Die ständig steigende Zahl der wissenschaftlichen Veröffentlichungen macht es Forschern schon lange unmöglich, alle neuen Publikationen zu lesen. Ein typisches Gebiet, in dem diese Informationsflut immer mehr zum Problem wird, ist die Biomedizin. Um die in diesem Bereich tätigen Forscher bei der Suche nach für sie relevanten Publikationen zu unterstützen, werden spezialisierte (semantische) Suchmaschinen entwickelt [3, 2].
Ein Schwerpunkt der biomedizinischen Forschung sind Protein-Protein-Interaktionen (PPIs), die zur besseren Übersicht meist als Graph visualisiert werden. Aus computerlinguistischer Sicht handelt es sich bei PPIs um Relationen zwischen Named Entities, die aus Fachtexten extrahiert werden [1]. In meiner Masterarbeit habe ich, auf Basis der semantischen Suchmaschine Semedico1, einen Prototypen entwickelt, der PPIs speichern, durchsuchen und visualisieren kann. Speicherung und Suche basieren auf RDF2, einem W3C Standard für das Semantic Web. Die interaktiven Graphen werden mit Cytoscape Web3 erzeugt, einer Onlineversion der derzeit populärsten biomedizinischen Visualisierungssoftware. Durch diese Kombination aus Suchmaschine und Visualisierung ergibt sich ein neuartiges Hilfsmittel für die biomedizinische Forschung, da die klassische termbasierte Suche in Richtung einer Relationensuche erweitert wird.
Literatur