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Die modellgetriebene Softwareentwicklung beabsichtigt die Spezifikation von Softwaresystemen durch Modelle zu vereinfachen und die automatisierte Entwicklung zu verbessern. Die Modellierungssprachen und Werkzeuge, die zur Modellierung von Systemen und Anwendungsdomänen herangezogen werden, werden in modellbasierten technologischen Räumen zusammengefasst. Ontologiebasierte technologische Räume enthalten Ontologiesprachen und Technologien zum Entwurf, der Anfrage und dem Schlussfolgern von Wissen. Mit der Verbreitung des semantischen Webs werden Ontologien in der Entwicklung von Software zunehmend eingesetzt.
In dieser Arbeit werden zur Kombination von technologischen Räumen Brückentechnologien vorgestellt. Transformationsbrücken übersetzen Modelle, Abbildungsbrücken stellen Beziehungen zwischen Modellen verschiedener technologischer Räume her und Integrationsbrücken verschmelzen Räume zu neuen allumfassenden technologischen Räumen. API Brücken erschaffen Interoperabilität zwischen Werkzeugen. Diese Arbeit beschäftigt sich insbesondere mit der Kombination von modellbasierten und ontologiebasierten technologischen Räumen. Nach einem Vergleich zwischen Sprachen und Werkzeugen der einzelnen Räume wird die Integrationsbrücke herangezogen um einen neuen gemeinsamen technologischen Raum zu erstellen, der den hybriden Gebrauch von Sprachen und den interoperablen Einsatz von Werkzeugen ermöglicht. Die Syntax und Semantik von Modellierungssprachen kann mit Hilfe von Ontologiesprachen spezifiziert werden. Die Korrektheit von Modellen wird durch den Einsatz von Ontologietechnologien gewährleistet. Ontologiebasierte Modellierungssprachen erlauben den Nutzen von Anfrage- und Schlussfolgerungstechnologien. Sie sind darüber hinaus so flexibel um verschiedene Anforderungen von Softwareentwicklern zu erfüllen. Domänenspezifische Sprachen unterstützen neben der Spezifikation von Systemen auch die konzeptionelle Beschreibung von Domänen durch Modelle, die aus möglichen Laufzeitinstanzen und deren Typen bestehen. Integrierte Ontologiesprachen helfen eine formale Semantik für Domänenmodellierungssprachen zu definieren und Ontologietechnologien ermöglichen das Schlussfolgern über Typen und Instanzen.
Alle Ansätze in dieser Arbeit werden mit Hilfe eines Szenarios, in dem die Konfigurationen für Familien von Netzwerkgeräte modelliert werden, veranschaulicht. Ferner werden die Implementationen aller Brückentechnologien zur Kombination von technologischen Räumen und alle Werkzeuge für die ontologiebasierte Entwicklung von Modellierungssprachen illustriert.
In dieser Arbeit werden vier der derzeit verfügbaren webbasierten Visualisierungstools evaluiert (FlexViz, Jambalaya applet, Experimental jOWL TouchGraph, Plone ontology).
Im Rahmen dieser Arbeit werden weiterhin folgende Fragen erforscht: 1. Welche Anforderungen an die Visualisierung von Ontologien können definiert werden? 2. Wie kann eine Bewertung und Analyse durchgeführt werden? 3. Wie kann eine ausgewählte Methode getestet werden? Basierend auf den Ergebnissen dieser Fragestellungen stellte sich die Visualisierungsmethode FlexViz im gegebenen Szenario als beste heraus. FlexViz wurde eingesetzt, indem es in das Content Management System Plone integriert wurde. Es wurde mit VCD Ontologien getestet und schließlich aus der Sicht verschiedener Interessengruppen analysiert. Es zeigte sich, dass FlexViz ein gutes Tool zum Visualisieren, Verstehen und Analysieren von bereits entwickelten Ontologien ist, da die Benutzeroberfläche benutzerfreundlich und interaktiv ist. Jedoch zeigt FlexViz deutliche Schwächen bzgl. dem Bearbeiten, Erweitern und Entwickeln von Ontologien.
Mittels SPARQL können Anfragen in Form von RDF Tripeln auf RDF Dokumente gestellt werden. OWL-DL Ontologien sind eine Teilmenge von RDF und können über spezifische OWL-DL Ausdrücke erstellt werden. Solche Ontologien über RDF Tripel anzufragen kann je nach Anfrage kompliziert werden und eine vermeidbare Fehlerquelle darstellen.
Die SPARQL-DL Abstract Syntax (SPARQLAS) löst dieses Problem indem Anfragen mittels OWL Functional-Style Syntax oder einer der Manchester Syntax ähnlichen Syntax gestellt werden. SPARQLAS ist eine echte Teilmenge von SPARQL und verwendet nur die nötigsten Konstrukte, um mit möglichst wenig Schreibaufwand schnell die gewünschten Ergebnisse zu Anfragen auf OWL-DL Ontologien zu erhalten.
Durch die Verringerung des Umfangs einer Anfrage und der Verwendung einer dem Nutzer bekannten Syntax lassen sich komplexe und verschachtelte Anfragen auf OWL-DL Ontologien einfacher realisieren. Zur Erstellung der spezifischen SPARQLAS Syntax wird das Eclipse Plugin EMFText verwendet. Die Implementation von SPARQLAS beinhaltet zudem noch eine ATL Transformation zu SPARQL. Diese Transformation erspart die Entwicklung eines Programms zur direkten SPARQLAS Verarbeitung und erleichtert so die Integration von SPARQLAS in bereits laufende Entwicklungsumgebungen.
Currently more than 850 biological databases exist. The majority of biological knowledge is not in these databases but rather contained as free text in scientific literature. For systems biology tasks it is often necessary to integrate and extract data from heterogeneous databases and free text as well as to analyse the information in the context of experimental data. ONDEX is an integration framework which aims to address these challenges by combining features of database integration, text mining and sequence analysis with methods for graph-based data analysis and visualisation. The main topics of this diploma thesis are the redesign of the ONDEX backend, the development of a data exchange format, the development of a query environment and the allocation of Web services for data integration, data exchange and queries. These Web services allow backend workflow control from both local and remote workstations.