TY - JOUR A1 - Kraus, Sara Milena A1 - Mathew-Stephen, Mariet A1 - Schapranow, Matthieu-Patrick T1 - Eatomics BT - Shiny exploration of quantitative proteomics data JF - Journal of proteome research N2 - Quantitative proteomics data are becoming increasingly more available, and as a consequence are being analyzed and interpreted by a larger group of users. However, many of these users have less programming experience. Furthermore, experimental designs and setups are getting more complicated, especially when tissue biopsies are analyzed. Luckily, the proteomics community has already established some best practices on how to conduct quality control, differential abundance analysis and enrichment analysis. However, an easy-to-use application that wraps together all steps for the exploration and flexible analysis of quantitative proteomics data is not yet available. For Eatomics, we utilize the R Shiny framework to implement carefully chosen parts of established analysis workflows to (i) make them accessible in a user-friendly way, (ii) add a multitude of interactive exploration possibilities, and (iii) develop a unique experimental design setup module, which interactively translates a given research hypothesis into a differential abundance and enrichment analysis formula. In this, we aim to fulfill the needs of a growing group of inexperienced quantitative proteomics data analysts. Eatomics may be tested with demo data directly online via https://we.analyzegenomes.com/now/eatomics/or with the user's own data by installation from the Github repository at https://github.com/Millchmaedchen/Eatomics. KW - R Shiny KW - application KW - label-free KW - proteomics KW - analysis KW - differential KW - abundance KW - experimental design Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.0c00398 SN - 1535-3893 SN - 1535-3907 VL - 20 IS - 1 SP - 1070 EP - 1078 PB - American Chemical Society CY - Washington ER - TY - THES A1 - Eid-Sabbagh, Rami-Habib T1 - Business process architectures BT - concepts, formalism, and analysis N2 - Business Process Management has become an integral part of modern organizations in the private and public sector for improving their operations. In the course of Business Process Management efforts, companies and organizations assemble large process model repositories with many hundreds and thousands of business process models bearing a large amount of information. With the advent of large business process model collections, new challenges arise as structuring and managing a large amount of process models, their maintenance, and their quality assurance. This is covered by business process architectures that have been introduced for organizing and structuring business process model collections. A variety of business process architecture approaches have been proposed that align business processes along aspects of interest, e. g., goals, functions, or objects. They provide a high level categorization of single processes ignoring their interdependencies, thus hiding valuable information. The production of goods or the delivery of services are often realized by a complex system of interdependent business processes. Hence, taking a holistic view at business processes interdependencies becomes a major necessity to organize, analyze, and assess the impact of their re-/design. Visualizing business processes interdependencies reveals hidden and implicit information from a process model collection. In this thesis, we present a novel Business Process Architecture approach for representing and analyzing business process interdependencies on an abstract level. We propose a formal definition of our Business Process Architecture approach, design correctness criteria, and develop analysis techniques for assessing their quality. We describe a methodology for applying our Business Process Architecture approach top-down and bottom-up. This includes techniques for Business Process Architecture extraction from, and decomposition to process models while considering consistency issues between business process architecture and process model level. Using our extraction algorithm, we present a novel technique to identify and visualize data interdependencies in Business Process Data Architectures. Our Business Process Architecture approach provides business process experts,managers, and other users of a process model collection with an overview that allows reasoning about a large set of process models, understanding, and analyzing their interdependencies in a facilitated way. In this regard we evaluated our Business Process Architecture approach in an experiment and provide implementations of selected techniques. N2 - Geschäftsprozessmanagement nimmt heutzutage eine zentrale Rolle zur Verbesserung von Geschäftsabläufen in Organisationen des öffentlichen und privaten Sektors ein. Im Laufe von Geschäftsprozessmanagementprojekten entstehen große Prozessmodellsammlungen mit hunderten und tausenden Prozessmodellen, die vielfältige Informationen enthalten. Mit der Entstehung großer Prozessmodellsammlungen, entstehen neue Herausforderungen. Diese beinhalten die Strukturierung und Organisation vieler Prozessmodelle, ihre Pflege und Aktualisierung, sowie ihre Qualitätssicherung. Mit diesen Herausforderungen befassen sich Geschäftsprozessarchitekturen. Viele der aktuellen Geschäftsprozessarchitekturen ordnen Geschäftsprozesse nach bestimmen Aspekten von Interesse, zum Beispiel, nach Zielen, Funktionen, oder Geschäftsobjekten. Diese Herangehensweisen bieten eine sehr abstrakte Kategorisierung von einzelnen Geschäftsprozessen, wobei sie wichtige Abhängigkeiten zwischen Prozessen ignorieren und so wertvolle Informationen verbergen. Die Produktion von Waren und das Anbieten von Dienstleistungen bilden ein komplexes System untereinander abhängiger Geschäftsprozesse. Diesbezüglich ist es unabdingbar eine ganzheitliche Sicht auf Geschäftsprozesse und ihre Abhängigkeiten zu schaffen, um die Geschäftsprozesse zu organisieren, zu analysieren und zu optimieren. Die Darstellung von Geschäftsprozessabhängigkeiten zeigt versteckte und implizite Informationen auf, die bisher in Geschäftsprozesssammlungen verborgen blieben. In dieser Arbeit stellen wir eine Geschäftsprozessarchitekturmethodik vor, die es erlaubt Geschäftsprozessabhänigigkeiten auf einer abstrakten Ebene darzustellen und zu analysieren. Wir führen eine formale Definition unserer Geschäftsprozessarchitektur und entsprechende Korrektheitskriterien ein. Darauf aufbauend stellen wir Analysetechniken für unsere Geschäftsprozessarchitektur vor. In einem Anwendungsrahmenwerk eläutern wir die top-down und bottomup Anwendung unserer Geschäftsprozessarchitekturmethodik. Dies beinhaltet die Beschreibung von Algorithmen zur Extraktion von Geschäftsprozessarchitekturen und zur Generierung von Prozessmodellen aus Geschäftsprozessarchitekturen, die die Konsistenz zwischen den Elementen auf Prozessmodellebene und Geschäftsprozessarchitekturebene gewährleisten. Aufbauend auf dem Extraktionsalgorithmus, stellen wir eine neue Technik zur Identifizierung, Extraktion, und Visualisierung von versteckten Datenabhängigkeiten zwischen Prozessmodellen in Geschäftsprozessdatenarchitekturen vor. Unsere Arbeit stellt Geschäftsprozessexperten, Manager, und Nutzern einer Geschäftsprozessmodellsammlung eine Methodik zur Verfügung, die es ihnen ermöglicht und vereinfacht, eine Übersicht über Prozesse und ihren Abhängigkeiten zu erstellen, diese zu verstehen und zu analysieren. Diesbezüglich haben wir unsere Geschäftsprozessarchitekturmethodik in einem empirischen Experiment auf ihre Anwendbarkeit und Effektivität untersucht und zur weiteren Evaluierung ausgewählte Algorithmen implementiert. KW - business process architecture KW - bpm KW - formalism KW - analysis KW - abstraction KW - Prozessarchitektur KW - Geschäftsprozessmanagement KW - Analyse KW - Abstraktion Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-79719 ER -