Digitale 3D-Modelle der Architektur haben innerhalb der letzten fünf Jahrzehnte sowohl die analogen, auf Papier basierenden Zeichnungen als auch die physischen Modelle aus ihrer planungs-, ausführungs- und dokumentationsunterstützenden Rolle verdrängt. Als Herausforderungen bei der Integration von 3D-Modellen in digitale Bibliotheken und Archive sind zunächst die meist nur rudimentäre Annotation mit Metadaten seitens der Autoren und die nur implizit in den Modellen vorhandenen Informationen zu nennen. Aus diesen Defiziten resultiert ein aktuell starkes Interesse an inhaltsbasierter Erschließung durch vernetzte Nutzergruppen oder durch automatisierte Verfahren, die z.B. aufgrund von Form- oder Strukturmerkmalen eine automatische Kategorisierung von 3D-Modellen anhand gegebener Schemata ermöglichen. Die teilweise automatische Erkennung von objektinhärenter Semantik vergrößert die Menge an diskreten und semantisch unterscheidbaren Einheiten. 3D-Modelle als Content im World Wide Web können sowohl untereinander als auch mit anderen textuellen wie nichttextuellen Objekten verknüpft werden, also Teil von aggregierten Dokumenten sein. Die Aggregationen bzw. der Modellkontext sowie die inhärenten Entitäten erfordern Instrumente der Organisation, um dem Benutzer bei der Suche nach Informationen einen Mehrwert zu bieten, insbesondere dann, wenn textbasiert nach Informationen zum Modell und zu dessen Kontext gesucht wird. In der vorliegenden Arbeit wird ein Metadatenmodell zur gezielten Strukturierung von Information entwickelt, welche aus 3D-Architekturmodellen gewonnen wird. Mittels dieser Strukturierung kann das Modell mit weiterer Information vernetzt werden. Die Anwendung etablierter Ontologien sowie der Einsatz von URIs machen die Informationen nicht nur explizit, sondern beinhalten auch eine semantische Information über die Relation selbst, sodass eine Interoperabilität zu anderen verfügbaren Daten im Sinne der Grundprinzipien des Linked-Data-Ansatzes gewährleistet wird. / Digital 3D models from the domain of architecture have replaced analogue paper-based drawings as well as haptic scale models bit by bit during the last five decades. The main challenges for integrating 3D models in digital libraries and archives are posed by mostly only sparse annotation with metadata provided by the author and the fact that information is only implicitly available. This has recently led to an increased interest in context-based indexing using automatic approaches as well as social tagging. Computer based approaches usually rely on methods from artificial intelligence including machine learning for automated categorization based on geometric and structural properties according to a given classification scheme. The partially automated recognition of model-inherent semantics increases the number of discrete and semantically distinguishable entities. 3D models as parts of the World Wide Web can be interlinked which each other. Aggregations as well as the model context along with inherent entities require efficient tools for organization in order to provide real additional benefits for the user during its quest for information. Especially for text-based search on information about a 3D model and its context, a metadata model is an indispensable tool regarding the above described challenges. In this work we develop a metadata model for specific structuring of information, which is obtained from 3D architectural models. Using this structure, the model can be linked to further information. The application of established ontologies and the use of URIs make the information not only explicitly, but also provide semantic information about the relation itself. By that, interoperability according to the principles of the LOD approach is guaranteed.

Die muskelspezifischen RING-Finger Ubiquitin E3 Ligasen MuRF1, MuRF2 und MuRF3 werden mit verschiedenen zellulären Prozessen in Verbindung gebracht. MuRF1 und MuRF3 beteiligen sich am Abbau mehrerer Muskelstrukturproteine über das Ubiquitin Proteasom System (UPS) und spielen somit eine wichtige Rolle bei der Aufrechterhaltung der Skelett- und Herzmuskelstruktur und -funktion. MuRF1 wurde als Atrophie-Marker identifiziert, da seine Expression während der Muskelatrophie ansteigt, und MuRF2 und MuRF3 wirken bei der Stabilisierung von Mikrotubuli und Differenzierung von Myozyten mit. Dennoch sind bisher viele Aspekte der Funktion von MuRF-Proteinen ungeklärt. Die Domänenstruktur der MuRF-Proteine zeigt mehrere hochkonservierte Domänen, die sich an Protein-Protein Interaktionen beteiligen. Die Identifizierung und Charakterisierung ihres Interaktoms ermöglicht ein besseres Verständnis ihrer Funktionen. Aus diesem Grund wurden quantitative massenspektrometrische Analysen durchgeführt, um neue Interaktionspartner und Substrate für MuRF1, 2 und 3 zu identifizieren. Sorting nexin 5 (SNX5), eine Untereinheit des Retromers in Säugetieren, wurde als Interaktionspartner von MuRF3 identifiziert. SNX5, das eine wichtige Rolle in subzellulären Transport-Signalwegen spielt, interagierte über seine BAR-Domäne mit MuRF3. SNX5 und MuRF3 co-lokalisierten und assoziierten mit vesikulären Strukturen des subzellulären Transport-Signalweges. SNX5 wurde außerdem als Substrat von MuRF2 identifiziert. MuRF2 band und ubiquitinierte SNX5 in vivo und vermittelte damit dessen Abbau über das UPS. MuRF3 stabilisierte SNX5 durch die Inhibierung dieses Abbaus. Somit konnten MuRF2 und MuRF3 mit einem in subzellulärem Transport aktiven Protein in Verbindung gebracht werden, das direkt mit Mikrotubuli assoziiert und funktionell von einem stabilen Mikrotubuli-Netzwerk abhängig ist. Dies legt eine mögliche regulatorische Rolle von MuRF2 und MuRF3 in Mikrotubuli-abhängigen subzellulären Transportwegen nahe. / Muscle specific RING-Finger ubiquitin E3 ligases MuRF1, MuRF2 and MuRF3 have been implicated in several cellular functions. MuRF1 and MuRF3 have been shown to bind and degrade muscle contractile and structural proteins via the ubiquitin proteasome system (UPS), thus playing an important role in the maintenance of skeletal and cardiac muscle structure and function. MuRF1 is considered an atrophy marker since its expression increases during muscle atrophy. MuRF2 and MuRF3 are involved in myocyte differentiation and both bind to and stabilize microtubules. Nevertheless, many aspects of the functions of the MuRF-family are unknown. The domain structure of the MuRF family implicates several highly conserved domains involved in protein-protein interaction. Accordingly, one way to better understand the role of MuRF proteins in myocyte function and protein homeostasis is to identify and characterize their interactome. Therefore, quantitative mass spectrometric analysis was used to identify novel interaction partners and target proteins of MuRF1, 2 and 3. Sorting nexin 5 (SNX5), a mammalian retromer subunit which plays an important role in subcellular trafficking pathways, was identified as a novel interaction partner of MuRF3, with which it interacted via its Bin/Amphiphysin/Rvs (BAR)-domain. SNX5 and MuRF3 co-localized and associated with early endosomes, connecting the microtubule-binding MuRF3 to structures of subcellular trafficking pathway. SNX5 was also identified as a substrate of MuRF2, which interacted with and ubiquitinated SNX5 in vivo, mediating its degradation in a UPS-dependent manner. This MuRF2-mediated degradation was inhibited by MuRF3, which stabilized SNX5. Thus, MuRF2 and MuRF3 were linked to a subcellular trafficking protein, SNX5, which is directly associated with microtubules and functionally dependent on a stable microtubule network, suggesting a possible regulatory role of MuRF2 and MuRF3 in microtubule-dependent subcellular trafficking pathways.

Die Informationsverhaltensforschung liefert zahlreiche Erkenntnisse darüber, wie Menschen Informationen suchen, abrufen und nutzen. Wir verfügen über Forschungsergebnisse zu Informationsverhaltensmustern in einem breiten Spektrum von Kontexten und Situationen, aber wir wissen nicht genug über die Informationsbedürfnisse und Ziele von Forschenden hinsichtlich der Nutzung von Forschungsdaten. Die Informationsverhaltensforschung gibt insbesondere Aufschluss über das literaturbezogene Informationsverhalten. Die vorliegende Studie basiert auf der Annahme, dass diese Erkenntnisse nicht ohne weiteres auf datenbezogenes Informationsverhalten übertragen werden können. Um diese Annahme zu untersuchen, wurde eine Studie zum Informationssuchverhalten von Datennutzenden durchgeführt. Übergeordnetes Ziel der Studie war es, Erkenntnisse über das Informationsverhalten der Nutzenden eines bestimmten Retrievalsystems für sozialwissenschaftliche Daten zu erlangen, um die Entwicklung von Forschungsdateninfrastrukturen zu unterstützen, die das Data Sharing erleichtern sollen. Das empirische Design dieser Studie folgt einem Mixed-Methods-Ansatz. Dieser umfasst eine qualitative Studie in Form von Experteninterviews und – darauf aufbauend – eine quantitative Studie in Form einer Online-Befragung von Sekundärnutzenden von Daten aus Bevölkerungs- und Meinungsumfragen (Umfragedaten). Im Kern hat die Untersuchung ergeben, dass die Einbindung in die Forschungscommunity bei der Datensuche eine zentrale Rolle spielt. Die Analysen zeigen, dass Communities eine wichtige Determinante für das Informationssuchverhalten sind. Die Einbindung in die Community hat das Potential, Probleme oder Barrieren bei der Datensuche zu reduzieren. Diese Studie trägt zur Theorieentwicklung in der Informationsverhaltensforschung durch die Modellierung des Datensuchverhaltens bei. In praktischer Hinsicht gibt die Studie Empfehlungen für das Design von Dateninfrastrukturen, basierend auf empirischen Anforderungsanalysen. / From information behaviour research we have a rich knowledge of how people are looking for, retrieving, and using information. We have scientific evidence for information behaviour patterns in a wide scope of contexts and situations, but we don’t know enough about researchers’ information needs and goals regarding the usage of research data. Having emerged from library user studies, information behaviour research especially provides insight into literature-related information behaviour. This thesis is based on the assumption that these insights cannot be easily transferred to data-related information behaviour. In order to explore this assumption, a study of secondary data users’ information-seeking behaviour was conducted. The study was designed and evaluated in comparison to existing theories and models of information-seeking behaviour. The overall goal of the study was to create evidence of actual information practices of users of one particular retrieval system for social science data in order to inform the development of research data infrastructures that facilitate data sharing. The empirical design of this study follows a mixed methods approach. This includes a qualitative study in the form of expert interviews and – building on the results found therein – a quantitative web survey of secondary survey data users. The core result of this study is that community involvement plays a pivotal role in survey data seeking. The analyses show that survey data communities are an important determinant in survey data users' information seeking behaviour and that community involvement facilitates data seeking and has the capacity of reducing problems or barriers. Community involvement increases with growing experience, seniority, and data literacy. This study advances information behaviour research by modelling the specifics of data seeking behaviour. In practical respect, the study specifies data-user oriented requirements for systems design.

Die Arbeit geht dem Status quo der unternehmensweiten Suche in österreichischen Großunternehmen nach und beleuchtet Faktoren, die darauf Einfluss haben. Aus der Analyse des Ist-Zustands wird der Bedarf an Enterprise-Search-Software abgeleitet und es werden Rahmenbedingungen für deren erfolgreiche Einführung skizziert. Die Untersuchung stützt sich auf eine im Jahr 2009 durchgeführte Onlinebefragung von 469 österreichischen Großunternehmen (Rücklauf 22 %) und daran anschließende Leitfadeninterviews mit zwölf Teilnehmern der Onlinebefragung. Der theoretische Teil verortet die Arbeit im Kontext des Informations- und Wissensmanagements. Der Fokus liegt auf dem Ansatz der Enterprise Search, ihrer Abgrenzung gegenüber der Suche im Internet und ihrem Leistungsspektrum. Im empirischen Teil wird zunächst aufgezeigt, wie die Unternehmen ihre Informationen organisieren und welche Probleme dabei auftreten. Es folgt eine Analyse des Status quo der Informationssuche im Unternehmen. Abschließend werden Bekanntheit und Einsatz von Enterprise-Search-Software in der Zielgruppe untersucht sowie für die Einführung dieser Software nötige Rahmenbedingungen benannt. Defizite machen die Befragten insbesondere im Hinblick auf die übergreifende Suche im Unternehmen und die Suche nach Kompetenzträgern aus. Hier werden Lücken im Wissensmanagement offenbar. 29 % der Respondenten der Onlinebefragung geben zudem an, dass es in ihren Unternehmen gelegentlich bis häufig zu Fehlentscheidungen infolge defizitärer Informationslagen kommt. Enterprise-Search-Software kommt in 17 % der Unternehmen, die sich an der Onlinebefragung beteiligten, zum Einsatz. Die durch Enterprise-Search-Software bewirkten Veränderungen werden grundsätzlich positiv beurteilt. Alles in allem zeigen die Ergebnisse, dass Enterprise-Search-Strategien nur Erfolg haben können, wenn man sie in umfassende Maßnahmen des Informations- und Wissensmanagements einbettet. / The dissertation pursues the status quo of enterprise search within large companies in Austria and examines which aspects take influence on it. From the analysis of the current state the demand for enterprise search software is derived and the conditions of how it can be implemented successfully are outlined. The study is based on an online survey in 2009 among 469 large companies in Austria (response rate of 22 %), which was complemented by semi-structured interviews with twelve participants of the online survey. The theoretical part puts the examination in the field of information and knowledge management. It focuses on the strategy of enterprise search, its differences compared with web search, and its technical features. The empirical part investigates how companies organize information and which problems might arise as a result. This is followed by an analysis of the state of information retrieval within the company. Finally, the degree of awareness and use of enterprise search software and the basic conditions for its installation are explored. Above all, the respondents and interviewees identify deficits concerning metasearch features as well as the search for experts within the company. This in turn reveals gaps in knowledge management efforts. Moreover, 29 % of the online survey’s respondents indicate that their company either sometimes or often take wrong decisions because of insufficient information. 17 % of the responding companies take advantage of enterprise search software. In principle, the changes due to enterprise search software are seen positively. In summary, the results show that enterprise search risks to fail as a success-ful strategy unless it is embedded in comprehensive information and knowledge management activities.