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Nanotemplates for the combined structural and functional analysis of membrane-associated proteins
(2019)
Die Inkubation von unilamellaren Lipid-Vesikeln mit einem als BPG bezeichneten Abschnitt des Proteins GRAF1 führte zur Entstehung von röhrenförmigen Strukturen. Eine Untersuchung mittels negativkontrastierter Elektronenmikroskopie zeigte eine körnige Beschichtung auf der Röhrenoberfläche. Durch die höhere Auflösung der Elektronentomographie war es möglich, helikale Oligomere auf den Röhren zu erkennen. Des Weiteren zeigte sich, dass die Röhren im Durchmesser inhomogen waren und Biegungen aufwiesen. Das hatte ebenfalls Unregelmäßigkeiten in der Ordnung der helikalen Struktur zur Folge. Das Herstellungsverfahren von unilamellaren Vesikeln mittels Extruder wurde so modifiziert, dass es anstatt von Vesikeln Nanoröhren entstehen ließ. Im Gegensatz zu den Röhren, die das Protein formte, wiesen diese eine lineare Struktur mit konstantem Durchmesser auf. Trotz der Inkubation mit BPG behielten diese ihre homogene Form und zeigten nun eine geordnete helikale Beschichtung auf ihrer Oberfläche. Allerdings waren sie nicht hoch genug konzentriert für die Kryoelektronenmikroskopie, und eine reine Erhöhung der Lipidkonzentration führte nicht zu einer höhren Anzahl von Röhren, sondern zu Lipidaggregation. Weitere Experimente zeigten, dass die Chelatliganden EDTA und EGTA in der Pufferlösung zur Entstehung unilamellarer Vesikel führten. Da EDTA und EGTA die Metallionen Mg2+ und Ca2+ absorbieren, wurden weitere Tests mit neuen Pufferlösungen durchgeführt. Zur Absorption bereits vorhandener Metallionen wurden beide Chelatliganden hinzugegeben und eine Variante mit zusätzlichem Magnesiumchlorid und eine weitere mit zusätzlichem Calciumchlorid hergestellt. Es wurde gezeigt, dass Magnesiumchlorid unilamellare Vesikel zur Folge hatte und Calciumchlorid zu einer höhren Konzentration der Nanoröhren führte. Daraus wurde geschlossen, dass Calciumionen die Enstehung von Nanoröhren fördern. Zur weiteren Optimierung der Konzentration wurde eine Varianzanalyse (CCD) der einflussreichsten Variablen im Extrusionsprozess durchgeführt:
- Eine höhere Anzahl von Frier-Tau-Zyklen zur Unterdrückung multilamellarer Vesikel hatte einen positiven Einfluss.
- Es konnte keine Korrelation zwischen der Extrudertemperatur und der Konzentration von Nanoröhren nachgewiesen werden.
- Mehr Extrusionszyklen hatten eine höhere Nanoröhrenkonzentration zur Folge.
Durch das optimierte Protokoll war die Konzentration hoch genug für die Kryoelektronenmikroskopie und eine helikale Rekonstruktion. Dennoch war eine 2D-Klassifizierung nicht erfolgreich, da die Nanoröhren im aufgenommenen Datensatz nicht homogen genug im Durchmesser waren und zudem eine unterschiedliche Anzahl an multilamellaren Rändern aufwiesen. Aus diesem Grund wurde ein Skript entwickelt, das die Röhren nach ihrem Durchmesser sortiert. Mit einer Untermenge des Datensatzes, dessen Röhren einen ähnlichen Durchmesser hatten, wurde eine weitere 2D-Klassifizierung durchgeführt. Daraus resultierten schließlich 2D-Klassen der helikalen Oberflächenstruktur.
Tracking ist ein zentraler Bestandteil vieler moderner technischer Anwendungen, insbesondere in den Bereichen autonome Systeme und Augmented Reality. Für Tracking gibt es viele unterschiedliche Ansätze. Ein erst seit kurzem verfolgter ist die Verwendung von Neuronalen Netzen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird eine eine Anwendung erstellt, welche für das Tracking ein Neuronales Netz verwendet. Dazu gehört ebenfalls die Erstellung von Trainingsdaten, sowie die Erstellung des Neuronalen Netzes und dessen Training.
Anschließend wird die Verwendung von Neuronalen Netzen für Tracking analysiert und ausgewertet. Hierunter fallen verschiedene Aspekte. Es wird für eine unterschiedliche Anzahl an Freiheitsgraden geprüft wie gut das Tracking funktioniert und wie viel Performance dieser Ansatz kostet. Des Weiteren wird die Menge der benötigten Trainingsdaten untersucht, der Einfluss der Architektur des Netzwerks und wie wichtig das Vorhandensein von Tiefendaten für die Funktion des Trackings ist. Dies soll einen Einblick ermöglichen wie relevant dieser Ansatz für den Einsatz in zukünftigen Produkten sein könnte.
Belief revision is the subarea of knowledge representation which studies the dynamics of epistemic states of an agent. In the classical AGM approach, contraction, as part of the belief revision, deals with the removal of beliefs in knowledge bases. This master's thesis presents the study and the implementation of concept contraction in the Description Logic EL. Concept contraction deals with the following situation. Given two concept C and D, assuming that C is subsumed by D, how can concept C be changed so that it is not subsumed by D anymore, but is as similar as possible to C? This approach of belief change is different from other related work because it deals with contraction in the level of concepts and not T-Boxes and A-Boxes in general. The main contribution of the thesis is the implementation of the concept contraction. The implementation provides insight into the complexity of contraction in EL, which is tractable since the main inference task in EL is also tractable. The implementation consists of the design of five algorithms that are necessary for concept contraction. The algorithms are described, illustrated with examples, and analyzed in terms of time complexity. Furthermore, we propose an new approach for a selection function, adapt for the concept contraction. The selection function uses metadata about the concepts in order to select the best from an input set. The metadata is modeled in a framework that we have designed, based on standard metadata frameworks. As an important part of the concept contraction, the selection function is responsible for selecting the best concepts that are as similar as possible to concept C. Lastly, we have successfully implemented the concept contraction in Python, and the results are promising.
Streams are coupled with their riparian area. Emerging insects from streams can be an important prey in the riparian area. Such aquatic subsidies can cause predators to switch prey or increase predator abundances. This can impact the whole terrestrial food web. Stressors associated with agricultural land use can alter insect communities in water and on land, resulting in complex response patterns of terrestrial predators that rely on prey from both systems.
This thesis comprises studies on the impact of aquatic nsects on a terrestrial model ecosystem (Objective 1, hapter 2), the influence of agricultural land use on riparian spiders’ traits and community (Objective 2, Chapter 3), and on the impact of agricultural land use on the contribution of different prey to spider diet (Objective 3, Chapter 4).
In chapter 2, I present a study where we conducted a mesocosm experiment to examine the effects of aquatic subsidies on a simplified terrestrial food web consisting of two types of herbivores (leafhoppers and weevils), plants and predators (spiders). I focused on the prey choice of the spiders by excluding predator immigration and reproduction. In accordance with predator switching, survival of leafhoppers increased in the presence of aquatic subsidies. By contrast, the presence of aquatic subsidies indirectly reduced weevils and herbivory.
In chapter 3, I present the results on the taxonomic and trait response of riparian spider communities to gradients of agricultural stressors and environmental variables, with a particular emphasis on pesticides. To capture spiders with different traits and survival strategies, we used multiple collection methods. Spider community composition was best explained by in-stream pesticide toxicity and shading of the stream bank, a proxy for the quality of the habitat. Species richness and the number of spider individuals, as well as community ballooning ability, were negatively associated with in-stream pesticide toxicity. In contrast, mean body size and shading preference of spider communities responded strongest to shading,
whereas mean niche width (habitat preference for moisture and shading) responded strongest to other environmental variables.
In chapter 4, I describe aquatic-terrestrial predator-prey relations with gradients of agricultural stressors and environmental variables. I sampled spiders, as well as their aquatic and terrestrial prey along streams with an assumed pesticide pollution gradient and determined their stable carbon and nitrogen signals. Potential aquatic prey biomass correlated positively with an increasing aquatic prey contribution of T. montana. The contribution of aquatic prey to the diet of P. amentata showed a positive relationship with increasing toxicity in streams.
Overall, this thesis contributes to the emerging discipline of cross-ecosystem ecology and shows that aquatic-terrestrial linkages and riparian food webs can be influenced by land use related stressors. Future manipulative field studies on aquatic-terrestrial linkages are required that consider the quality of prey organisms, fostering mechanistic understanding of such crossecosystem effects. Knowledge on these linkages is important to improve understanding of consequences of anthropogenic stressors and to prevent further losses of ecosystems and their biodiversity.
Student misbehavior and its treatment is a major challenge for teachers and a threat to their well-being. Indeed, teachers are obliged to punish student misbehavior on a regular basis. Additionally, teachers’ punishment decisions are among the most frequently reported situations when it comes to students’ experiences of injustice in school. By implication, it is crucial to understand teachers’ treatment of student misbehavior vis-à-vis students’ perceptions. One key dimension of punishment behavior reflects its underlying motivation and goals. People generally intend to achieve three goals when punishing misbehavior, namely, retribution (i.e., evening out the harm caused), special prevention (i.e., preventing recidivism of the offender), and general prevention (i.e., preventing imitation of others). Importantly, people’s support of these punishment goals is subject to hierarchy and power, implying that teachers’ and students’ punishment goal preferences differ. In this dissertation, I present three research projects that shed first light on teachers’ punishment and its goals along with the students’ perception of classroom intervention strategies pursuing these goals. More specifically, I first examined students’ (i.e., children’s) general support of each of the three punishment goals sketched above. Furthermore, I applied an attributional approach to understand and study the goals teachers intend to achieve when punishing student misbehavior. Finally, I investigated teachers’ and students’ support of the punishment goals regarding the same student misbehavior to directly compare their views on these goals and reactions pursuing them. In sum, the findings show that students generally prefer retribution and special prevention to general prevention, whereas teachers prefer general prevention and special prevention to retribution. This ultimately translates into a "mismatch" of teachers and students in their preferences for specific punishment goals, and the findings suggest that this may indeed enhance students’ perception of injustice. Overall, the results of the present research program may be valuable for the development of classroom intervention strategies that may reduce rather than enhance conflicts in student-teacher-interactions.
To construct a business process model manually is a highly complex and error-prone task which takes a lot of time and deep insights into the organizational structure, its operations and business rules. To improve the output of business analysts dealing with this process, different techniques have been introduced by researchers to support them during construction with helpful recommendations. These supporting recommendation systems vary in their way of what to recommend in the first place as well as their calculations taking place under the hood to recommend the most fitting element to the user. After a broad introduction into the field of business process modeling and its basic recommendation structures, this work will take a closer look at diverse proposals and descriptions published in current literature regarding implementation strategies to effectively and efficiently assist modelers during their business process model creation. A critical analysis of presentations in the selected literature will point out strengths and weaknesses of their approaches, studies and descriptions of those. As a result, the final concept matrix in this work will give a precise and helpful overview about the key features and recommendation methods used and implemented in previous research studies to pinpoint an entry into future works without the downsides already spotted by fellow researchers.
This paper describes the robots TIAGo and Lisa used by
team homer@UniKoblenz of the University of Koblenz-Landau, Germany,
for the participation at the RoboCup@Home 2019 in Sydney,
Australia. We ended up first at RoboCup@Home 2019 in the Open Platform
League and won the competition in our league now three times
in a row (four times in total) which makes our team the most successful
in RoboCup@Home. We demonstrated approaches for learning from
demonstration, touch enforcing manipulation and autonomous semantic
exploration in the finals. A special focus is put on novel system components
and the open source contributions of our team. We have released
packages for object recognition, a robot face including speech synthesis,
mapping and navigation, speech recognition interface, gesture recognition
and imitation learning. The packages are available (and new packages
will be released) on http://homer.uni-koblenz.de.
The Internet of Things is still one of the most relevant topics in the field of economics and research powered by the increasing demand of innovative services. Cost reductions in manufacturing of IoT hardware and the development of completely new communication ways has led to the point of bil-lions of devices connected to the internet. But in order to rule this new IoT landscape a standardized solution to conquer these challenges must be developed, the IoT Architecture.
This thesis examines the structure, purpose and requirements of IoT Architecture Models in the global IoT landscape and proposes an overview across the selected ones. For that purpose, a struc-tured literature analysis on this topic is conducted within this thesis, including an analysis on three existing research approaches trying to frame this topic and a tool supported evaluation of IoT Archi-tecture literature with over 200 accessed documents.
Furthermore, a coding of literature with the help of the specialised coding tool ATLAS.ti 8 is conduct-ed on 30 different IoT Architecture Models. In a final step these Architecture Models are categorized and compared to each other showing that the environment of IoT and its Architectures gets even more complex the further the research goes.
Der Verlust der Biodiversität wird sowohl auf einer globalen Skala als auch für die anthropogen geformten Landschaften, die heute fast 50% der terrestrischen Landfläche ausmachen, festgestellt. Auf den landwirtschaftlichen Anbauflächen werden Pestizide, biologisch aktive Chemikalien, ausgebracht um Schädlinge, Krankheiten und Unkräuter zu kontrollieren. Um die Auswirkung der Pestizide auf die Biodiversität zu verstehen ist die Quantifizierung der verbliebenen semi-natürlichen Strukturen wie Feldsäume und Hecken, die Organismen in Agrarlandschaften als Habitat dienen, eine Voraussetzung. Für eine Abschätzung ihrer potentiellen Pestizidexposition ist zudem die Anwesenheit der Organismen in diesen Habitaten und in den Feldkulturen notwendig. Im vorliegenden Text stelle ich Studien für Tiergruppen wie Amphibien, Fledermäuse und Motten vor, die bisher nicht in der Risikobewertung für Pestizide berücksichtigt worden sind. Für alle Gruppen wurde dargelegt, dass sie sowohl in der Agrarlandschaft leben als auch potentiell mit Pestiziden in Kontakt kommen und daher ein Risiko angezeigt ist. Für die Risikobetrachtung sind auch Informationen zur Empfindlichkeit der Organismen notwendig und hier werden neue Daten für Pflanzen, Amphibien und Bienen vorgestellt. Effekte die bis auf die Gemeinschaftsebene wirksam waren, wurden für die Auswirkungen von Herbizid, Insektizid und Dünger in einem natürlichen System betrachtet. Das Ergebnis nach drei Behandlungsjahren waren vereinfachte Pflanzengemeinschaften mit geringerer Artenzahl und einer reduzierten Anzahl von Blütenpflanzen. Die Abnahme an Blüten stellt ein Beispiel eines indirekten Effekts dar und war für die Effekte eines Herbizids auf den scharfen Hahnenfuß besonders auffällig. Subletale Herbizideffekte für Pflanzen hatten einen Einfluss auf daran fressende Raupen was durch eine Verminderung der Nahrungsqualität erklärbar ist. Für Feldsäume realistische Insektizidmengen reduzierten die Bestäubung der weißen Lichtnelke durch Motten um 30%. Diese indirekten Effekte durch Veränderungen im Nahrungsnetz spielen eine kritische Rolle für das Verständnis des Rückgangs von verschiedenen Organismengruppen, allerdings werden sie bisher nicht in die Risikobewertung von Pestiziden mit einbezogen. Der aktuelle intensive Pestizideinsatz in der Landwirtschaft und ihre hohe Toxizität könnten zu einer chemisch fragmentierten Landschaft führen in der Population nicht mehr verbunden sind und damit deren Größe und genetische Struktur beeinflussen. Die Modellierung von möglichen Pestizideffekten als Kosten für die Anwanderung von Amphibien zu Fortpflanzungsgewässern in Weinbergen in Rheinland-Pfalz zeigte die Isolation der untersuchten Populationen an. Eine erste Validierung für den Grasfrosch bestätigte die Modellvorhersagen für einige Populationen. Für den terrestrischen Bereich der Risiko-bewertung ist eine Vielzahl von Richtlinien vorhanden oder wird aktuell entwickelt oder verbessert. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeiten zeigen, dass vor allem die reproduktiven Blütenstadien von Pflanzen sehr empfindlich sind und ihr Risiko unterschätz ist. Die Erholung von Arthropodenpopulationen nach Pestizideffekten muss auf Landschafts-ebene neu bemessen werden und eine Risikobewertung für Amphibien für die Zulassung wird vorgeschlagen. Die Etablierung und Anpassung von Risikobewertungssystemen ist allerdings ein zeitaufwändiger Prozess und daher stellt die Entwicklung von Risikomanagementmaßnahmen eine pragmatische Alternative mit unmittelbaren Auswirkungen dar. Künstliche Gewässer der Agrarlandschaft sind wichtige Nahrungsgebiete für Fledermäuse und ihre Anlage würde negative Auswirkungen des Pestizideinsatzes abschwächen. Die Einbindung von direkten und indirekten Effekten für alle Organismengruppen in eine Risikobewertung in der auch der Landschaftsmaßstab und Pestizidmischungen betrachtet werden wird viel Entwicklungszeit benötigen. Die Etablierung von Modellandschaften in der Managementmaßnahmen und integrierter Pflanzenschutz auf größerer Skala angewendet werden, würde es uns jedoch erlauben die Auswirkungen von Pestiziden in einem realistischen Szenario zu untersuchen und Ansätze für die Landwirtschaft der Zukunft zu entwickeln.
Das Ziel dieser Masterarbeit war es ein CRM System für das Assist Team der CompuGroup Medical zu entwickeln, welches Open Innovation in die Entwicklung der Minerva 2.0 Software integriert. Um dies zu erreichen wurden CRM Methoden mit Social Networ- king Systemen kombiniert, basierend auf der Forschung von Lin und Chen (2010, S. 11 – 30). Um die definierten Ziele zu erreichen wurde Literatur analysiert, wie ein CRM System und eine Online Community erfolgreich implementiert werden können und dies auf die Entwicklung der Minerva Community angewendet. Dabei wurde sich an den Design Science Richtlinien von Hevner u. a. (2004, S. 75 – 104) orientiert. Das fertige Produkt wurde basierend auf Kunden- und Managementanforderungen entworfen und wurde an- schließend aus Kunden- und Firmenperspektive evaluiert.