughput 실험방법들에 의해 대량으로 생성되는 정보들은 매일같이 새로운 논문들을 생성합니다. Biological system의 과정들은 서로 다양한 레벨에서 상호 연결되어 있으며, 그 조절 메카니즘들은 세세하게 이해되어야 합니다. BioXM은 지식관리시스템으로, 프로젝트 중심의 분산 플랫폼으로 연구환경에서의 커뮤니케이션과 공동연구를 용이하게 합니다.
Features
- Knowledge management and semantic data integration : 지식관리와 의미론적 데이터통합
- 연구분야는 주로, 관련있는 요소(element)들의 네트워크로 의미론적으로 모델화된다.
- 사용자는 각기 다른 요소들, 혹은 관계를 정의할 수 있다.
element --> relationship --> context --> biological network
- 사용자의 실험데이터 역시 본 시스템에 객체로서 통합된다.
- Research collaboration, information publishing and project management : 공동연구와 정보출판, 프로젝트 관리
- 프로젝트 기반의, 개별화된 작업환경을 제공한다. 이것은 과학자들로 하여금 작업모델을 설계하고, 논문출판전 정보를 전처리할 수 있도록 해 준다.
- semantic objects(element, relation, context)들은 각기 주석화될 수 있다.
- form-base approach 에 의해 관련정보들을 모델화 한다. 폼의 계층적구조는 복잡한 데이터모델을 가능하게 한다.
- Enterprise technology - a modular, scalable architecture : 기업형 구조 - 모듈화및 스케일업 가능 구조
- 클라이언트-서버 기반의 엔터프라이즈 시스템이다. 클라이언트는 친숙하며 편리한 자바 스윙 GUI로 구현되어 있다.
- 클라이언트는 drag-and-drop, copy-and-paste, printing and file access등의 대화형기능들을 제공한다.
- 서버는 모듈화된 아키텍쳐로 구현되어있으며, 확장성과 유지보수성이 용이하다. BioRS 및 관련 데이터베이스와 연동이 가능하다.
Benefits for research
- Supports data-driven and hypothesis-driven research
- Supports decision making
- Connects and visualizes data, information and knowledge
- Facilitates new insights and new working hypothesis
- Enables full data integration for discovering novel relationships and patterns in biological networks
- Builds new data connections and networks on-the-fly
- Enhances existing data integration platforms (SRS, BioRS, etc.), for example, by adding a semantic layer describing data connectivity
- Enables mapping of proprietary knowledge on top of public ontologies
Benefits for corporations
- Provides a powerful KM solution for drug discovery development
- Supports decision makers
- Shares data and knowledge between individual user groups
- Enables full data integration, fast retrieval and complete visualization of both scientific and business data
- Captures relationships between any information: pharmacogenomics, epidemiology, patent data, translational medicine, etc.
- Provides maximum flexibility without additional programming
- Ensures fast return on investment
Informations
References
Maier D, Kalus W, Wolff M, Kalko S G, Turan N, Falciani F and Losko S (2008) The BioXM™ Knowledge Management Environment: a general and visually driven framework applied to the integration of large biological datasets.
PDF LINKSameith K, et al (2008) Functional Modules integrating essential cellular functions are predictive of the response of leukaemia cells to DNA damage. Abstract
Gómez-Garrido A, et al (2008) Integration of transcriptomics data into systems biology modeling in the BioBridge portal. Abstract
Ilgenfritz H, Kalus W, Heumann K and Losko S (2007) Modeling and exploration of biological networks using the BioXM Knowledge Management Environment. PDF
Losko S, Wenger K, Kalus W, Ramge A, Wiehler J and Heumann K (2006) Knowledge Networks of Biological and Medical Data: An Exhaustive and Flexible Solution to Model Life Science Domains. Abstract
Ramge A, Losko S and Heumann K (2006) Integration of biological data using BioXM Knowledge Management Environment. PDF
