For the modelling of chemistry we use undirected, labelled graphs as explicit models of molecules and graph transformation rules for modelling generalised chemical reactions. This is used to define artificial chemistries on the level of individual bonds and atoms, where formal graph grammars implicitly represent large spaces of chemical compounds. We use a graph rewriting formalism, rooted in category theory, called the Double Pushout approach, which directly expresses the transition state of chemical reactions. Using concurrency theory for transformation rules, we define algorithms for the composition of rewrite rules in a chemically intuitive manner that enable automatic abstraction of the level of detail in chemical pathways. Based on this rule composition we define an algorithmic framework for generation of vast reaction networks for specific spaces of a given chemistry, while still maintaining the level of detail of the model down to the atomic level. The framework also allows for computation with graphs and graph grammars, which is utilised to model non-trivial chemical systems. The graph generation relies on graph isomorphism testing, and we review the general individualisation-refinement paradigm used in the state-of-the-art algorithms for graph canonicalisation, isomorphism testing, and automorphism discovery. We present a model for chemical pathways based on a generalisation of network flows from ordinary directed graphs to directed hypergraphs. The model allows for reasoning about the flow of individual molecules in general pathways, and the introduction of chemically motivated routing constraints. It further provides the foundation for defining specialised pathway motifs, which is illustrated by defining necessary topological constraints for both catalytic and autocatalytic pathways. We also prove that central types of pathway questions are NP-complete, even for restricted classes of reaction networks. The complete pathway model, including constraints for catalytic and autocatalytic pathways, is implemented using integer linear programming. This implementation is used in a tree search method to enumerate both optimal and near-optimal pathway solutions. The formal methods are applied to multiple chemical systems: the enzyme catalysed beta-lactamase reaction, variations of the glycolysis pathway, and the formose process. In each of these systems we use rule composition to abstract pathways and calculate traces for isotope labelled carbon atoms. The pathway model is used to automatically enumerate alternative non-oxidative glycolysis pathways, and enumerate thousands of candidates for autocatalytic pathways in the formose process.

For the modelling of chemistry we use undirected, labelled graphs as explicit models of molecules and graph transformation rules for modelling generalised chemical reactions. This is used to define artificial chemistries on the level of individual bonds and atoms, where formal graph grammars implicitly represent large spaces of chemical compounds. We use a graph rewriting formalism, rooted in category theory, called the Double Pushout approach, which directly expresses the transition state of chemical reactions. Using concurrency theory for transformation rules, we define algorithms for the composition of rewrite rules in a chemically intuitive manner that enable automatic abstraction of the level of detail in chemical pathways. Based on this rule composition we define an algorithmic framework for generation of vast reaction networks for specific spaces of a given chemistry, while still maintaining the level of detail of the model down to the atomic level. The framework also allows for computation with graphs and graph grammars, which is utilised to model non-trivial chemical systems. The graph generation relies on graph isomorphism testing, and we review the general individualisation-refinement paradigm used in the state-of-the-art algorithms for graph canonicalisation, isomorphism testing, and automorphism discovery. We present a model for chemical pathways based on a generalisation of network flows from ordinary directed graphs to directed hypergraphs. The model allows for reasoning about the flow of individual molecules in general pathways, and the introduction of chemically motivated routing constraints. It further provides the foundation for defining specialised pathway motifs, which is illustrated by defining necessary topological constraints for both catalytic and autocatalytic pathways. We also prove that central types of pathway questions are NP-complete, even for restricted classes of reaction networks. The complete pathway model, including constraints for catalytic and autocatalytic pathways, is implemented using integer linear programming. This implementation is used in a tree search method to enumerate both optimal and near-optimal pathway solutions. The formal methods are applied to multiple chemical systems: the enzyme catalysed beta-lactamase reaction, variations of the glycolysis pathway, and the formose process. In each of these systems we use rule composition to abstract pathways and calculate traces for isotope labelled carbon atoms. The pathway model is used to automatically enumerate alternative non-oxidative glycolysis pathways, and enumerate thousands of candidates for autocatalytic pathways in the formose process.

A Web Semântica é uma maneira de explorar a associação de significados explícitos aos conteúdos de documentos presentes na Web, para que esses possam ser processados diretamente ou indiretamente por máquinas. Para possibilitar esse processamento, os computadores necessitam ter acesso a coleções estruturadas de informações e a conjuntos de regras de inferência sobre esses conteúdos. O SWRL permite a combinação de regras e termos de ontologias (definidos por OWL) para aumentar a expressividade de ambos. Entretanto, conforme um conjunto de regras cresce, ele torna-se de difícil compreensão e sujeito a erros, especialmente quando mantido por mais de uma pessoa. Para que o SWRL se torne um verdadeiro padrão web, deverá ter a capacidade de lidar com grandes conjuntos de regras. Para encontrar soluções para este problema, primeiramente, foi realizado um levantamento sobre sistemas de regras de negócios, descobrindo os principais recursos e interfaces utilizados por eles, e então, com as descobertas, propusemos técnicas que usam novas representações visuais em uma aplicação web. Elas permitem detecção de erro, identificação de regras similares, agrupamento, visualização de regras e o reuso de átomos para novas regras. Estas técnicas estão implementadas no SWRL Editor, um plug-in open-source para o Web-Protégé (um editor de ontologias baseado na web) que utiliza ferramentas de colaboração para permitir que grupos de usuários possam não só ver e editar regras, mas também comentar e discutir sobre elas. Foram realizadas duas avaliações do SWRL Editor. A primeira avaliação foi um estudo de caso para duas ontologias da área biomédica (uma área onde regras SWRL são muito usadas) e a segunda uma comparação com os únicos três editores de regras SWRL encontrados na literatura. Nessa comparação foi mostrando que ele implementa mais recursos encontrados em sistemas de regras em geral / The Semantic Web is a way to associate explicitly meaning to the content of web documents to allow them to be processed directly by machines. To allow this processing, computers need to have access to structured collections of information and sets of rules to reason about these content. The Semantic Web Rule Language (SWRL) allows the combination of rules and ontology terms, defined using the Web Ontology Language (OWL), to increase the expressiveness of both. However, as rule sets grow, they become difficult to understand and error prone, especially when used and maintained by more than one person. If SWRL is to become a true web standard, it has to be able to handle big rule sets. To find answers to this problem, we first surveyed business rule systems and found the key features and interfaces they used and then, based on our finds, we proposed techniques and tools that use new visual representations to edit rules in a web application. They allow error detection, rule similarity analysis, rule clustering visualization and atom reuse between rules. These tools are implemented in the SWRL Editor, an open source plug-in for Web-Protégé (a web-based ontology editor) that leverages Web-Protégés collaborative tools to allow groups of users to not only view and edit rules but also comment and discuss about them. We have done two evaluations of the SWRL Editor. The first one was a case study of two ontologies from the biomedical domain, the second was a comparison with the SWRL editors available in the literature, there are only three. In this comparison, it has been shown that the SWRL Editor implements more of the key resources found on general rule systems than the other three editors

A Web Semântica é uma maneira de explorar a associação de significados explícitos aos conteúdos de documentos presentes na Web, para que esses possam ser processados diretamente ou indiretamente por máquinas. Para possibilitar esse processamento, os computadores necessitam ter acesso a coleções estruturadas de informações e a conjuntos de regras de inferência sobre esses conteúdos. O SWRL permite a combinação de regras e termos de ontologias (definidos por OWL) para aumentar a expressividade de ambos. Entretanto, conforme um conjunto de regras cresce, ele torna-se de difícil compreensão e sujeito a erros, especialmente quando mantido por mais de uma pessoa. Para que o SWRL se torne um verdadeiro padrão web, deverá ter a capacidade de lidar com grandes conjuntos de regras. Para encontrar soluções para este problema, primeiramente, foi realizado um levantamento sobre sistemas de regras de negócios, descobrindo os principais recursos e interfaces utilizados por eles, e então, com as descobertas, propusemos técnicas que usam novas representações visuais em uma aplicação web. Elas permitem detecção de erro, identificação de regras similares, agrupamento, visualização de regras e o reuso de átomos para novas regras. Estas técnicas estão implementadas no SWRL Editor, um plug-in open-source para o Web-Protégé (um editor de ontologias baseado na web) que utiliza ferramentas de colaboração para permitir que grupos de usuários possam não só ver e editar regras, mas também comentar e discutir sobre elas. Foram realizadas duas avaliações do SWRL Editor. A primeira avaliação foi um estudo de caso para duas ontologias da área biomédica (uma área onde regras SWRL são muito usadas) e a segunda uma comparação com os únicos três editores de regras SWRL encontrados na literatura. Nessa comparação foi mostrando que ele implementa mais recursos encontrados em sistemas de regras em geral / The Semantic Web is a way to associate explicitly meaning to the content of web documents to allow them to be processed directly by machines. To allow this processing, computers need to have access to structured collections of information and sets of rules to reason about these content. The Semantic Web Rule Language (SWRL) allows the combination of rules and ontology terms, defined using the Web Ontology Language (OWL), to increase the expressiveness of both. However, as rule sets grow, they become difficult to understand and error prone, especially when used and maintained by more than one person. If SWRL is to become a true web standard, it has to be able to handle big rule sets. To find answers to this problem, we first surveyed business rule systems and found the key features and interfaces they used and then, based on our finds, we proposed techniques and tools that use new visual representations to edit rules in a web application. They allow error detection, rule similarity analysis, rule clustering visualization and atom reuse between rules. These tools are implemented in the SWRL Editor, an open source plug-in for Web-Protégé (a web-based ontology editor) that leverages Web-Protégés collaborative tools to allow groups of users to not only view and edit rules but also comment and discuss about them. We have done two evaluations of the SWRL Editor. The first one was a case study of two ontologies from the biomedical domain, the second was a comparison with the SWRL editors available in the literature, there are only three. In this comparison, it has been shown that the SWRL Editor implements more of the key resources found on general rule systems than the other three editors

A Web Semântica tem como meta fazer com que os conteúdos disponibilizados na Web tenham significado não apenas para pessoas, mas também que possam ser processados por máquinas. Essa meta está sendo realizada com o desenvolvimento e uso de ontologias para criar dados anotados semanticamente. Entre as distintas formas de anotação semântica, a Semantic Web Rule Language (SWRL) torna possível criar anotações no formato de regras que combinam regras com conceitos definidos em ontologias, especificadas em Web Ontology Language (OWL), para representar conhecimento sobre dados por meio de afirmações condicionais. Todavia, à medida que o número dessas regras crescem, seus desenvolvedores podem enfrentar dificuldades para gerenciá-las adequadamente. Um grande conjunto de regras torna-se difícil de entender e propício a erros, principalmente quando usado e mantido de forma colaborativa. Neste trabalho é apresentado um conjunto de soluções para aprimorar o uso e gerenciamento de regras SWRL, que compreendem o desenvolvimento de novas representações visuais, técnicas de classificação de regras e ferramenta de detecção de erros. Essas soluções resultaram no SWRL Editor, uma ferramenta Web de visualização e composição de regras que roda como um plug-in para o Web Protégé. Como estudo de caso, foi utilizada a Autism Phenologue Rules, uma ontologia para caracterizar fenótipos de autismo, para exemplificar um conjunto grande e complexo de regras SWRL. A partir desse estudo, uma nova representação visual específica para as regras dessa ontologia foi elaborada, permitindo que um especialista em autismo, sem grandes conhecimentos computacionais, seja capaz de ver e editar regras sem ter de se preocupar com a sintaxe da linguagem SWRL. Os resultados obtidos indicam que o SWRL Editor é uma ferramenta clara e intuitiva, contribuindo para um melhor entendimento, criação e gerenciamento de regras SWRL. / The Semantic Web aims to make web content available not only to people but also to computers using machine-readable formats. This goal is being realized with the development and use of ontologies to create semantically annotated data. Among the different ways to annotate data, the Semantic Web Rule Language (SWRL) enables rule-based annotation that combines rules with ontology concepts, defined using the Web Ontology Language (OWL), to represent knowledge about data as conditional assertions. However, as the number of these rule-base annotations grows, developers face problems when trying to manage them. A large rule set becomes difficult to understand and prone to errors, especially when it is collaboratively maintained. This work presents solutions to improve SWRL rule use and management that include the development of new visual representations, classification techniques and error detection tools. These solutions resulted in the SWRL Editor, a webbased visualization and composition tool for SWRL rules that runs as a Web Protégé plug-in. As a case study, we used the Autism Phenologue Rules, an ontology to characterize autism phenotypes, to exemplify a large and complex SWRL rule set. From this study, a new visual representation, specific for this ontologys rules, has been developed, allowing an expert in autism, without a lot of computational knowledge, to be able to view and edit the rules without having to worry about SWRL syntax. The results obtained indicate that the SWRL Editor is a clear and intuitive tool, contributing for a better understanding and easing the creation and management of SWRL rule sets

A Web Semântica tem como meta fazer com que os conteúdos disponibilizados na Web tenham significado não apenas para pessoas, mas também que possam ser processados por máquinas. Essa meta está sendo realizada com o desenvolvimento e uso de ontologias para criar dados anotados semanticamente. Entre as distintas formas de anotação semântica, a Semantic Web Rule Language (SWRL) torna possível criar anotações no formato de regras que combinam regras com conceitos definidos em ontologias, especificadas em Web Ontology Language (OWL), para representar conhecimento sobre dados por meio de afirmações condicionais. Todavia, à medida que o número dessas regras crescem, seus desenvolvedores podem enfrentar dificuldades para gerenciá-las adequadamente. Um grande conjunto de regras torna-se difícil de entender e propício a erros, principalmente quando usado e mantido de forma colaborativa. Neste trabalho é apresentado um conjunto de soluções para aprimorar o uso e gerenciamento de regras SWRL, que compreendem o desenvolvimento de novas representações visuais, técnicas de classificação de regras e ferramenta de detecção de erros. Essas soluções resultaram no SWRL Editor, uma ferramenta Web de visualização e composição de regras que roda como um plug-in para o Web Protégé. Como estudo de caso, foi utilizada a Autism Phenologue Rules, uma ontologia para caracterizar fenótipos de autismo, para exemplificar um conjunto grande e complexo de regras SWRL. A partir desse estudo, uma nova representação visual específica para as regras dessa ontologia foi elaborada, permitindo que um especialista em autismo, sem grandes conhecimentos computacionais, seja capaz de ver e editar regras sem ter de se preocupar com a sintaxe da linguagem SWRL. Os resultados obtidos indicam que o SWRL Editor é uma ferramenta clara e intuitiva, contribuindo para um melhor entendimento, criação e gerenciamento de regras SWRL. / The Semantic Web aims to make web content available not only to people but also to computers using machine-readable formats. This goal is being realized with the development and use of ontologies to create semantically annotated data. Among the different ways to annotate data, the Semantic Web Rule Language (SWRL) enables rule-based annotation that combines rules with ontology concepts, defined using the Web Ontology Language (OWL), to represent knowledge about data as conditional assertions. However, as the number of these rule-base annotations grows, developers face problems when trying to manage them. A large rule set becomes difficult to understand and prone to errors, especially when it is collaboratively maintained. This work presents solutions to improve SWRL rule use and management that include the development of new visual representations, classification techniques and error detection tools. These solutions resulted in the SWRL Editor, a webbased visualization and composition tool for SWRL rules that runs as a Web Protégé plug-in. As a case study, we used the Autism Phenologue Rules, an ontology to characterize autism phenotypes, to exemplify a large and complex SWRL rule set. From this study, a new visual representation, specific for this ontologys rules, has been developed, allowing an expert in autism, without a lot of computational knowledge, to be able to view and edit the rules without having to worry about SWRL syntax. The results obtained indicate that the SWRL Editor is a clear and intuitive tool, contributing for a better understanding and easing the creation and management of SWRL rule sets