Moderne Datenverwaltungstechnologien für die Genomanalyse

Die Genomanalyse ist eine wichtige Methode zur Verbesserung der Krankheitserkennung und -behandlung. Die Einführung von Sequenzierungstechniken der nächsten Generation ermöglicht die Erzeugung von Genomdaten für die Genomanalyse in kürzerer Zeit und zu angemessenen Kosten. Um trotz der ständig wachsenden Menge an Genomdaten eine schnelle und zuverlässige Genomanalyse durchführen zu können, müssen auch die Techniken zur Verwaltung und Analyse von Genomdaten verbessert werden. In diesem Projekt entwickeln wir Konzepte und Ansätze, um moderne Datenbankmanagementsysteme (z.B. spaltenorientierte In-Memory-Datenbankmanagementsysteme) für die Genomanalyse zu nutzen. Umfang des Projekts:

• Identifikation und Evaluierung von Anwendungsfällen der Genomanalyse, die sich für eine Datenbankunterstützung eignen
• Entwicklung von Datenmanagementkonzepten für die Genomanalyse unter Verwendung moderner Datenbanktechnologie unter Berücksichtigung ausgewählter Anwendungsfälle und Datenmanagementaspekte wie Datenintegration, Datenintegrität, Datenprovenienz, Datensicherheit
• Entwicklung von effizienten Datenstrukturen zur Abfrage und Verarbeitung von Genomdaten in Datenbanken für definierte Anwendungsfälle
• Nutzung moderner Hardwarekapazitäten für die Genomdatenverarbeitung

Dieser Text wurde mit DeepL übersetzt am 10.11.2025

Modern Data Management Technologies for Genome Analysis

Genome analysis is an important method to improve disease detection and treatment. The introduction of next generation sequencing techniques allows to generate genome data for genome analysis in less time and at reasonable cost. In order to provide fast and reliable genome analysis, despite ever increasing amounts of genome data, genome data management and analysis techniques must also improve. In this project, we develop concepts and approaches to use modern database management systems (e.g., column-oriented, in-memory database management systems) for genome analysis. Project's scope:

• Identification and evaluation of genome analysis use cases suitable for database support
• Development of data management concepts for genome analysis using modern database technology with regard to chosen use cases and data management aspects such as data integration, data integrity, data provenance, data security
• Development of efficient data structures for querying and processing genome data in databases for defined use cases
• Exploiting modern hardware capabilities for genome data processing