Large, strongly connected amounts of data, as collected in knowledge bases or those occurring when describing software, are often read slowly and with difficulty by humans when they are represented as spreadsheets or text. Graphical representations can help people to understand facts more intuitively and offer a quick overview. The electronic representation offers means that are beyond the possibilities of print such as unlimited zoom and hyperlinks. This paper addresses a framework for visualizing connected information in 3D-space taking into account the techniques of media design to build visualization structures and map information to graphical properties. / Große, stark vernetzte Datenmengen, wie sie in Wissensbasen oder Softwaremodellen vorkommen, sind von Menschen oft nur langsam und mühsam zu lesen, wenn sie als Tabellen oder Text dargestellt werden. Graphische Darstellungen können Menschen helfen, Tatsachen intuitiver zu verstehen und bieten einen schnellen Überblick. Die elektronische Darstellung bietet Mittel, welche über die Möglichkeiten von Print hinausgehen, wie z.B. unbegrenzten Zoom und Hyperlinks. Diese Arbeit stellt ein Framework für die Visualisierung vernetzter Informationen im 3D-Raum vor, welches Techniken der Gestaltung zur Erstellung von graphischen Strukturen und zur Abbildung von Informationen auf graphische Eigenschaften berücksichtigt.

The proven ability to ferment Saccharomyces cerevisiae on a large scale presents an attractive target for producing chemicals and fuels from sustainable sources. Efficient and predominant carbon flux through to ethanol is a significant engineering issue in the development of this yeast as a multi-product cell chassis used in biorefineries. In order to evaluate diversion of carbon flux away from ethanol, combinatorial deletions were investigated in genes encoding the six isozymes of alcohol dehydrogenase (ADH), which catalyse the terminal step in ethanol production. The scarless, dominant and counter- selectable amdSYM gene deletion method was optimised for generation of a combinatorial ADH knockout library in an industrially relevant strain of S. cerevisiae. Current understanding of the individual ADH genes fails to fully evaluate genotype-by-genotype and genotype-by-environment interactions: rather, further research of such a complex biological process requires a multivariate mathematical modelling approach. Application of such an approach using the Design of Experiments (DoE) methodology is appraised here as essential for detailed empirical evaluation of complex systems. DoE provided empirical evidence that in S. cerevisiae: i) the ADH2 gene is not associated with producing ethanol under anaerobic culture conditions in combination with 25 g l-1 glucose substrate concentrations; ii) ADH4 is associated with increased ethanol production when the cell is confronted with a zinc-limited [1 μM] environment; and iii) ADH5 is linked with the production of ethanol, predominantly at pH 4.5. A successful metabolic engineering strategy is detailed which increases the product portfolio of S. cerevisiae, currently used for large-scale production of bioethanol. Heterologous expression of the cytochrome P450 fatty acid peroxygenase from Jeotgalicoccus sp., OleTJE, fused to the RhFRED reductase from Rhodococcus sp. NCIMB 978 converted free fatty acid precursors to C13, C15 and C17 alkenes (3.81 ng μl-1 total alkene concentration).

Large, strongly connected amounts of data, as collected in knowledge bases or those occurring when describing software, are often read slowly and with difficulty by humans when they are represented as spreadsheets or text. Graphical representations can help people to understand facts more intuitively and offer a quick overview. The electronic representation offers means that are beyond the possibilities of print such as unlimited zoom and hyperlinks. This paper addresses a framework for visualizing connected information in 3D-space taking into account the techniques of media design to build visualization structures and map information to graphical properties.:1 EINFÜHRUNG S. 9 1.1 Zusammenfassung des Gestaltungsentwurfs S. 9 1.2 Ziel des Belegs S. 10 1.3 Interdisziplinäres Projekt S. 10 2 VORGEHEN S. 12 2.1 Ablauf S. 12 2.2 Konkrete Beispielinhalte S. 13 2.3 Beispielimplementierung S. 13 3 DATENMODELL S. 15 3.1 Ontologien S. 15 3.2 Ontologie Konstruktion S. 15 3.3 Analyse der Domain Design S. 18 3.8 Erstes Ordnen S. 19 3.9 Verwendete Ontologie-Struktur S. 21 3.10 Design-Ontologien S. 23 3.11 Schwierigkeiten bei der Ontologiekonstruktion S. 28 3.12 Einpflegen der Daten mit Protégé S. 29 3.13 Facetten S. 29 3.14 Filter S. 32 4 DATENVISUALISIERUNG S. 35 4.1 Visualisierung zeitlicher Daten S. 35 4.2 Hyperhistory S. 35 4.3 Graphisches Vokabular - graphische Dimensionen S. 37 4.4 Mapping S. 39 5 FRAMEWORK UND GESTALTUNG DES MEDIUMS S. 43 5.1 Technologien und Werkzeuge S. 44 5.2 Architektur S. 46 5.3 Konfiguration S. 51 5.4 DataBackendManager S. 52 5.5 Mapping im Framework S. 53 5.6 atomicelements S. 54 5.7 Appearance Bibliothek S. 55 5.8 TransformationUtils S. 56 5.9 Structures S. 57 5.10 LOD S. 64 5.11 Häufung von Einträgen [+] S. 66 5.12 Darstellung von Relationen [+] S. 69 5.13 Head Up Display [+] S. 71 5.14 Navigation S. 72 5.15 Performanz S. 73 5.16 Gestaltung des Mediums S. 74 6 AUSBLICK S. 80 7 FAZIT S. 81 8 ANHANG A – Installation S. 82 8.1 Vorraussetzungen S. 82 8.2 Programmaufruf S. 82 8.3 Stereoskopie S. 82 9 ANHANG B – Beispielimplementierung zur Visualisierung des Themas „Geschichte des Designs in Deutschland im 19. und 20. Jh.“ S. 84 9.1 Eingrenzung des Umfangs S. 84 9.2 Überblick zur deutschen Designgeschichte S. 84 9.3 Vorgehen S. 85 9.4 Unscharfe Datumsangaben S. 85 9.5 Kontextereignisse S. 85 9.6 Ursache-Wirkung-Beziehungen S. 86 9.7 Mehrsprachigkeit S. 86 9.8 Quellenangaben S. 86 9.9 Bildmaterial S. 87 LITERATURVERZEICHNIS S. 88 GLOSSAR S. 90 ABBILDUNGSVERZEICHNIS S. 91 / Große, stark vernetzte Datenmengen, wie sie in Wissensbasen oder Softwaremodellen vorkommen, sind von Menschen oft nur langsam und mühsam zu lesen, wenn sie als Tabellen oder Text dargestellt werden. Graphische Darstellungen können Menschen helfen, Tatsachen intuitiver zu verstehen und bieten einen schnellen Überblick. Die elektronische Darstellung bietet Mittel, welche über die Möglichkeiten von Print hinausgehen, wie z.B. unbegrenzten Zoom und Hyperlinks. Diese Arbeit stellt ein Framework für die Visualisierung vernetzter Informationen im 3D-Raum vor, welches Techniken der Gestaltung zur Erstellung von graphischen Strukturen und zur Abbildung von Informationen auf graphische Eigenschaften berücksichtigt.:1 EINFÜHRUNG S. 9 1.1 Zusammenfassung des Gestaltungsentwurfs S. 9 1.2 Ziel des Belegs S. 10 1.3 Interdisziplinäres Projekt S. 10 2 VORGEHEN S. 12 2.1 Ablauf S. 12 2.2 Konkrete Beispielinhalte S. 13 2.3 Beispielimplementierung S. 13 3 DATENMODELL S. 15 3.1 Ontologien S. 15 3.2 Ontologie Konstruktion S. 15 3.3 Analyse der Domain Design S. 18 3.8 Erstes Ordnen S. 19 3.9 Verwendete Ontologie-Struktur S. 21 3.10 Design-Ontologien S. 23 3.11 Schwierigkeiten bei der Ontologiekonstruktion S. 28 3.12 Einpflegen der Daten mit Protégé S. 29 3.13 Facetten S. 29 3.14 Filter S. 32 4 DATENVISUALISIERUNG S. 35 4.1 Visualisierung zeitlicher Daten S. 35 4.2 Hyperhistory S. 35 4.3 Graphisches Vokabular - graphische Dimensionen S. 37 4.4 Mapping S. 39 5 FRAMEWORK UND GESTALTUNG DES MEDIUMS S. 43 5.1 Technologien und Werkzeuge S. 44 5.2 Architektur S. 46 5.3 Konfiguration S. 51 5.4 DataBackendManager S. 52 5.5 Mapping im Framework S. 53 5.6 atomicelements S. 54 5.7 Appearance Bibliothek S. 55 5.8 TransformationUtils S. 56 5.9 Structures S. 57 5.10 LOD S. 64 5.11 Häufung von Einträgen [+] S. 66 5.12 Darstellung von Relationen [+] S. 69 5.13 Head Up Display [+] S. 71 5.14 Navigation S. 72 5.15 Performanz S. 73 5.16 Gestaltung des Mediums S. 74 6 AUSBLICK S. 80 7 FAZIT S. 81 8 ANHANG A – Installation S. 82 8.1 Vorraussetzungen S. 82 8.2 Programmaufruf S. 82 8.3 Stereoskopie S. 82 9 ANHANG B – Beispielimplementierung zur Visualisierung des Themas „Geschichte des Designs in Deutschland im 19. und 20. Jh.“ S. 84 9.1 Eingrenzung des Umfangs S. 84 9.2 Überblick zur deutschen Designgeschichte S. 84 9.3 Vorgehen S. 85 9.4 Unscharfe Datumsangaben S. 85 9.5 Kontextereignisse S. 85 9.6 Ursache-Wirkung-Beziehungen S. 86 9.7 Mehrsprachigkeit S. 86 9.8 Quellenangaben S. 86 9.9 Bildmaterial S. 87 LITERATURVERZEICHNIS S. 88 GLOSSAR S. 90 ABBILDUNGSVERZEICHNIS S. 91

Variational Auto-Encoders (VAEs) are one of the most famous deep generative models. After showing that standard VAEs may not preserve the topology, that is the shape of the data, between the input and the latent space, we tried to modify them so that the topology is preserved. This would help in particular for performing interpolations in the latent space. Our main contribution is two folds. Firstly, we propose successfully the InvMap-VAE which is a simple way to turn any dimensionality reduction technique, given its embedding, into a generative model within a VAE framework providing an inverse mapping, with all the advantages that this implies. Secondly, we propose the Witness Simplicial VAE as an extension of the Simplicial Auto-Encoder to the variational setup using a Witness Complex for computing a simplicial regularization. The Witness Simplicial VAE is independent of any dimensionality reduction technique and seems to better preserve the persistent Betti numbers of a data set than a standard VAE, although it would still need some further improvements. Finally, the two first chapters of this master thesis can also be used as an introduction to Topological Data Analysis, General Topology and Computational Topology (or Algorithmic Topology), for any machine learning student, engineer or researcher interested in these areas with no background in topology. / Variations autokodare (VAE) är en av de mest kända djupa generativa modellerna. Efter att ha visat att standard VAE inte nödvändigtvis bevarar topologiska egenskaper, det vill säga formen på datan, mellan inmatningsdatan och det latenta rummet, försökte vi modifiera den så att topologin är bevarad. Det här skulle i synnerhet underlätta när man genomför interpolering i det latenta rummet. Denna avhandling består av två centrala bidrag. I första hand så utvecklar vi InvMap-VAE, som är en enkel metod att omvandla vilken metod inom dimensionalitetsreducering, givet dess inbäddning, till en generativ modell inom VAE ramverket, vilket ger en invers avbildning och dess tillhörande fördelar. För det andra så presenterar vi Witness Simplicial VAE som en förlängning av en Simplicial Auto-Encoder till dess variationella variant genom att använda ett vittneskomplex för att beräkna en simpliciel regularisering. Witness Simplicial VAE är oberoende av dimensionalitets reducerings teknik och verkar bättre bevara Betti-nummer av ett dataset än en vanlig VAE, även om det finns utrymme för förbättring. Slutligen så kan de första två kapitlena av detta examensarbete också användas som en introduktion till Topologisk Data Analys, Allmän Topologi och Beräkningstopologi (eller Algoritmisk Topologi) till vilken maskininlärnings student, ingenjör eller forskare som är intresserad av dessa ämnesområden men saknar bakgrund i topologi.