Volume 53, Issue 5 -

This article gives an overview of informatics challenges arising in the context of translational medical research. This research concept, which has developed during the last years, aims at transferring scientific knowledge from foundational (“bench”) to clinical research and further to clinical and medical practice (“bedside”). The reverse direction is also important: clinical data are needed for feedback and as stimuli for the generation of research hypotheses. To achieve this, collaboration is needed between separate domains with differing “cultures”, regulations and IT requirements. From the informatics perspective, novel and unique questions arise. While the scientific areas involved, biochemistry, molecular biology, medicine, statistics, epidemiology, and others, have been using informatics methods for many years, their concepts differ and communication is restricted. We will summarize the challenges in this rapidly evolving domain and present recent developments, focusing on integration architectures and concepts, on security and privacy, and on software engineering. In dieser Arbeit werden Herausforderungen für die Informatik bei der Unterstützung der translationalen Forschung in der Medizin dargestellt. Dieses Forschungskonzept, welches in den letzten Jahren entstanden ist, zielt darauf ab, wissenschaftliche Erkenntnisse aus der biomedizinischen Grundlagenforschung (“bench”) in klinische Forschung und von dort in die Krankenversorgung (“bedside”) zu übertragen. In umgekehrter Richtung dienen klinische Daten als Ausgangspunkt für die Generierung neuer Forschungshypothesen. Dies erfordert eine Kollaboration zwischen traditionell getrennten Wissenschaftsbereichen, mit ihren eigenen, oft widersprüchlichen “Kulturen”, Regularien und IT-Anforderungen. Aus dem Blickwinkel der Informatik ergeben sich hierbei neuartige Fragestellungen. Obwohl in den beteiligten Wissenschaftsbereichen, wie Biochemie, Molekularbiologie, Medizin, Statistik, Epidemiologie und anderen seit vielen Jahren Methoden der Informatik Verwendung finden, unterscheiden sich deren Konzepte. Ein Austausch findet nur in sehr eingeschränktem Maße statt. Dieser Artikel fasst die Herausforderungen in dieser sich rasch wandelnden Domäne zusammen und stellt aktuelle Entwicklungen vor, insbesondere in den Bereichen Integrationsarchitekturen und -konzepte, IT Sicherheit und Datenschutz, sowie Software Engineering.

Scientific data management subsumes several areas of activities related to the storage, classification, querying, retrieval and presentation of research data to develop and share insight into research questions. We give an overview of the challenges of building up data management solutions for large collaborative research projects in the realm of biology from practical experience and describe “building blocks”, which we found to be helpful for developing good solutions. Such building blocks can be technical, organizational, or social. Zusammenfassung Wissenschaftliches Datenmanagement umfasst mehrere Bereiche von Aktivitäten um die Speicherung, Klassifikation, Abfrage, Bereitstellung und Darstellung von Forschungsdaten, um Einsichten in ein Forschungsproblem zu gewinnen und mit anderen zu teilen. Wir geben einen Überblick über die Herausforderungen beim Aufbau von Datenmanagement-Lösungen für große Forschungskonsortien im Bereich der Biologie aus praktischer Erfahrung und beschreiben “Bausteine”, die bei der Erstellung einer guten Lösung hilfreich sein können. Diese Bausteine können technischer, organisatorischer oder sozialer Art sein.

Die stetig wachsende Bedeutung von Kulturpflanzen zur Ernährung und zur industriellen Verwendung erfordert es, deren Eigenschaften kontinuierlich zu verbessern. Zur Unterstützung der lebenswissenschaftlichen Forschung in diesem Bereich wurde das Informationssystem MetaCrop entwickelt, welches Daten über metabolische Netzwerke (Pathways) agronomisch bedeutsamer Organismen verwaltet. Der Fokus des Systems liegt neben der ausschließlichen Verwendung manuell kurierter, und damit qualitativ hochwertiger, Informationen auf der hohen Granularität der gespeicherten Daten, mit der versucht wird, die hohe biologische Komplexität der Pflanzen abzubilden. MetaCrop ist unter der URL http://metacrop.ipk-gatersleben.de verfügbar. Zusammenfassung Continuously improving crop performance is a crucial necessity due to the growing importance of crop plants as feedstock for both nutrition and industrial use. The information system MetaCrop has been developed to support life science research in this important field. MetaCrop stores data about metabolic pathways of agronomically important crops. The system focusses on the exclusive usage of manually curated and therefore high quality data as well as on a high granularity of the managed information, thus aiming to represent the high biological complexity of plants. MetaCrop is available at the URL http://metacrop.ipk-gatersleben.de.

This paper surveys the area of biological data integration and data warehousing, which has become a major focus of the data integration research field in the last few decades. The challenges in biological data integration are caused by several factors such as the variety and amount of available data, the heterogeneity of the data in different sources, and the autonomy and different capabilities of the sources. This paper gives insight into a small selection of important biological databases and the problems in biological data integration. We would like to focus on data warehouses that have become a popular approach in bioinformatics and life sciences. We will also introduce major existing integration systems that have been developed such as SRS, DiscoveryLink, BioWarehouse and ONDEX. Finally, this paper presents an in-house data warehouse approach for biological data. Zusammenfassung Dieser Artikel soll einen Überblick über den Bereich der biologischen Datenintegration und Data Warehouses geben, welche in den letzten Jahren immer mehr in den Fokus im Feld der Datenintegration gerückt ist. Die Herausforderungen in der biologischen Datenintegration werden durch unterschiedliche Faktoren verursacht wie z. B. Vielseitigkeit und Menge der verfügbaren Daten, Heterogenität der verschiedenen Datenquellen, sowie Autonomie und Einsatzmöglichkeiten der Datenquellen. Dieser Artikel soll eine Einsicht in eine kleine Auswahl von wichtigen molekularbiologischen Datenquellen geben und in Probleme der biologischen Datenintegration. Fokussieren wollen wir uns dabei auf den Data Warehouse Ansatz, der in den Lebenswissenschaften und in der Bioinformatik weit verbreitet ist. Wir werden die wichtigsten Integrationssysteme wie SRS, DiscoveryLink, BioWarehouse und ONDEX vorstellen. Abschließend präsentieren wir unser eigenes entwickeltes Data Warehouse System für molekularbiologische Daten.

Smart infrastructures, cloud computing, and public security challenge the IT security of the future. In addition to the classical term of security one also has to deal with data that must be kept in clear text, mutually distrustful parties, and threats from insiders. It is not sufficient anymore to only consider the security of single components within a complex system. Furthermore, security can only be achieved in an interdisciplinary effort. The Center of Excellence for Applied Security Technology KASTEL (Kompetenzzentrum für Angewandte Sicherheits-TEchnoLogie) is a research center for security that combines several areas of IT security, users, and legal experts. Zusammenfassung Intelligente Infrastrukturen, Cloud Computing und öffentliche Sicherheit stellen große Herausforderungen an die IT-Sicherheit der Zukunft. Zusätzlich zum klassischen Schutz der Peripherie muss mit neuartigen Herausforderungen umgegangen werden: Damit die Nutzungsdaten zur intelligenten Steuerung verwendet werden können, dürfen diese von Energieverbrauchern nicht verschlüsselt werden. Ebenso können Daten in der Cloud nicht einfach verschlüsselt werden, wenn Services auf diesen Daten erbracht werden sollen. Darüberhinaus sind große IT-Systeme heute nicht nur durch Bedrohungen von außen, sondern auch durch sogenannte Insider-Angriffe gefährdet. Insgesamt genügt es nicht mehr, die Sicherheit von Teilsystemen zu betrachten. Eine ganzheitliche Sicherheitsbetrachtung benötigt disziplinenübergreifende Methoden. Jedoch hat jede Disziplin ihre eigenen Abstraktionen, eigene Begrifflichkeiten und Konzepte. Die Ergebnisse der einzelnen Disziplinen stehen bisher isoliert und es kann keine ganzheitliche Garantie für das Gesamtsystem gegeben werden. Klare Schnittstellen zwischen den Disziplinen sollen es erlauben, Ergebnisse über Fachgrenzen zu transportieren und somit einen durchgängigen Entwurf ganzheitlich sicherer Systeme zu ermöglichen. Um solche Schnittstellen zu erarbeiten und etablieren, bündelt das Kompetenzzentrum für Angewandte Sicherheits-TEchnoLogie (KASTEL) die Kompetenzen verschiedener Teildisziplinen der IT-Sicherheit, Anwender und Rechtsexperten.

Cross-site Scripting (XSS) is one of the most prevalent vulnerability types that affect Web applications. This article provides an overview of a dissertation, which addresses the problem XSS as a whole: It starts with a systematic deduction of causes and consequences of XSS, proceeds with presenting countermeasures to mitigate potential XSS-based attacks, and finally provides a type-based methodology that guarantees the creation of XSS-free applications. Zusammenfassung Cross-site Scripting (XSS) ist eine der häufigsten Verwundbarkeitstypen im Bereich der Web Anwendungen. Die in diesem Artikel vorgestellte Dissertation behandelt das Problem XSS ganzheitlich: Basierend auf einer systematischen Erarbeitung der Ursachen und potentiellen Konsequenzen von XSS, wird zunächst eine Methodik vorgestellt, die das Design von dynamischen Gegenmaßnahmen zur Angriffseingrenzung erlaubt. Weiterhin, um das unterliegende Problem grundsätzlich anzugehen, wird ein Typ-basierter Ansatz zur sicheren Programmierung von Web Anwendungen beschrieben, der zuverlässigen Schutz vor XSS Lücken garantiert.