Eine der größten Herausforderungen in Data Science ist heutzutage, Daten miteinander in Beziehung zu setzen und ähnliche Daten zu finden. Hierzu kann der aus relationalen Datenbanken bekannte Join-Operator eingesetzt werden. Das Konzept der Ähnlichkeit wird häufig durch mengenbasierte Ähnlichkeitsfunktionen gemessen. Um solche Funktionen als Join-Prädikat nutzen zu können, setzt diese Arbeit voraus, dass Records aus Mengen von Tokens bestehen. Die Arbeit fokussiert sich auf den mengenbasierten Ähnlichkeitsjoin, Set Similarity Join (SSJ). Die Datenmenge, die es heute zu verarbeiten gilt, ist groß und wächst weiter. Der SSJ hingegen ist eine rechenintensive Operation. Um ihn auf großen Daten ausführen zu können, sind neue Ansätze notwendig. Diese Arbeit fokussiert sich auf das Mittel der Parallelisierung. Sie leistet folgende drei Beiträge auf dem Gebiet der SSJs. Erstens beschreibt und untersucht die Arbeit den aktuellen Stand paralleler SSJ-Ansätze. Diese Arbeit vergleicht zehn Map-Reduce-basierte Ansätze aus der Literatur sowohl analytisch als auch experimentell. Der größte Schwachpunkt aller Ansätze ist überraschenderweise eine geringe Skalierbarkeit aufgrund zu hoher Datenreplikation und/ oder ungleich verteilter Daten. Keiner der Ansätze kann den SSJ auf großen Daten berechnen. Zweitens macht die Arbeit die verfügbare hohe CPU-Parallelität moderner Rechner für den SSJ nutzbar. Sie stellt einen neuen daten-parallelen multi-threaded SSJ-Ansatz vor. Der vorgestellte Ansatz ermöglicht erhebliche Laufzeit-Beschleunigungen gegenüber der Ausführung auf einem Thread. Drittens stellt die Arbeit einen neuen hoch skalierbaren verteilten SSJ-Ansatz vor. Mit einer kostenbasierten Heuristik und einem daten-unabhängigen Skalierungsmechanismus vermeidet er Daten-Replikation und wiederholte Berechnungen. Der Ansatz beschleunigt die Join-Ausführung signifikant und ermöglicht die Ausführung auf erheblich größeren Datenmengen als bisher betrachtete parallele Ansätze. / One of today's major challenges in data science is to compare and relate data of similar nature. Using the join operation known from relational databases could help solving this problem. Given a collection of records, the join operation finds all pairs of records, which fulfill a user-chosen predicate. Real-world problems could require complex predicates, such as similarity. A common way to measure similarity are set similarity functions. In order to use set similarity functions as predicates, we assume records to be represented by sets of tokens. In this thesis, we focus on the set similarity join (SSJ) operation. The amount of data to be processed today is typically large and grows continually. On the other hand, the SSJ is a compute-intensive operation. To cope with the increasing size of input data, additional means are needed to develop scalable implementations for SSJ. In this thesis, we focus on parallelization. We make the following three major contributions to SSJ. First, we elaborate on the state-of-the-art in parallelizing SSJ. We compare ten MapReduce-based approaches from the literature analytically and experimentally. Their main limit is surprisingly a low scalability due to too high and/or skewed data replication. None of the approaches could compute the join on large datasets. Second, we leverage the abundant CPU parallelism of modern commodity hardware, which has not yet been considered to scale SSJ. We propose a novel data-parallel multi-threaded SSJ. Our approach provides significant speedups compared to single-threaded executions. Third, we propose a novel highly scalable distributed SSJ approach. With a cost-based heuristic and a data-independent scaling mechanism we avoid data replication and recomputation. A heuristic assigns similar shares of compute costs to each node. Our approach significantly scales up the join execution and processes much larger datasets than all parallel approaches designed and implemented so far.

Herzinsuffizienz ist ein klinisches Syndrom, welches durch funktionelle und strukturelle Anomalien des Herzens verursacht wird, und ist weltweit die häufigste Todesursache. Die dilatative Kardiomyopathie, welche durch eine Vergrößerung der linken Herzkammer definiert ist, und die arrhythmogene Kardiomyopathie, welche im Gegensatz durch eine Dysfunktion der rechten Herzkammer definiert ist, sind eine der häufigsten Ursachen für Herzinsuffizienz. Trotz vieler Bemühungen die molekularen Veränderungen der Herzinsuffizienz zu charakterisieren, sind Zelltypzusammensetzung, Genexpressionsänderungen, und zelluläre Interaktionen unter pathologischen Bedingungen unbekannt. Um diese Fragen zu adressieren wurde ein Protokoll zur Isolation intakter Zellkerne entwickelt um Einzelkernsequenzierung im Herzen durchzuführen. Anschließend wurde mit dem entwickelten Protokoll die zelluläre Zusammensetzung des erwachsenen gesunden menschlichen Herzens charakterisiert. Hier war mein Fokus die Charakterisierung und Identifikation von Subformen von Fibroblasten, und deren Genexpressionsunterschiede in den linken und rechten Vorhöfen und Herzkammern. Basierend auf dieser Annotation wurden die Zelltypen und Subtypen von ungefähr 900.000 Zellkernen von 61 nicht-ischämischen Herzinsuffizienzpatienten mit unterschliedlichen pathogenen Varianten in DCM- und ACM-assoziierten Genen oder idiopathischen Erkrankungen charakterisiert und mit 18 gesunden Spenderherzen verglichen. Dieser Datensatz zeigte spezifische Unterschiede des linken und rechten Ventrikels mit differenziell regulierten Genen und Signalwegen, and Veränderungen in der Zusammensetzung der verschiedenen Zelltypen und Subtypen. Um genotyp-spezifische Antworten unabhängig zu bestätigen wurden Algorithmen des maschinellen Lernens angewendet, welche die zugehörige Genotyp-Untergruppe des Patienten mit hoher Genauigkeit vorhersagten. Zusammenfassend stellen die in dieser Arbeit veröffentlichten Daten das vorherrschende Dogma in Frage, dass Herzinsuffizienz auf einen gemeinsamen finalen Signalweg zurückzuführen ist. / Heart failure is a clinical syndrom and leading cause of death worldwide, caused by functional and structural abnormalities of the heart. Dilated Cardiomyopathy, defined by a left ventricular enlargement, and arrhythmogenic cardiomyopathy, defined by a right ventricular dysfunction, are leading causes of heart failure. Despite previous efforts to characterise molecular changes in the failing heart, little is known on cell-type specific abundance and expression changes under pathological conditions, and how individual cell-types interact during heart failure and cardiac remodelling. To address this question, a protocol for the isolation of intact nuclei was firstly established to perform robust single-nucleus RNA sequencing in the heart. Next, the cell-type composition of the healthy adult human heart was characterised. Here my focus was on the fibroblast nieche by characterising fibroblast states, their composition and their atria- and ventricle-specific expression patterns. Cell type and state annotation was then used to characterize the transcriptome of roughly 900,000 nuclei from 61 failing, non-ischemic human hearts with distinct pathogenic variants in DCM and ACM genes or idiopathic disease and compared those to 18 healthy donor hearts. This dataset revealed distinct responses of the right and left ventricle with differently regulated genes and pathways, and compositional changes across cell types and states. To independently confirm genotype-specific responses, machine learning approaches were applied, predicting genotype subgroups with high accuracy. Taken together, the findings published in this thesis upend the prevalent dogma that heart failure results in a final common pathway.

Process Mining ermöglicht die Analyse von Event Logs. Jede Aktivität ist durch ein Event in einem Trace recorded, welcher jeweils einer Prozessinstanz entspricht. Traces können sensible Daten, z.B. über Patienten enthalten. Diese Dissertation adressiert Datenschutzrisiken für Trace Daten und Process Mining. Durch eine empirische Studie zum Re-Identifikations Risiko in öffentlichen Event Logs wird die hohe Gefahr aufgezeigt, aber auch weitere Risiken sind von Bedeutung. Anonymisierung ist entscheidend um Risiken zu adressieren, aber schwierig weil gleichzeitig die Verhaltensaspekte des Event Logs erhalten werden sollen. Dies führt zu einem Privacy-Utility-Trade-Off. Dieser wird durch neue Algorithmen wie SaCoFa und SaPa angegangen, die Differential Privacy garantieren und gleichzeitig Utility erhalten. PRIPEL ergänzt die anonymiserten Control-flows um Kontextinformationen und ermöglich so die Veröffentlichung von vollständigen, geschützten Logs. Mit PRETSA wird eine Algorithmenfamilie vorgestellt, die k-anonymity garantiert. Dafür werden privacy-verletztende Traces miteinander vereint, mit dem Ziel ein möglichst syntaktisch ähnliches Log zu erzeugen. Durch Experimente kann eine bessere Utility-Erhaltung gegenüber existierenden Lösungen aufgezeigt werden. / Process mining analyzes business processes using event logs. Each activity execution is recorded as an event in a trace, representing a process instance's behavior. Traces often hold sensitive info like patient data. This thesis addresses privacy concerns arising from trace data and process mining. A re-identification risk study on public event logs reveals high risk, but other threats exist. Anonymization is vital to address these issues, yet challenging due to preserving behavioral aspects for analysis, leading to a privacy-utility trade-off. New algorithms, SaCoFa and SaPa, are introduced for trace anonymization using noise for differential privacy while maintaining utility. PRIPEL supplements anonymized control flows with trace contextual info for complete protected logs. For k-anonymity, the PRETSA algorithm family merges privacy-violating traces based on a prefix representation of the event log, maintaining syntactic similarity. Empirical evaluations demonstrate utility improvements over existing techniques.

Bakterielle Wirte wie Escherichia coli dienen der Produktion industrieller rekombinanter Proteine. Dieser Prozess verursacht systemischen Stress und führt zu umfangreichen Veränderungen in mRNA- und Proteinexpression. In meiner Arbeit analysiere ich Regulationsmechanismen der zellulären Reaktion auf diesen Stress. Zudem untersuche ich die zelluläre Ressourcenallokation mittels eines stationären Ganzzellmodells von E. coli, basierend auf der Resource Balance Analysis. Das Modell berücksichtigt Kosten zellulärer Prozesse und Einschränkungen wie Energie, Effizienz und Raum. Es unterstützt die Experimentplanung in der Bioproduktion. Weiterhin habe ich an der Entwicklung von RBApy mitgewirkt, einer Software zur Erstellung und Simulation von RBA-Modellen. Schließlich entwickle ich ein Modell zur Untersuchung der Regulation von Stressreaktionen durch die Tendenz der Zelle, wachstumsoptimale Ressourcenstrategien anzuwenden. Das Modell berücksichtigt zelluläre Beschränkungen und zeigt, dass die erhaltene Stressreaktion der experimentell ermittelten Reaktion ähnelt. Die Integration von Ressourcenzuteilung in Zellmodelle ermöglicht Einsichten in regulatorische Ereignisse und Anpassungen während der Bioproduktion, was zur Optimierung der rekombinanten Proteinexpression in Escherichia coli beiträgt. / Bacterial hosts such as Escherichia coli are used for the production of industrial recombinant proteins. This process causes systemic stress and leads to extensive changes in mRNA and protein expression. In my work, I analyze regulatory mechanisms of the cellular response to this stress. In addition, I investigate cellular resource allocation using a steady-state whole-cell model of E. coli based on resource balance analysis. The model accounts for costs of cellular processes and constraints such as energy, efficiency, and space. It supports experiment design in bioproduction. Furthermore, I contributed to the development of RBApy, a software to create and simulate RBA models. Finally, I developed a model to study the regulation of stress responses by the tendency of the cell to adopt growth-optimal resource strategies. The model accounts for cellular constraints and shows that the obtained stress response resembles the experimentally determined response. Integrating resource allocation into cell models provides insights into regulatory events and adaptations during bioproduction, which contributes to the optimization of recombinant protein expression in Escherichia coli.

Erfolgreiche Unternehmen denken intensiv über den eigentlichen Nutzen ihres Unternehmens für Kunden nach. Diese versuchen, ihrer Konkurrenz voraus zu sein, und zwar durch gute Ideen, Innovationen und Kreativität. Dabei wird Erfolg anhand von Metriken gemessen, wie z.B. der Anzahl der loyalen Kunden oder der Anzahl der Käufer. Gegeben, dass der Wettbewerb durch die Globalisierung, Deregulierung und technologische Innovation in den letzten Jahren angewachsen ist, spielen die richtigen Entscheidungen für den Erfolg gerade im operativen Geschäft der sämtlichen Bereiche des Unternehmens eine zentrale Rolle. Vor diesem Hintergrund entstammen die in der vorliegenden Arbeit zur Evaluation der Methoden des maschinellen Lernens untersuchten Entscheidungsprobleme vornehmlich der Entscheidungsunterstützung. Hierzu gehören Klassifikationsprobleme wie die Kreditwürdigkeitsprüfung im Bereich Credit Scoring und die Effizienz der Marketing Campaigns im Bereich Direktmarketing. In diesem Kontext ergaben sich Fragestellungen für die korrelativen Modelle, nämlich die Untersuchung der Eignung der Verfahren des maschinellen Lernens für den Bereich des Credit Scoring, die Kalibrierung der Wahrscheinlichkeiten, welche mithilfe von Verfahren des maschinellen Lernens erzeugt werden sowie die Konzeption und Umsetzung einer Synergie-Heuristik zwischen den Methoden der klassischen Statistik und Verfahren des maschinellen Lernens. Desweiteren wurden kausale Modelle für den Bereich Direktmarketing (sog. Uplift-Effekte) angesprochen. Diese Themen wurden im Rahmen von breit angelegten empirischen Studien bearbeitet. Zusammenfassend ergibt sich, dass der Einsatz der untersuchten Verfahren beim derzeitigen Stand der Forschung zur Lösung praxisrelevanter Entscheidungsprobleme sowie spezifischer Fragestellungen, welche aus den besonderen Anforderungen der betrachteten Anwendungen abgeleitet wurden, einen wesentlichen Beitrag leistet. / Nowadays right decisions, being it strategic or operative, are important for every company, since these contribute directly to an overall success. This success can be measured based on quantitative metrics, for example, by the number of loyal customers or the number of incremental purchases. These decisions are typically made based on the historical data that relates to all functions of the company in general and to customers in particular. Thus, companies seek to analyze this data and apply obtained knowlegde in decision making. Classification problems represent an example of such decisions. Classification problems are best solved, when techniques of classical statistics and these of machine learning are applied, since both of them are able to analyze huge amount of data, to detect dependencies of the data patterns, and to produce probability, which represents the basis for the decision making. I apply these techniques and examine their suitability based on correlative models for decision making in credit scoring and further extend the work by causal predictive models for direct marketing. In detail, I analyze the suitability of techniques of machine learning for credit scoring alongside multiple dimensions, I examine the ability to produce calibrated probabilities and apply techniques to improve the probability estimations. I further develop and propose a synergy heuristic between the methods of classical statistics and techniques of machine learning to improve the prediction quality of the former, and finally apply conversion models to turn machine learning techqiques to account for causal relationship between marketing campaigns and customer behavior in direct marketing. The work has shown that the techniques of machine learning represent a suitable alternative to the methods of classical statistics for decision making and should be considered not only in research but also should find their practical application in real-world practices.

Die Psychologie und andere empirische Wissenschaften befinden sich in einer Krise, da vielen Forschenden bewusst geworden ist, dass viele Erkenntnisse nicht so stark empirisch gestützt sind, wie sie einst glaubten. Es wurden mehrere Ursachen dieser Krise vorgeschlagen: Missbrauch statistischer Methoden, soziologische Verzerrungen und schwache Theorien. In dieser Dissertation gehe ich davon aus, dass ungenaue Theorien unvermeidlich sind, diese aber mithilfe von Induktion einer empirischen Prüfung unterzogen werden können. Anhand von Daten können Theorien ergänzt werden, sodass präzise Vorhersagen möglich sind, die sich mit der Realität vergleichen lassen. Eine solche Strategie ist jedoch mit Kosten verbunden. Induktion ist daher zwar notwendig, aber führt zu einem übermäßigen Vertrauen in empirische Befunde. Um empirische Ergebnisse adäquat zu bewerten, muss diese Verzerrung berücksichtigt werden. Das Ausmaß der Verzerrung hängt von den Eigenschaften des induktiven Prozesses ab. Einige induktive Prozesse können vollständig transparent gemacht werden, sodass ihre Verzerrung angemessen berücksichtigt werden kann. Ich zeige, dass dies bei Induktion der Fall ist, die beliebig mit anderen Daten wiederholt werden kann, was die Bedeutung von computergestützter Reproduzierbarkeit unterstreicht. Induktion, die die Forschenden und ihr kognitives Modell einbezieht, kann nicht beliebig wiederholt werden; daher kann die Verzerrung durch Induktion nur mit Unsicherheit beurteilt werden. Ich schlage vor, dass die Verringerung dieser Unsicherheit das Ziel von Präregistrierung sein sollte. Nachdem ich die Ziele von Reproduzierbarkeit und Präregistrierung unter dem Gesichtspunkt der Transparenz über Induktion präzisiert habe, gebe ich in den wissenschaftlichen Artikeln, die als Teil der Dissertation veröffentlicht wurden, Empfehlungen für die praktische Umsetzung beider Verfahren. / Psychology and other empirical sciences are in the middle of a crisis, as many researchers have become aware that many findings do not have as much empirical support as they once believed. Several causes of this crisis have been suggested: misuse of statistical methods, sociological biases, and weak theories. This dissertation proposes the following rationale: to some extent, imprecise theories are unavoidable, but they still can be subjected to an empirical test by employing induction. Data may be used to amend theories, allowing precise predictions that can be compared to reality. However, such a strategy comes at a cost. While induction is necessary, it causes overconfidence in empirical findings. When assessing findings, this overconfidence must be taken into account. The extent of the overconfidence depends on the properties of the inductive process. Some inductive processes can be made fully transparent, so their bias can be accounted for appropriately. I show that this is the case for induction that can be repeated at will on other data, highlighting the importance of computational reproducibility. Induction involving the researcher and their cognitive model can not be repeated; hence, the extent of overconfidence must be judged with uncertainty. I propose that reducing this uncertainty should be the objective of preregistration. Having explicated the goals of computational reproducibility and preregistration from a perspective of transparency about induction in the synopsis, I put forward recommendations for the practice of both in the articles published as part of this dissertation.

Einzelzell-Omics-Daten stehen derzeit im Fokus der Entwicklung computergestützter Methoden in der Molekularbiologie und Genetik. Einzelzellexperimenten lieferen dünnbesetzte, hochdimensionale Daten über zehntausende Gene oder hunderttausende regulatorische Regionen in zehntausenden Zellen. Diese Daten bieten den Forschenden die Möglichkeit, Gene und regulatorische Regionen zu identifizieren, welche die Bestimmung und Aufrechterhaltung der Zellidentität koordinieren. Die gängigste Strategie zur Identifizierung von Zellidentitätsmarkern besteht darin, die Zellen zu clustern und dann Merkmale zu finden, welche die Cluster unterscheiden, wobei davon ausgegangen wird, dass die Zellen innerhalb eines Clusters die gleiche Identität haben. Diese Annahme ist jedoch nicht immer zutreffend, insbesondere nicht für Entwicklungsdaten bei denen sich die Zellen in einem Kontinuum befinden und die Definition von Clustergrenzen biologisch gesehen potenziell willkürlich ist. Daher befasst sich diese Dissertation mit Clustering-unabhängigen Strategien zur Identifizierung von Markern aus Einzelzell-Omics-Daten. Der wichtigste Beitrag dieser Dissertation ist SEMITONES, eine auf linearer Regression basierende Methode zur Identifizierung von Markern. SEMITONES identifiziert (Gruppen von) Markern aus verschiedenen Arten von Einzelzell-Omics-Daten, identifiziert neue Marker und übertrifft bestehende Marker-Identifizierungsansätze. Außerdem ermöglicht die Identifizierung von regulatorischen Markerregionen durch SEMITONES neue Hypothesen über die Regulierung der Genexpression während dem Erwerb der Zellidentität. Schließlich beschreibt die Dissertation einen Ansatz zur Identifizierung neuer Markergene für sehr ähnliche, dennoch underschiedliche neurale Vorlauferzellen im zentralen Nervensystem von Drosphila melanogaster. Ingesamt zeigt die Dissertation, wie Cluster-unabhängige Ansätze zur Aufklärung bisher uncharakterisierter biologischer Phänome aus Einzelzell-Omics-Daten beitragen. / Single-cell omics approaches are the current frontier of computational method development in molecular biology and genetics. A single single-cell experiment provides sparse, high-dimensional data on tens of thousands of genes or hundreds of thousands of regulatory regions (i.e. features) in tens of thousands of cells (i.e. samples). This data provides researchers with an unprecedented opportunity to identify those genes and regulatory regions that determine and coordinate cell identity acquisition and maintenance. The most common strategy for identifying cell identity markers consists of clustering the cells and then identifying differential features between these clusters, assuming that cells within a cluster share the same identity. This assumption is, however, not guaranteed to hold, particularly for developmental data where cells lie along a continuum and inferring cluster boundaries becomes non-trivial and potentially biologically arbitrary. In response, this thesis presents clustering-independent strategies for marker feature identification from single-cell omics data. The primary contribution of this thesis is a linear regression-based method for marker feature identification from single-cell omics data called SEMITONES. SEMITONES can identify markers or marker sets from diverse single-cell omics data types, identifies novel markers, outperforms existing marker identification approaches. The thesis also describes how the identification of marker regulatory regions by SEMITONES enables the generation of novel hypotheses regarding gene regulation during cell identity acquisition. Lastly, the thesis describes the clustering-independent identification of novel marker genes for highly similar yet distinct neural progenitor cells in the Drosophila melanogaster central nervous system. Altogether, the thesis demonstrates how clustering-independent approaches aid the elucidation of yet uncharacterised biological patterns from single cell-omics data.

Im ersten Teil analysiere ich die Selbstorganisation zur Kritikalität (hier ein Phasenübergang von Ordnung zu Unordnung) und untersuche, ob Evolution ein möglicher Organisationsmechanismus ist. Die Kernfrage ist, ob sich ein simulierter kohäsiver Schwarm, der versucht, einem Raubtier auszuweichen, durch Evolution selbst zum kritischen Punkt entwickelt, um das Ausweichen zu optimieren? Es stellt sich heraus, dass (i) die Gruppe den Jäger am besten am kritischen Punkt vermeidet, aber (ii) nicht durch einer verstärkten Reaktion, sondern durch strukturelle Veränderungen, (iii) das Gruppenoptimum ist evolutionär unstabiler aufgrund einer maximalen räumlichen Selbstsortierung der Individuen. Im zweiten Teil modelliere ich experimentell beobachtete Unterschiede im kollektiven Verhalten von Fischgruppen, die über mehrere Generationen verschiedenen Arten von größenabhängiger Selektion ausgesetzt waren. Diese Größenselektion soll Freizeitfischerei (kleine Fische werden freigelassen, große werden konsumiert) und die kommerzielle Fischerei mit großen Netzbreiten (kleine/junge Individuen können entkommen) nachahmen. Die zeigt sich, dass das Fangen großer Fische den Zusammenhalt und die Risikobereitschaft der Individuen reduziert. Beide Befunde lassen sich mechanistisch durch einen Aufmerksamkeits-Kompromiss zwischen Sozial- und Umweltinformationen erklären. Im letzten Teil der Arbeit quantifiziere ich die kollektive Informationsverarbeitung im Feld. Das Studiensystem ist eine an sulfidische Wasserbedingungen angepasste Fischart mit einem kollektiven Fluchtverhalten vor Vögeln (wiederholte kollektive Fluchttauchgängen). Die Fische sind etwa 2 Zentimeter groß, aber die kollektive Welle breitet sich über Meter in dichten Schwärmen an der Oberfläche aus. Es zeigt sich, dass die Wellengeschwindigkeit schwach mit der Polarisation zunimmt, bei einer optimalen Dichte am schnellsten ist und von ihrer Richtung relativ zur Schwarmorientierung abhängt. / In the first part, I focus on the self-organization to criticality (here an order-disorder phase transition) and investigate if evolution is a possible self-tuning mechanism. Does a simulated cohesive swarm that tries to avoid a pursuing predator self-tunes itself by evolution to the critical point to optimize avoidance? It turns out that (i) the best group avoidance is at criticality but (ii) not due to an enhanced response but because of structural changes (fundamentally linked to criticality), (iii) the group optimum is not an evolutionary stable state, in fact (iv) it is an evolutionary accelerator due to a maximal spatial self-sorting of individuals causing spatial selection. In the second part, I model experimentally observed differences in collective behavior of fish groups subject to multiple generation of different types of size-dependent selection. The real world analog to this experimental evolution is recreational fishery (small fish are released, large are consumed) and commercial fishing with large net widths (small/young individuals can escape). The results suggest that large harvesting reduces cohesion and risk taking of individuals. I show that both findings can be mechanistically explained based on an attention trade-off between social and environmental information. Furthermore, I numerically analyze how differently size-harvested groups perform in a natural predator and fishing scenario. In the last part of the thesis, I quantify the collective information processing in the field. The study system is a fish species adapted to sulfidic water conditions with a collective escape behavior from aerial predators which manifests in repeated collective escape dives. These fish measure about 2 centimeters, but the collective wave spreads across meters in dense shoals at the surface. I find that wave speed increases weakly with polarization, is fastest at an optimal density and depends on its direction relative to shoal orientation.

Ljudski genom sadrži milijune regulatornih elemenata - enhancera - koji kvantitativno reguliraju ekspresiju gena. Unatoč ogromnom napretku u razumijevanju načina na koji enhanceri reguliraju ekspresiju gena, području još uvijek nedostaje pristup koji je sustavan, integrativan i dostupan za otkrivanje i dokumentiranje cis-regulatornih odnosa u cijelom genomu. Razvili smo novu računalnu metodu - reg2gene - koja modelira i integrira aktivnost enhancera~ekspresije gena. reg2gene sastoji se od tri glavna koraka: 1) kvantifikacija podataka, 2) modeliranje podataka i procjena značaja, i 3) integracija podataka prikupljenih u reg2gene R paketu. Kao rezultat toga, identificirali smo dva skupa enhancer-gen interakcija (EGA): fleksibilni skup od ~ 230K EGA (flexibleC) i strogi skup od ~ 60K EGA (stringentC). Utvrdili smo velike razlike u prethodno objavljenim računalnim modelima enhancer-gen interakcija; uglavnom u lokaciji, broju i svojstvima definiranih enhancera i EGA. Izveli smo detaljno mjerenje performansi sedam skupova računalno modeliranih EGA-a, ali smo pokazali da se niti jedan od trenutno dostupnih skupova referentnih podataka ne može koristiti kao referentni skup podataka "zlatnI standard". Definirali smo dodatni referentni skup pozitivnih i negativnih EGA -a pomoću kojih smo pokazali da stringentC ima najveću pozitivnu prediktivnu vrijednost (PPV). Pokazali smo potencijal EGA-a za identifikaciju genskih meta nekodirajucih SNP-ova. Proveli smo funkcionalnu analizu kako bismo otkrili nove genske mete, pleiotropiju enhancera i mehanizme aktivnosti enhancera. Ovaj rad poboljšava naše razumijevanje regulacije ekspresije gena posredovane enhancerima. / Das menschliche Genom enthält Millionen von regulatorischen Elementen - Enhancern -, die die Genexpression quantitativ regulieren. Trotz des enormen Fortschritts beim Verständnis, wie Enhancer die Genexpression steuern, fehlt es in diesem Bereich immer noch an einem systematischen, integrativen und zugänglichen Ansatz zur Entdeckung und Dokumentation von cis-regulatorischen Beziehungen im gesamten Genom. Wir haben eine neuartige Methode - reg2gene - entwickelt, die Genexpression~Enhancer-Aktivität modelliert und integriert. reg2gene besteht aus drei Hauptschritten: 1) Datenquantifizierung, 2) Datenmodellierung und Signifikanzbewertung und 3) Datenintegration, die in dem R-Paket reg2gene zusammengefasst sind. Als Ergebnis haben wir zwei Sätze von Enhancer-Gen-Assoziationen (EGAs) identifiziert: den flexiblen Satz von ~230K EGAs (flexibleC) und den stringenten Satz von ~60K EGAs (stringentC). Wir haben große Unterschiede zwischen den bisher veröffentlichten Berechnungsmodellen für Enhancer-Gene-Assoziationen festgestellt, vor allem in Bezug auf die Lage, die Anzahl und die Eigenschaften der definierten Enhancer-Regionen und EGAs. Wir führten ein detailliertes Benchmarking von sieben Sets von rechnerisch modellierten EGAs durch, zeigten jedoch, dass keiner der derzeit verfügbaren Benchmark-Datensätze als "goldener Standard" verwendet werden kann. Wir definierten einen zusätzlichen Benchmark-Datensatz mit positiven und negativen EGAs, mit dem wir zeigten, dass das stringentC-Modell den höchsten positiven Vorhersagewert (PPV) hatte. Wir haben das Potenzial von EGAs zur Identifizierung von Genzielen von nicht-kodierenden SNP-Gene-Assoziationen nachgewiesen. Schließlich führten wir eine funktionelle Analyse durch, um neue Genziele, Enhancer-Pleiotropie und Mechanismen der Enhancer-Aktivität zu ermitteln. Insgesamt bringt diese Arbeit unser Verständnis der durch Enhancer vermittelten Regulierung der Genexpression in Gesundheit und Krankheit voran. / Human genome contains millions of regulatory elements - enhancers - that quantitatively regulate gene expression. Multiple experimental and computational approaches were developed to associate enhancers with their gene targets. Despite the tremendous progress in understanding how enhancers tune gene expression, the field still lacks an approach that is systematic, integrative and accessible for discovering and documenting cis-regulatory relationships across the genome. We developed a novel computational approach - reg2gene- that models and integrates gene expression ~ enhancer activity. reg2gene consists of three main steps: 1) data quantification, 2) data modelling and significance assessment, and 3) data integration gathered in the reg2gene R package. As a result we identified two sets of enhancer-gene associations (EGAs): the flexible set of ~230K EGAs (flexibleC), and the stringent set of ~60K EGAs (stringentC). We identified major differences across previously published computational models of enhancer-gene associations; mostly in the location, number and properties of defined enhancer regions and EGAs. We performed detailed benchmarking of seven sets of computationally modelled EGAs, but showed that none of the currently available benchmark datasets could be used as a “golden-standard” benchmark dataset. To account for that observation, we defined an additional benchmark set of positive and negative EGAs with which we showed that the stringentC model had the highest positive predictive value (PPV) across all analyzed computational models. We reviewed the influence of EGA sets on the functional analysis of risk SNPs and demonstrated the potential of EGAs to identify gene targets of non-coding SNP-gene associations. Lastly, we performed a functional analysis to detect novel gene targets, enhancer pleiotropy, and mechanisms of enhancer activity. Altogether, this work advances our understanding of enhancer-mediated gene expression regulation in health and disease.

Die Identifikation von Sessions zum Verständnis des Benutzerverhaltens ist ein Forschungsgebiet des Web Usage Mining. Definitionen und Konzepte werden seit über 20 Jahren diskutiert. Die Forschung zeigt, dass Session-Identifizierung kein willkürlicher Prozess sein sollte. Es gibt eine fragwürdige Tendenz zu vereinfachten mechanischen Sessions anstelle logischer Segmentierungen. Ziel der Dissertation ist es zu beweisen, wie unterschiedliche Session-Ansätze zu abweichenden Ergebnissen und Interpretationen führen. Die übergreifende Forschungsfrage lautet: Werden sich verschiedene Ansätze zur Session-Identifizierung auf Analyseergebnisse und Machine-Learning-Probleme auswirken? Ein methodischer Rahmen für die Durchführung, den Vergleich und die Evaluation von Sessions wird gegeben. Die Dissertation implementiert 135 Session-Ansätze in einem Jahr (2018) Daten einer deutschen Preisvergleichs-E-Commerce-Plattform. Die Umsetzung umfasst mechanische Konzepte, logische Konstrukte und die Kombination mehrerer Mechaniken. Es wird gezeigt, wie logische Sessions durch Embedding-Algorithmen aus Benutzersequenzen konstruiert werden: mit einem neuartigen Ansatz zur Identifizierung logischer Sessions, bei dem die thematische Nähe von Interaktionen anstelle von Suchanfragen allein verwendet wird. Alle Ansätze werden verglichen und quantitativ beschrieben sowie in drei Machine-Learning-Problemen (wie Recommendation) angewendet. Der Hauptbeitrag dieser Dissertation besteht darin, einen umfassenden Vergleich von Session-Identifikationsalgorithmen bereitzustellen. Die Arbeit bietet eine Methodik zum Implementieren, Analysieren und Evaluieren einer Auswahl von Mechaniken, die es ermöglichen, das Benutzerverhalten und die Auswirkungen von Session-Modellierung besser zu verstehen. Die Ergebnisse zeigen, dass unterschiedlich strukturierte Eingabedaten die Ergebnisse von Algorithmen oder Analysen drastisch verändern können. / The identification of sessions as a means of understanding user behaviour is a common research area of web usage mining. Different definitions and concepts have been discussed for over 20 years: Research shows that session identification is not an arbitrary task. There is a tendency towards simplistic mechanical sessions instead of more complex logical segmentations, which is questionable. This dissertation aims to prove how the nature of differing session-identification approaches leads to diverging results and interpretations. The overarching research question asks: will different session-identification approaches impact analysis and machine learning tasks? A comprehensive methodological framework for implementing, comparing and evaluating sessions is given. The dissertation provides implementation guidelines for 135 session-identification approaches utilizing a complete year (2018) of traffic data from a German price-comparison e-commerce platform. The implementation includes mechanical concepts, logical constructs and the combination of multiple methods. It shows how logical sessions were constructed from user sequences by employing embedding algorithms on interaction logs; taking a novel approach to logical session identification by utilizing topical proximity of interactions instead of search queries alone. All approaches are compared and quantitatively described. The application in three machine-learning tasks (such as recommendation) is intended to show that using different sessions as input data has a marked impact on the outcome. The main contribution of this dissertation is to provide a comprehensive comparison of session-identification algorithms. The research provides a methodology to implement, analyse and compare a wide variety of mechanics, allowing to better understand user behaviour and the effects of session modelling. The main results show that differently structured input data may drastically change the results of algorithms or analysis.