TY - JOUR A1 - Piro, Vitor C. A1 - Renard, Bernhard Y. T1 - Contamination detection and microbiome exploration with GRIMER JF - GigaScience N2 - Background: Contamination detection is a important step that should be carefully considered in early stages when designing and performing microbiome studies to avoid biased outcomes. Detecting and removing true contaminants is challenging, especially in low-biomass samples or in studies lacking proper controls. Interactive visualizations and analysis platforms are crucial to better guide this step, to help to identify and detect noisy patterns that could potentially be contamination. Additionally, external evidence, like aggregation of several contamination detection methods and the use of common contaminants reported in the literature, could help to discover and mitigate contamination. Results: We propose GRIMER, a tool that performs automated analyses and generates a portable and interactive dashboard integrating annotation, taxonomy, and metadata. It unifies several sources of evidence to help detect contamination. GRIMER is independent of quantification methods and directly analyzes contingency tables to create an interactive and offline report. Reports can be created in seconds and are accessible for nonspecialists, providing an intuitive set of charts to explore data distribution among observations and samples and its connections with external sources. Further, we compiled and used an extensive list of possible external contaminant taxa and common contaminants with 210 genera and 627 species reported in 22 published articles. Conclusion: GRIMER enables visual data exploration and analysis, supporting contamination detection in microbiome studies. The tool and data presented are open source and available at https://gitlab.com/dacs-hpi/grimer. KW - Contamination KW - Microbiome KW - Visualization KW - Taxonomy Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.1093/gigascience/giad017 SN - 2047-217X VL - 12 PB - Oxford Univ. Press CY - Oxford ER - TY - THES A1 - Stojanovic, Vladeta T1 - Digital twins for indoor built environments T1 - Digitale Zwillinge für gebaute Innenumgebungen N2 - One of the key challenges in modern Facility Management (FM) is to digitally reflect the current state of the built environment, referred to as-is or as-built versus as-designed representation. While the use of Building Information Modeling (BIM) can address the issue of digital representation, the generation and maintenance of BIM data requires a considerable amount of manual work and domain expertise. Another key challenge is being able to monitor the current state of the built environment, which is used to provide feedback and enhance decision making. The need for an integrated solution for all data associated with the operational life cycle of a building is becoming more pronounced as practices from Industry 4.0 are currently being evaluated and adopted for FM use. This research presents an approach for digital representation of indoor environments in their current state within the life cycle of a given building. Such an approach requires the fusion of various sources of digital data. The key to solving such a complex issue of digital data integration, processing and representation is with the use of a Digital Twin (DT). A DT is a digital duplicate of the physical environment, states, and processes. A DT fuses as-designed and as-built digital representations of built environment with as-is data, typically in the form of floorplans, point clouds and BIMs, with additional information layers pertaining to the current and predicted states of an indoor environment or a complete building (e.g., sensor data). The design, implementation and initial testing of prototypical DT software services for indoor environments is presented and described. These DT software services are implemented within a service-oriented paradigm, and their feasibility is presented through functioning and tested key software components within prototypical Service-Oriented System (SOS) implementations. The main outcome of this research shows that key data related to the built environment can be semantically enriched and combined to enable digital representations of indoor environments, based on the concept of a DT. Furthermore, the outcomes of this research show that digital data, related to FM and Architecture, Construction, Engineering, Owner and Occupant (AECOO) activity, can be combined, analyzed and visualized in real-time using a service-oriented approach. This has great potential to benefit decision making related to Operation and Maintenance (O&M) procedures within the scope of the post-construction life cycle stages of typical office buildings. N2 - Eine der wichtigsten Herausforderungen im modernen Facility Management (FM) besteht darin, den aktuellen Zustand der gebauten Umgebung digital wiederzugeben und die tatsächliche mit der geplanten Gebäudedarstellung zu vergleichen. Während die Verwendung von Building Information Modeling (BIM) das Problem der digitalen Darstellung lösen kann, erfordert die Generierung und Pflege von BIM-Daten einen erheblichen manuellen Aufwand und Fachkenntnisse. Eine weitere wichtige Herausforderung besteht darin, den aktuellen Zustand der gebauten Umgebung zu überwachen, um Feedback zu geben und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Die Notwendigkeit einer integrierten Lösung für alle Daten im Zusammenhang mit dem Betriebslebenszyklus eines Gebäudes wird immer deutlicher, da derzeit Praktiken aus Industrie 4.0 evaluiert und für die FM-Nutzung übernommen werden. Diese Studie präsentiert einen Ansatz zur digitalen Darstellung von Innenräumen in ihrem aktuellen Zustand innerhalb des Lebenszyklus eines bestimmten Gebäudes. Ein solcher Ansatz erfordert die Fusion verschiedener Quellen digitaler Daten. Der Schlüssel zur Lösung eines solch komplexen Problems der Integration, Verarbeitung und Darstellung digitaler Daten liegt in der Verwendung eines Digital Twin (DT). Ein DT ist ein digitales Duplikat der physischen Umgebung, Zustände und Prozesse. Ein DT verschmilzt die entworfenen und gebauten digitalen Darstellungen der gebauten Umwelt mit aktuellen Repräsentationsdaten, typischerweise in Form von Grundrissen, Punktwolken und BIMs, mit zusätzlichen Informationsebenen, die sich auf die aktuellen und vorhergesagten Zustände einer Innenumgebung oder eines kompletten Gebäudes beziehen (z.B. Sensordaten). Das Design, die Implementierung und die ersten Tests prototypischen DT-Software-Dienstleistungen für Innenräume werden vorgestellt und beschrieben. Die DT-Software-Dienstleistungen werden innerhalb eines serviceorientierten Paradigmas implementiert, und ihre Machbarkeit wird durch funktionierende und getestete wichtige Softwarekomponenten in prototypischen SOS-Implementierungen dargestellt. Das Hauptergebnis dieser Forschung zeigt, dass Schlüsseldaten in Bezug auf die gebaute Umgebung semantisch angereichert und kombiniert werden können, um digitale Darstellungen von Innenumgebungen basierend auf dem Konzept eines DT zu ermöglichen. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse dieser Forschung, dass digitale Daten in Bezug auf FM und Architektur, Bauwesen, Ingenieurwesen, Eigentümer- und Insassenaktivitäten mithilfe eines serviceorientierten Ansatzes in Echtzeit kombiniert, analysiert und visualisiert werden können. Dies hat ein großes Potenzial für die Entscheidungsfindung in Bezug auf Betriebsund Wartungsverfahren im Rahmen der Lebenszyklusphasen typischer Bürogebäude nach dem Bau. KW - Digital Twin KW - BIM KW - Point Clouds KW - Service-Oriented Systems KW - 3D Visualization KW - Data Analytics KW - Machine Learning KW - Deep Learning KW - Semantic Enrichment KW - Indoor Point Clouds KW - Real Estate 4.0 KW - Facility Management KW - Building Management KW - Sensor Analytics KW - Visualization KW - 3D-Visualisierung KW - Gebäudeinformationsmodellierung KW - Gebäudemanagement KW - Daten-Analytik KW - Tiefes Lernen KW - Digitaler Zwilling KW - Indoor-Punktwolken KW - Maschinelles Lernen KW - Punktwolken KW - Immobilien 4.0 KW - Semantische Anreicherung KW - Sensor-Analytik KW - Service-Orientierte Systeme KW - Visualisierung Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-509134 ER -