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Bio-medical data comes in various shapes and with different representations.
Domain experts use such data for analysis or diagnosis,
during research or clinical applications. As the opportunities to obtain
or to simulate bio-medical data become more complex and productive,
the experts face the problem of data overflow. Providing a
reduced, uncluttered representation of data, that maintains the data’s
features of interest falls into the area of Data Abstraction. Via abstraction,
undesired features are filtered out to give space - concerning the
cognitive and visual load of the viewer - to more interesting features,
which are therefore accentuated. To address this challenge, the dissertation
at hand will investigate methods that deal with Data Abstraction
in the fields of liver vasculature, molecular and cardiac visualization.
Advanced visualization techniques will be applied for this purpose.
This usually requires some pre-processing of the data, which will also
be covered by this work. Data Abstraction itself can be implemented
in various ways. The morphology of a surface may be maintained,
while abstracting its visual cues. Alternatively, the morphology may
be changed to a more comprehensive and tangible representation.
Further, spatial or temporal dimensions of a complex data set may
be projected to a lower space in order to facilitate processing of the
data. This thesis will tackle these challenges and therefore provide an
overview of Data Abstraction in the bio-medical field, and associated
challenges, opportunities and solutions.
Since the invention of U-net architecture in 2015, convolutional networks based on its encoder-decoder approach significantly improved results in image analysis challenges. It has been proven that such architectures can also be successfully applied in different domains by winning numerous championships in recent years. Also, the transfer learning technique created an opportunity to push state-of-the-art benchmarks to a higher level. Using this approach is beneficial for the medical domain, as collecting datasets is generally a difficult and expensive process.
In this thesis, we address the task of semantic segmentation with Deep Learning and make three main contributions and release experimental results that have practical value for medical imaging.
First, we evaluate the performance of four neural network architectures on the dataset of the cervical spine MRI scans. Second, we use transfer learning from models trained on the Imagenet dataset and compare it to randomly initialized networks. Third, we evaluate models trained on the bias field corrected and raw MRI data. All code to reproduce results is publicly available online.
Schizophrenia is a chronic mental health disorder, which changes rapidly the life of the persons and their families, who suffer from it. It causes high biological and psychological vulnerability as well as cognitive, emotional and behavioral disorders. Nowadays, evidence-based pharmacotherapy and psychotherapy are available aiming the rehabilitation and recovery of individuals with schizophrenia. A democratic society is obliged to give these people the opportunity to have an access to those treatments.
The following three published studies present this dissertation thesis and have a common focus on the implementation of evidence-based psychotherapy in individuals with schizophrenia.
The first study evaluates the efficacy of the Integrated Psychological Therapy (IPT) in Greece, one of the most evaluated rehabilitation programs. IPT was compared to
Treatment as Usual (TAU) in a randomized controlled trial (RCT) with 48 individuals with schizophrenia. Significant effects favouring IPT were found in working memory,
in social perception, in negative symptoms, in general psychopathology and in insight. This study supports evidence for the efficacy of IPT in Greece.
The second study evaluates a second hypothesis, when IPT is more and less effective regarding treatment resistant schizophrenia (TRS) and non treatment resistant
schizophrenia (NTRS). It is a part of the first paper. Significant effects favouring NTRS were found for verbal memory, for symptoms, for functioning and quality of
life. Effect sizes showed superiority of NTRS in comparison to TRS. IPTTRS showed on the other side some significant improvements. This study presents the initial findings of a larger study to be conducted internationally for the first time.
The third study is a systematic review, which aims to evaluate the efficacy of Cognitive Behavioral Therapy (CBT), of Meta Cognitive Therapy (MCT), Metacognitive Training (MCTR), Metacognitive Reflection and Insight Therapy
(MERIT), of various Rehabilitation Programs and Recovery Programs in individuals with schizophrenia. 41 RCTs and 12 Case Studies were included. The above interventions are efficacious in the improvement of cognitions, symptoms, functional outcome, insight, self-esteem, comorbid disorders and metacognitive capacity.
The three studies provide insight regarding the importance of evidence-based psychotherapy in persons with schizophrenia leading to recovery and reintegration into
society. Future RCTs with larger samples and long-term follow up, combining evidence-based psychotherapies for individuals with schizophrenia need to be done.
Blockchain in Healthcare
(2020)
The underlying characteristics of blockchain can facilitate data provenance, data integrity, data security, and data management. It has the potential to transform the healthcare sector. Since the introduction of Bitcoin in the fintech industry, the blcockhain technology has been gaining a lot of traction and its purpose is not just limited to finance. This thesis highlights the inner workings of blockchain technology and its application areas with possible existing solutions. Blockchain could lay the path for a new revolution in conventional healthcare systems. We presented how individual sectors within the healthcare industry could use blockchain and what solution persists. Also, we have presented our own concept to improve the existing paper-based prescription management system which is based on Hyperledger framework. The results of this work suggest that healthcare can benefit from blockchain technology bringing in the new ways patients can be treated.
Das Interesse am Konzept Crowdfunding ist in den letzten Jahren sowohl aus der Wirtschaft als auch aus der Wissenschaft gestiegen. Neben Künstlern und Entrepreneuren finanzieren nun auch Wissenschaftler ihre Projekte durch zahlreiche kleine Beiträge aus der Crowd. Allerdings spiegelt die wahrgenommene Nutzung in Deutschland nicht die Vorteile einer Crowdfunding-Kampagne wider, insbesondere nicht im internationalen Vergleich. Die vorliegende Studie untersucht diesen Umstand, indem sie die Motive und Barrieren für eine Finanzierung durch Crowdfunding identifiziert, um Empfehlungen für Forschungseinrichtungen zur Förderung von Crowdfunding zu formulieren. Durch eine Literaturanalyse werden erste Erkenntnisse ermittelt, welche dann für die Durchführung von qualitativen Interviews mit elf Wissenschaftlern, die bereits eine Crowdfunding-Kampagne erfolgreich abgeschlossen haben, verwendet werden. Die Ergebnisse zeigen, dass ForscherInnen in Deutschland Crowdfunding in erster Linie dazu verwenden, Aufmerksamkeit für das Thema und die wissenschaftliche Gemeinschaft im Allgemeinen zu schaffen. Die größten Barrieren sind der enorme Aufwand, der mit einer Kampagne verbunden ist, und die mangelnde Reputation des Konzepts des Crowdfunding seitens der deutschen Wissenschaft. Zudem eignen sich nur Themen und Projekte mit einer hohen Öffentlichkeitswirksamkeit und einem Fördervolumen von maximal fünfstelligen Beträgen. Darüber hinaus konnte die öffentliche Wahrnehmung der Experten während der Kampagne als zusätzliche Barriere identifiziert werden.
Diese Ergebnisse führen zu drei Empfehlungen für Forschungseinrichtungen zur Förderung von Crowdfunding: Es wird empfohlen das Bewusstsein für das Thema Crowdfunding als zusätzliche Form der Forschungsfinanzierung zu sensibilisieren und die Vorteile einer Crowdfunding-Kampagne hervorzuheben. Universitäten sollten mit Crowdfunding Akteuren (bspw. Plattformen und Experten) zusammenarbeiten und die Netzwerkeffekte einer Universität sollten genutzt werden. Die Universitäten sollten Unterstützung leisten, um die Arbeitsbelastung auf interdisziplinäre Teams zu verteilen, um so das Verhältnis zwischen Aufwand und Ertrag zu optimieren. Die gewählte Methodik und der Geltungsbereich der Thesis eröffnen weitere Forschungsmöglichkeiten, die die Perspektive der Universitäten und die Bedingungen in anderen Ländern untersuchen könnten. Darüber hinaus ist eine groß angelegte quantitative Studie erforderlich, um die identifizierten Konzepte statistisch zu validieren.
Data-minimization and fairness are fundamental data protection requirements to avoid privacy threats and discrimination. Violations of data protection requirements often result from: First, conflicts between security, data-minimization and fairness requirements. Second, data protection requirements for the organizational and technical aspects of a system that are currently dealt with separately, giving rise to misconceptions and errors. Third, hidden data correlations that might lead to influence biases against protected characteristics of individuals such as ethnicity in decision-making software. For the effective assurance of data protection needs,
it is important to avoid sources of violations right from the design modeling phase. However, a model-based approach that addresses the issues above is missing.
To handle the issues above, this thesis introduces a model-based methodology called MoPrivFair (Model-based Privacy & Fairness). MoPrivFair comprises three sub-frameworks: First, a framework that extends the SecBPMN2 approach to allow detecting conflicts between security, data-minimization and fairness requirements. Second, a framework for enforcing an integrated data-protection management throughout the development process based on a business processes model (i.e., SecBPMN2 model) and a software architecture model (i.e., UMLsec model) annotated with data protection requirements while establishing traceability. Third, the UML extension UMLfair to support individual fairness analysis and reporting discriminatory behaviors. Each of the proposed frameworks is supported by automated tool support.
We validated the applicability and usability of our conflict detection technique based on a health care management case study, and an experimental user study, respectively. Based on an air traffic management case study, we reported on the applicability of our technique for enforcing an integrated data-protection management. We validated the applicability of our individual fairness analysis technique using three case studies featuring a school management system, a delivery management system and a loan management system. The results show a promising outlook on the applicability of our proposed frameworks in real-world settings.
Konstituenten-Parsing versucht, syntaktische Struktur aus einem Satz zu extrahieren. Diese Parsing-Systeme sind in vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen hilfreich, wie z.B. bei der Grammatikprüfung, der Beantwortung von Fragen und der Informationsextraktion. In dieser Masterarbeit geht es um die Implementierung eines Konstituentenparsers für die deutsche Sprache mit Hilfe von neuronalen Netzen. In der Vergangenheit wurden wiederkehrende neuronale Netze beim Aufbau eines Parsers und auch bei vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen verwendet. Dabei werden Module des neuronalen Netzes mit Selbstaufmerksamkeit intensivgenutzt, um Sätze effektiv zu verstehen. Bei mehrschichtigen Selbstaufmerksamkeitsnetzwerken erreicht das konstituierende
Parsen 93,68% F1-Scoret. Dies wird noch weiter verbessert, indem sowohl Zeichen- als auch Worteinbettungen als Darstellung des Inputs verwendet werden. Ein F1-Score von 94,10% wurde am besten durch den Konstituenten-Parser erreicht, der nur den bereitgestellten Datensatz verwendet. Mit Hilfe externer Datensätze wie der deutschen Wikipedia werden vortrainierte ELMo-Modelle zusammen mit Selbstbeobachtungsnetzwerken verwendet, die einen F1-Score von 95,87% erreichen.
Dadurch, dass Silber-Nanopartikel (Ag NPs) vielfältig in Konsumartikeln eingesetzt werden, führt deren Auswaschung zu einer kontinuierlichen Freisetzung von Ag NPs in natürliche Gewässer. Dadurch werden bakterielle Biofilme, welche die vorherrschende Lebensform von Mikroorganismen in der aquatischen Umwelt darstellen, sehr wahrscheinlich mit diesen in Form eines Umweltschadstoffes onfrontiert. Ungeachtet der bedeutsamen ökologischen Relevanz von bakteriellen Biofilmen in aquatischen Systemen und obwohl erwartet wird, dass Ag NPs in diesen Biofilmen in der Umwelt akkumulieren, liegt der Wissensstand hinsichtlich der umweltbedingten und ökologischen Auswirkung von Ag NPs hinter dem industriellen Wachstum der Nanotechnologie zurück. Demzufolge ist das Ziel dieser Dissertation, die Wirkungsbeziehung der Ag NP-Exposition gegenüber bakteriellen Biofilmen mit Ag NP-Immissionskonzentrationen und unter umwelt-relevanten Bedingungen zu erbringen. Infolgedessen wurden eine umfassende Reihe an Methoden angewendet, um zu untersuchen ob und inwiefern Ag NPs in zwei verschiedenen Größen (30 und 70 nm) und in umweltrelevanten Konzentrationen (600 - 2400 µg l-1) bakterielle Biofilme, d.h. monospecies- und Süßwasser-Biofilme, beeinträchtigen. Innerhalb des ersten Teils dieser Arbeit wurde ein neu entwickelter Assay validiert, um die mechanische Stabilität von monospecies Biofilmen des Bakteriums Aquabacterium citratiphilum zu untersuchen. In der ersten Studie, welche den Einfluss von Ag NPs auf die mechanische Stabilität von bakteriellen Biofilmen untersucht hat, wurden subletale Auswirkungen auf die mechanische Stabilität dieser Biofilme mit negativen Implikationen für die Biostabilisation festgestellt. Weiterhin wurde eine Mesokosmus-Studie konzipiert und durchgeführt, innerhalb der die Auswirkungen von Ag NPs auf Süßwasser-Biofilme eingehend unter realistischen Umweltbedingungen untersucht werden konnte, da es derzeit technisch noch sehr anspruchsvoll ist, die Ökotoxizität von Ag NPs in der Umwelt von Binnengewässern zu untersuchen. Innerhalb dieser Studie wurden verschiedene Methoden zur Untersuchung der Biofilmeigenschaften eingesetzt und damit Erkenntnisse über die Resilienz von bakteriellen Süßwasser-Biofilmen gewonnen. Demgegenüber konnte mittels t-RFLP fingerprinting und phylogenetischen Untersuchungen basierend auf der Sequenzanalyse des 16S-rRNA-Gens nachgewiesen werden, dass die Exposition der Biofilme mit Ag NPs zu einer Verschiebung innerhalb der Zusammensetzung der bakteriellen Biofilmgemeinschaft führt, in der Ag NP-sensitive Arten von Ag NP-toleranten Arten, die besser an Ag NP Stress adaptiert sind, verdrängt wurden. Diese Verschiebung innerhalb der bakteriellen Biofilmgemeinschaft könnte die Biofilm-Leistungen beeinträchtigen, die intakte Biofilme auszeichnen, wie etwa den Abbau erhöhten Nährstoffeintrags, die Umwandlung und/oder den Abbau von Schadstoffen sowie Biostabilisation. Durch das Zusammenführen der wichtigsten Erkenntnisse dieser Dissertation konnten 4 generelle Wirkmechanismen durch die Ag NP-Behandlung identifiziert werden, die auf natürliche Süßwassersysteme übertragbar sein könnten: (i) Comamonadaceae wurden als Ag NP-tolerant identifiziert, (ii) Biofilme zeigen ein partiell resilientes Verhalten, (iii) die beiden eingesetzten verschiedenen Ag NP-Größen führten zu vergleichbaren Ergebnissen unabhängig von deren Größe oder Synthesemethode, (iv) Bakterielle Biofilme verfügen über eine hohe Aufnahmekapazität für Ag NPs, die auf eine kumulative Anreicherung hinweist.
In this thesis we examined the question whether personality traits of early child care workers influence process quality in preschool.
Research has shown that in educational settings such as preschool, pedagogical quality affects children’s developmental outcome (e.g. NICHD, 2002; Peisner-Feinberg et al., 1999). A substantial part of pedagogical quality known to be vital in this respect is the interaction between teacher and children (e.g., Tietze, 2008). Results of prior classroom research indicate that the teachers’ personality might be an important factor for good teacher-child-interaction (Mayr, 2011). Thus, personality traits might play a vital role for the interaction in preschool. Therefore, the aims of this thesis were to a) identify pivotal personality traits of child care workers, b) assess ideal levels of the identified personality traits and c) examine the relationship between pivotal personality traits and process quality. On that account, we conducted two requirement analyses and a video study. The results of these studies showed that subject matter experts (parents, child care workers, lecturers) partly agreed as to which personality traits are pivotal for child care workers. Furthermore, the experts showed high consensus with regard to the minimum, ideal and maximum personality trait profiles. Furthermore, child care workers whose profiles lay closer to the experts’ ideal also showed higher process quality. In addition, regression analyses showed that the child care workers’ levels of the Big Two (Communion and Agency) related significantly to their process quality.
Environmental processes transforming inorganic nanoparticles: implications on aquatic invertebrates
(2020)
Engineered inorganic nanoparticles (EINPs) are produced and utilized on a large scale and will end up in surface waters. Once in surface waters, EINPs are subjected to transformations induced by environmental processes altering the particles’ fate and inherent toxicity. UV irradiation of photoactive EINPs is defined as one effect-inducing pathway, leading to the formation of reactive oxygen species (ROS), increasing EINP toxicity by exerting oxidative stress in aquatic life. Simultaneously, UV irradiation of photoactive EINP alters the toxicity of co-occurring micropollutants (e.g. pesticides) by affecting their degradation. The presence of natural organic matter (NOM) reduces the agglomeration and sedimentation of EINPs, extending the exposure of pelagic species, while delaying the exposure of benthic species living in and on the sediment, which is suggested as final sink for EINPs. However, the joint impact of NOM and UV irradiation on EINP-induced toxicity, but also EINP-induced degradation of micropollutants, and the resulting risk for aquatic biota, is poorly understood. Although potential effects of EINPs on benthic species are increasingly investigated, the importance of exposure pathways (waterborne or dietary) is unclear, along with the reciprocal pathway of EINPs, i.e. the transport back from aquatic to terrestrial ecosystems. Therefore, this thesis investigates: (i) how the presence of NOM affects the UV-induced toxicity of the model EINP titanium dioxide (nTiO2) on the pelagic organism Daphnia magna, (ii) to which extent UV irradiation of nTiO2 in the presence and absence of NOM modifies the toxicity of six selected pesticides in D. magna, (iii) potential exposure pathway dependent effects of nTiO2 and silver (nAg) EINPs on the benthic organism Gammarus fossarum, and (iv) the transport of nTiO2 and gold EINPs (nAu) via the merolimnic aquatic insect Chaetopteryx villosa back to terrestrial ecosystems. nTiO2 toxicity in D. magna increased up to 280-fold in the presence of UV light, and was mitigated by NOM up to 12-fold. Depending on the pesticide, UV irradiation of nTiO2 reduced but also enhanced pesticide toxicity, by (i) more efficient pesticide degradation, and presumably (ii) formation of toxic by-products, respectively. Likewise, NOM reduced and increased pesticide toxicity, induced by (i) protection of D. magna against locally acting ROS, and (ii) mitigation of pesticide degradation, respectively. Gammarus’ energy assimilation was significantly affected by both EINPs, however, with distinct variation in direction and pathway dependence between nTiO2 and nAg. EINP presence delayed C. villosa emergence by up to 30 days, and revealed up to 40% reduced lipid reserves, while the organisms carried substantial amounts of nAu (~1.5 ng/mg), and nTiO2 (up to 2.7 ng/mg). This thesis shows, that moving test conditions of EINPs towards a more field-relevant approach, meaningfully modifies the risk of EINPs for aquatic organisms. Thereby, more efforts need to be made to understand the relative importance of EINP exposure pathways, especially since a transferability between different types of EINPs may not be given. When considering typically applied risk assessment factors, adverse effects on aquatic systems might already be expected at currently predicted environmental EINP concentrations in the low ng-µg/L range.
On-screen interactive presentations have got immense popularity in the domain of attentive interfaces recently. These attentive screens adapt their behavior according to the user's visual attention. This thesis aims to introduce an application that would enable these attentive interfaces to change their behavior not just according to the gaze data but also facial features and expressions. The modern era requires new ways of communications and publications for advertisement. These ads need to be more specific according to people's interests, age, and gender. When advertising, it's important to get a reaction from the user but not every user is interested in providing feedback. In such a context more, advance techniques are required that would collect user's feedback effortlessly. The main problem this thesis intends to resolve is, to apply advanced techniques of gaze and face recognition to collect data about user's reactions towards different ads being played on interactive screens. We aim to create an application that enables attentive screens to detect a person's facial features, expressions, and eye gaze. With eye gaze data we can determine the interests and with facial features, age and gender can be specified. All this information will help in optimizing the advertisements.
In Western personnel psychology, competence- and control beliefs (CCB) are of widespread use to predict typical work-related outcomes such as well-being, achievement motivation and job performance. The predictive value and comprehension of CCB in East Africa is examined, comparing a Kenyan target with a German source sample (N=143). Responses to personality tests included qualitative interviews on items capturing control orientations (self concept of ability, internality, powerful others, and chance). Linear regression analyses,
explorative factor analyses, and a procrustean target rotation showed comparable, but not fully congruent predictability for the connection of CCB with outcome variables. Factor structures of control responses did not resemble each other sufficiently. Content analyses including scale intercorrelations, quantitative and qualitative item information served for an explanation of this predictability gap, specifying differences between the German and Kenyan samples that are associated with the social-relational domain of personality. Results
fit in the picture depicted by the African Ubuntu philosophy and the South African Personality Inventory project (SAPI), both emphasizing social-relational aspects. In particular, the powerful others control orientation diverges the most between the cultures. Being perceived as a negative and external factor in the German sample with its individualistic culture, powerful others is of mixed emotional quality and just as well internal, when asked for in the Kenyan sample with its Ubuntu-worldview. An uncritical transfer of CCB measures from one culture to another is assumed to be inappropriate. More emic-etic based research is demanded concerning intra- and intercultural variability of CCB to depict a
transcultural applicable model.
The European landscape is dominated by intensive agriculture which leads to widespread impact on the environment. The frequent use of agricultural pesticides is one of the major causes of an ongoing decline in flower-visiting insects (FVIs). The conservation of this ecologically diverse assemblage of mobile, flying insect species is required by international and European policy. To counteract the decrease in species numbers and their abundances, FVIs need to be protected from anthropogenic stressors. European pesticide risk assessment was devised to prevent unacceptable adverse consequences of pesticide use on FVIs. However, there is an ongoing discussion by scientists and policy-makers if the current risk assessment actually provides adequate protection for FVI species.
The first main objective of this thesis was to investigate pesticide impact on FVI species. The scientific literature was reviewed to identify groups of FVIs, summarize their ecology, and determine their habitat. This was followed by a synthesis of studies about the exposure of FVIs in their habitat and subsequent effects. In addition, the acute sensitivity of one FVI group, bee species, to pesticides was studied in laboratory experiments.
The second main objective was to evaluate the European risk assessment for possible deficits and propose improvements to the current framework. Regulatory documents were screened to assess the adequacy of the guidance in place in light of the scientific evidence. The suitability of the honey bee Apis mellifera as the currently only regulatory surrogate species for FVIs was discussed in detail.
The available scientific data show that there are far more groups of FVIs than the usually mentioned bees and butterflies. FVIs include many groups of ecologically different species that live in the entire agricultural landscape. Their habitats in crops and adjacent semi-natural areas can be contaminated by pesticides through multiple pathways. Environmentally realistic exposure of these habitats can lead to severe effects on FVI population parameters. The laboratory studies of acute sensitivity in bee species showed that pesticide effects on FVIs can vary greatly between species and pesticides.
The follow-up critical evaluation of the European FVI risk assessment revealed major shortcomings in exposure and effect assessment. The honey bee proved to be a sufficient surrogate for bee species in lower tier risk assessment. Additional test species may be chosen for higher tier risk assessment to account for ecological differences. This thesis shows that the ecology of FVIs should generally be considered to a greater extent to improve the regulatory process. Data-driven computational approaches could be used as alternative methods to incorporate ecological trait data in spatio-temporal scenarios. Many open questions need to be answered by further research to better understand FVI species and promote necessary changes to risk assessment. In general, other FVI groups than bees need to be investigated. Furthermore, comprehensive data on FVI groups and their ecology need to be collected. Contamination of FVI habitat needs to be linked to exposure of FVI individuals and ecologically complex effects on FVI populations should receive increased attention. In the long term, European FVI risk assessment would benefit from shifting its general principles towards more scientifically informed regulatory decisions. This would require a paradigm shift from arbitrary assumptions and unnecessarily complicated schemes to a substantiated holistic framework.
Gel effect induced by mucilage in the pore space and consequences on soil physical properties
(2020)
Wasseraufnahme, Atmung und Exsudation sind biologische Schlüsselfunktionen der Wurzeln höherer Pflanzen. Sie steuern das Pflanzenwachstum, indem sie die biogeochemischen Parameter des Bodens in unmittelbarer Nähe der Wurzeln, der Rhizosphäre, verändern. Folglich sind Bodenprozesse wie beispielsweise Wasserflüsse, Kohlen- und Stickstoffaustausch oder mikrobielle Aktivitäten in der Rhizosphäre im Vergleich zu freiem Boden begünstigt. Insbesondere die Exsudation von Mucilage durch die Pflanzenwurzeln scheint ein wichtiger Mechanismus zu sein, um Trockenstress vorzubeugen. Durch diese gelartige Substanz wird bei negativen Wasserpotentialen sowohl der Bodenwassergehalt als auch die ungesättigte hydraulische Leitfähigkeit erhöht. Die Veränderung der Bodeneigenschaften durch Mucilage ist Gegenstand aktueller Forschung. Ein umfassendes Verständnis der Mechanismen im Porenraum der Rhizosphäre ist bisher allerdings noch unzureichend.
Ziel dieser Arbeit war die Aufklärung der Gel-Eigenschaften von Mucilage im Porenraum der Rhizosphäre, um Veränderungen der physiko-chemischen Eigenschaften der Rhizosphäre auf dieses interpartikuläre Mucilage zurückzuführen. Dabei stellten sich drei Herausforderungen: Zunächst einmal mangelte es an Methoden zur in situ Detektion von Mucilage im Boden. Außerdem fehlten detaillierte Kenntnisse bezüglich der Eigenschaften von interpartikulärem Mucilage. Desweiteren war die Beziehung zwischen der Zusammensetzung und den Eigenschaften von Modelsubstanzen und wurzelstämmigem Mucilage verschiedener Spezies unbekannt. Diese Fragen werden in den verschiedenen Kapiteln der Arbeit thematisiert.
Zunächst erfolgte eine Literaturrecherche, um Informationen aus verschiedenen Wissenschaftsbereichen über Methoden zur Charakterisierung von Gelen und Gel-Phasen im Boden zusammenzustellen. Die Änderung von Bodeneigenschaften aufgrund vorhandener Biohydrogelphasen im Boden kann als „Gel-Effekt“ bezeichnet werden. Die kombinierte Studie von Wassereinschlüssen in Gelen und Boden-Gel-Phasen mit der Untersuchung struktureller Eigenschaften von Boden hinsichtlich der mechanischen Stabilität und visueller Strukturen, zeigte sich als vielversprechend, um den Gel-Effekt im Boden zu charakterisieren.
Das erworbene methodische Wissen wurde in den nächsten Untersuchungen angewendet, um die Eigenschaften von interpartikulären Gelen zu detektieren und zu charakterisieren. 1H NMR Relaxometrie erlaubt die nicht-invasive Bestimmung der Wassermobilität in porösen Medien. Ein konzeptuelles Modell wurde aus Gleichungen entwickelt, welche die Proton-Relaxation in gelhaltigen porösen Medien beschreiben. Dieses Modell berücksichtigt den beschriebenen Gel-Effekt bei der Wahl der NMR Parameter und quantifiziert den Einfluss von Mucilage auf die Proton-Relaxation. Darüber hinaus wurde mithilfe von Rheometrie die Viskosität von Mucilage sowie die mikrostrukturelle Bodenstabilität bestimmt. Mittels Rasterelektronenmikroskopie wurde die Netzwerkstruktur von interpartikulärem Gel visualisiert. Die kombinierte Auswertung dieser Ergebnisse identifizierte drei wichtige Eigenschaften von interpartikulärem Gel: Der „Spinnennetz-Effekt“ schränkt die Dehnung der Polymerketten aufgrund der Verbindung zwischen dem Polymer Netzwerk und der Oberfläche von Bodenpartikeln ein. Der „Polymer-Netzwerk-Effekt“ veranschaulicht die Anordnung des Polymernetzwerks im Porenraum gemäß der räumliche Umgebung. Der „Mikroviskositäts-Effekt“ beschreibt die erhöhte Viskosität von interpartikulärem Gel im Vergleich zu freiem Gel. Die Auswirkungen dieser Eigenschaften auf die Wassermobilität und auf die mikrostrukturelle Stabilität des Bodens wurden untersucht und daraus resultierende Konsequenzen für hydraulische und mechanische Eigenschaften des Bodens diskutiert.
Der Einfluss von den chemischen Eigenschaften von Polymeren auf Gel-Bildungsmechanismen und Gel-Eigenschaften wurde untersucht. Dafür wurden Modelsubstanzen mit verschiedenen Uronsäure-Gehalt, Veresterungsgrade und Calcium-Gehalt getestet und die Menge an Materialanteil mit hohem Molekulargewicht quantifiziert. Die untersuchten Modelsubstanzen waren verschiedenen Pektin Polymeren und Chia Samen Mucilage. Darüber hinaus wurde Mucilage aus Winterweizen und Mais Wurzeln isoliert und untersucht. Polygalakturonsäure und Niedermethyliertes Pektin erwiesen sich als nicht geeignete Modelpolymere für Samen und Wurzelmucilage, da ionische Wechselwirkungen mit Calcium ihre Eigenschaften dominieren. Die dem Mucilage zuzurechnenden Eigenschaften scheinen eher durch schwache elektrostatische Wechselwirkungen zwischen verstrickten Polymerketten beherrscht zu sein. Die Menge an Material mit hohem Molekulargewicht variiert deutlich, abhängig von dem Ursprung des Mucilages. Dies scheint ein bedeutender Faktor für den Gel-Effekt von Mucilage im Boden zu sein. Zusätzlich zu der chemischen Charakterisierung der hochmolekulargewichtigen Polymere ist die exakte Bestimmung der Molekularmassen und der Konformation in verschiedenen Mucilagesorten notwendig, um Zusammensetzungs-Eigenschafts-Profile aufzeichnen zu können. Die Abweichungen zwischen den verschiedenen Mucilagestypen, welche sich durch die Messungen ergeben, haben die Notwendigkeit weiterer Untersuchungen unterstrichen. Nur so lässt sich die Frage klären, wie die spezifischen Eigenschaften von verschiedenen Mucilagestypen auf die Bedürfnisse der Pflanze abgestimmt sind, der sie entstammen.
Schließlich wurde diskutiert, wie die Betrachtung von molekularen Wechselwirkungen im Gel und interpartikulären Gel-Eigenschaften das Verständnis über die physikalischen Eigenschaften der Rhizosphäre erweitert. Dieser Ansatz ist vielversprechend, um zum Beispiel der Wassergehalt oder die hydraulische Leitfähigkeit entsprechend die Eigenschaften vom exudierten Mucilage zu klären. Darüber hinaus liegt die Vermutung nahe, dass der Gel-Effekt allgemein für alle Bodenexsudate mit Gel-Charakter Gültigkeit besitzt. Eine Klassifizierung natürlicher Boden-Gel-Phasen einschließlich der von Wurzeln, Samen, Bakterien, Hyphen oder Regenwürmern exsudierten, gelartigen Materialien nach ihren gemeinsamen physiko-chemischen Gel-Eigenschaften wird für die zukünftige Forschung empfohlen. Als Ergebnis könnten die physiko-chemische Eigenschaften von solchen Gelen zum Gel-Effekt den Auswirkungen auf die Bodeneigenschaften und den Funktionen von den Gelen im Boden zugeschrieben worden.
In IT-Systemen treten viele Datenschutzrisiken auf, wenn Datenschutzbedenken in den frühen Phasen des Entwicklungsprozesses nicht angemessen berücksichtigt werden. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) schreibt das Prinzip des Datenschutz durch Technikgestaltung (PbD) vor. PbD erfordert den Schutz personenbezogener Daten von Beginn des Entwicklungsprozesses an, durch das frühzeitige Integrieren geeigneter Maßnahmen. Bei der Realisierung von PbD ergeben sich nachfolgende Herausforderungen: Erstens benötigen wir eine präzise Definition von Datenschutzbedenken. Zweitens müssen wir herausfinden, wo genau in einem System die Maßnahmen angewendet werden müssen. Drittens ist zur Auswahl geeigneter Maßnahmen, ein Mechanismus zur Ermittlung der Datenschutzrisiken erforderlich. Viertens müssen bei der Auswahl und Integration geeigneter Maßnahmen, neben den Risiken, die Abhängigkeiten zwischen Maßnahmen und die Kosten der Maßnahmen berücksichtigt werden.
Diese Dissertation führt eine modellbasierte Methodik ein, um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen und PbD zu operationalisieren. Unsere Methodik basiert auf einer präzisen Definition von Datenschutzbedenken und umfasst drei Untermethodiken: modellbasierte Datenschutzanalyse, modellbasierte Datenschutz-Folgenabschätzung und datenschutzfreundliche Systemmodellierung. Zunächst führen wir eine Definition für Datenschutzpräferenzen ein, anhand derer die Datenschutzbedenken präzisiert werden können und überprüft werden kann, ob die Verarbeitung personenbezogener Daten autorisiert ist. Zweitens präsentieren wir eine modellbasierte Methodik zur Analyse eines Systemmodells. Die Ergebnisse dieser Analyse ergeben die Menge der Verstöße gegen die Datenschutzpräferenzen in einem Systemmodell. Drittens führen wir eine modellbasierte Methode zur Datenschutzfolgenabschätzung ein, um konkrete Datenschutzrisiken in einem Systemmodell zu identifizieren. Viertens schlagen wir in Bezug auf die Risiken, Abhängigkeiten zwischen Maßnahmen und Kosten der Maßnahmen, eine Methodik vor, um geeignete Maßnahmen auszuwählen und in ein Systemdesign zu integrieren. In einer Reihe von realistischen Fallstudien bewerten wir unsere Konzepte und geben einen vielversprechenden Ausblick auf die Anwendbarkeit unserer Methodik in der Praxis.
Molecular dynamics (MD) as a field of molecular modelling has great potential to revolutionize our knowledge and understanding of complex macromolecular structures. Its field of application is huge, reaching from computational chemistry and biology over material sciences to computer-aided drug design. This thesis on one hand provides insights into the underlying physical concepts of molecular dynamics simulations and how they are applied in the MD algorithm, and also briefly illustrates different approaches, as for instance the molecular mechanics and molecular quantum mechanics approaches.
On the other hand an own all-atom MD algorithm is implemented utilizing and simplifying a version of the molecular mechanics based AMBER force field published by \big[\cite{cornell1995second}\big]. This simulation algorithm is then used to show by the example of oxytocin how individual energy terms of a force field function. As a result it has been observed, that applying the bond stretch forces alone caused the molecule to be compacted first in certain regions and then as a whole, and that with adding more energy terms the molecule got to move with increasing flexibility.
Die Material Point Method (MPM) hat sich in der Computergrafik als äußerst fähige Simulationsmethode erwiesen, die in der Lage ist ansonsten schwierig zu animierende Materialien zu modellieren [1, 2]. Abgesehen von der Simulation einzelner Materialien stellt die Simulation mehrerer Materialien und ihrer Interaktion weitere Herausforderungen bereit. Dies ist Thema dieser Arbeit. Es wird gezeigt, dass die MPM durch die Fähigkeit Eigenkollisionen implizit handzuhaben ebenfalls in der Lage ist Kollisionen zwischen Objekten verschiedenster Materialien zu beschreiben, selbst, wenn verschiedene Materialmodelle eingesetzt werden. Dies wird dann um die Interaktion poröser Materialien wie in [3] erweitert, was ebenfalls gut mit der MPM integriert. Außerdem wird gezeigt das MPM auf Basis eines einzelnen Gitters als Untermenge dieses Mehrgitterverfahrens betrachtet werden kann, sodass man das gleiche Verhalten auch mit mehreren Gittern modellieren kann. Die poröse Interaktion wird auf beliebige Materialien erweitert, einschließlich eines frei formulierbaren Materialinteraktionsterms. Das Resultat ist ein flexibles, benutzersteuerbares Framework das unabhängig vom Materialmodell ist. Zusätzlich wird eine einfache GPU-Implementation der MPM vorgestellt, die die Rasterisierungspipeline benutzt um Schreibkonflikte aufzulösen. Anders als andere Implementationen wie [4] ist die vorgestellte Implementation kompatibel mit einer Breite an Hardware.
Initial goal of the current dissertation was the determination of image-based biomarkers sensitive for neurodegenerative processes in the human brain. One such process is the demyelination of neural cells characteristic for Multiple sclerosis (MS) - the most common neurological disease in young adults for which there is no cure yet. Conventional MRI techniques are very effective in localizing areas of brain tissue damage and are thus a reliable tool for the initial MS diagnosis. However, a mismatch between the clinical fndings and the visualized areas of damage is observed, which renders the use of the standard MRI diffcult for the objective disease monitoring and therapy evaluation. To address this problem, a novel algorithm for the fast mapping of myelin water content using standard multiecho gradient echo acquisitions of the human brain is developed in the current work. The method extents a previously published approach for the simultaneous measurement of brain T1, T∗ 2 and total water content. Employing the multiexponential T∗ 2 decay signal of myelinated tissue, myelin water content is measured based on the quantifcation of two water pools (myelin water and rest) with different relaxation times. Whole brain in vivo myelin water content maps are acquired in 10 healthy controls and one subject with MS. The in vivo results obtained are consistent with previous reports. The acquired quantitative data have a high potential in the context of MS. However, the parameters estimated in a multiparametric acquisition are correlated and constitute therefore an ill-posed, nontrivial data analysis problem. Motivated by this specific problem, a new data clustering approach is developed called Nuclear Potential Clustering, NPC. It is suitable for the explorative analysis of arbitrary dimensional and possibly correlated data without a priori assumptions about its structure. The developed algorithm is based on a concept adapted from nuclear physics. To partition the data, the dynamic behavior of electrically even charged nucleons interacting in a d-dimensional feature space is modeled. An adaptive nuclear potential, comprised of a short-range attractive (Strong interaction) and a long-range repulsive term (Coulomb potential), is assigned to each data point. Thus, nucleons that are densely distributed in space fuse to build nuclei (clusters), whereas single point clusters are repelled (noise). The algorithm is optimized and tested in an extensive study with a series of synthetic datasets as well as the Iris data. The results show that it can robustly identify clusters even when complex configurations and noise are present. Finally, to address the initial goal, quantitative MRI data of 42 patients are analyzed employing NPC. A series of experiments with different sets of image-based features show a consistent grouping tendency: younger patients with low disease grade are recognized as cohesive clusters, while those of higher age and impairment are recognized as outliers. This allows for the definition of a reference region in a feature space associated with phenotypic data. Tracking of the individual's positions therein can disclose patients at risk and be employed for therapy evaluation.
Bäche gehören zu den gefährdetsten Ökosystemen, da sie diversen anthropogenen Stressoren ausgesetzt sind, wobei Pestizide für landwirtschaftliche Bäche am relevantesten erscheinen. Aufgrund der Diskrepanz zwischen modellierten und gemessenen Pestizid-konzentrationen ist Monitoring nötig um zukünftige Risikobewertungen und Zulassungen zu verbessern. Festzustellen ob biotische Stressreaktionen über große räumliche und zeitliche Skalen ähnlich sind, ist nötig um Schwellenwerte zum Schutz vor Stressoren abzuschätzen.
Diese Doktorarbeit beginnt mit einem Überblick über Pestizideintrittspfade in Bäche, sowie dem momentanen Stand des Pestizidmonitorings gefolgt von der Zielsetzung der Doktorarbeit. In Kapitel 2 werden Ergebnisse aus Schöpfproben von Routinemonitoring mehrerer Länder analysiert um die häufigsten Pestizidmischungen zu identifizieren. Diese Mischungen werden von wenigen Pestiziden gebildet, wobei Herbizide dominieren. Die nachgewiesenen Mischungen unterscheiden sich regional, da Nachweisgrenzen und Stoffumfang variieren. Aktuelles Routinemonitoring umfasst bisher keine Probenahmen während durch Starkregenereignisse hervorgerufene Pestizidspitzen, die wahrscheinlich Pestizidmischungen beeinflussen. In Kapitel 3 werden Sammelraten für 42 Pestizide bei der Benutzung von Passiv-sammlern vorgestellt und Empfehlungen zum Monitoring von feldrelevanten Pestizidspitzen gegeben. Damit konnte in Kapitel 4 ein Pestizidgradient in einer osteuropäischen Region aufgestellt werden in der die Landwirtschaftsintensität von niedrig bis hoch reicht. Dabei wurden Regenereignisse beprobt und eine Vielzahl von Pestiziden analysiert. Dies führte zu vielen gleichzeitig nachgewiesenen Pestiziden, von denen ein bis drei die Pestizidtoxizität bestimmten. Diese zeigte jedoch keinen Zusammenhang zur landwirtschaftlichen Intensität. Durch Mikrokosmenexperimente wurde in Kapitel 5 die Stressantwort von Pilzgemeinschaften, den Hyphomyceten, und deren assoziierter Ökosystemfunktion des Laubabbaus untersucht. Effekte einer feldrelevanten Fungizidmischung wurde über drei biogeographische Regionen sowie drei aufeinanderfolgende Zyklen von mikrobieller Laubkolonisation und -abbau untersucht. Trotz anfänglich unterschiedlichen Gemeinschaften waren Stressantworten sowie Erholungen in den untersuchten Regionen ähnlich, was auf ein generelles Muster hindeutet.
Insgesamt trägt diese Doktorarbeit zum verbesserten Verständnis von Vorkommen und Konzentrationen von Pestizidmischungen, deren Monitoring sowie ihren Auswirkungen auf eine Ökosystemfunktion bei. Wir konnten zeigen, dass die abgeschätzten Pestizidtoxizitäten potentiell Nichtzielorganismen und somit ganze Ökosystem beeinflussen. Routinemonitoring unterschätzt diese Gefahr bisher jedoch wahrscheinlich. Effekte, welche Verluste in Biodiversität sowie Funktionen hervorrufen, können verringert werden indem zugelassene Pestizide mit anhaltendem Monitoring neu bewertet werden und die Datenlage zu Pestizidwirkungen verbessert wird.
This thesis examined two specific cases of point and diffuse pollution, pesticides and salinisation, which are two of the most concerning stressors of Germany’s freshwater bodies. The findings of this thesis were organized into three major components, of which the first component presents the contribution of WWTPs to pesticide toxicity (Chapter 2). The second component focuses on the current and future background salt ion concentrations under climate change with the absence of anthropogenic activities (Chapter 3). Finally, the third major component shows the response of invertebrate communities in terms of species turnover to levels of salinity change, considered as a proxy for human-driven salinisation (Chapter 4).