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Im Rahmen dieser Arbeit wurden Zellulare Neuronale Netzwerke (CNN) zur nichtlinearen Signalanalyse bei der Prädiktion hirnelektrischer Signale bei Epilepsie herangezogen. Die invasiven Aufnahmen hirnelektrischer Aktivität liegen zeitlich diskretisiert vor, sodaß ein zeitdiskretes Netzwerk (DTCNN) eingesetzt werden konnte. Die parallele Struktur von CNN konnte zur simultanen Untersuchung von sechs Elektroden genutzt werden, mit denen die hirnelektrische Aktivität aufgenommen wurde. Insbesondere ist die direkte Wechselwirkung der einzelnen Zellen untereinander durch eine lokale Nachbarschaft gegeben. In den durchgeführten Untersuchungen wurde zunächst festgestellt, daß für ein DTCNN, das ausgehend vom aktuellen Zeitpunkt den Signalwert des nächsten Zeitpunktes prädizieren soll, eine Prädiktionsordnung größer als zwei keine wesentliche Minimierung des Prädiktionsfehlers nach sich zieht. Daher wurde ein DTCNN mit zeitlich verzögerten Zellzuständen eingesetzt, wobei die Definitionsweise von Roska und Chua [21] im Rahmen dieser Arbeit für beliebige Prädiktionsordnungen erweitert wurde. Da bei einer Prädiktionsschrittweite größer als eins eine deutliche Erhöhung des Prädiktionsfehlers festgestellt werden konnte, wurde diese im folgenden gleich eins gewählt. Weiterhin wurde festgestellt, daß bei Verwendung polynomialer Kopplungsfunktionen der Grad der Nichtlinearität gleich drei gewählt werden kann, da eine weitere Erhöhung des Grades der Nichtlinearität zu keineren weiteren Minimierung des Prädiktionsfehlers geführt hat. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Programm entwickelt, das aus den Aufnahmen der hirnelektrischen Aktivität einzelne Elektroden extrahieren kann, sodaß die Meßwerte dem DTCNN präsentiert werden konnten. Mit Hilfe des zugrundegelegten DTCNN konnte der zeitliche Verlauf der hirnelektrischen Aktivität von sechs Elektroden simultan prädiziert werden. Eine Analyse des zeitlichen Verlaufes des Prädiktionsfehlers ließ vor einem epileptischen Anfall keine signifikanten Änderungen erkennen. Daher wurde ein Programm entwickelt, mit dessen Hilfe der zeitliche Verlauf der Parameter des verwendeten DTCNN analysiert und deutliche Änderungen aufgezeigt werden können. Es konnten Berechnungsmethoden, hier die lokale Mittelwertbildung und die Gradientenberechnung, gefunden und an den jeweils untersuchten Patienten angepaßt werden, sodaß diese Änderungen der Parameter deutlicher hervorgehoben wurden. Bei zwei der vier Patienten konnten signifikante Änderungen des zeitlichen Verlaufes der Parameter des untersuchten DTCNN festgestellt werden, die vor dem Auftreten des epileptischen Anfalls liegen und somit als Vorläufer eines epileptischen Anfalls betrachtet werden können. Die Untersuchung eines dritten Patienten zeigte deutliche Änderungen der analysierten Parameter, die zeitlich mit dem Beginn des epileptischen Anfalls übereinstimmen. Bei einem vierten Patienten konnten signifikante Änderungen des zeitlichen Verlaufes der Parameter vor dem epileptischen Anfall nur dann festgestellt werden, wenn der betrachtete Datensatz hirnelektrischer Aktivität während des Auftretens eines Anfalls aufgenommen wurde. Wurde stattdessen die Aufnahme von zwei epileptischen Anfällen, die kurz hintereinander auftraten, analysiert, so konnten keine signifikanten Änderungen des Verlaufes der Parameter gefunden werden.
The current pandemic situation caused by the Betacoronavirus SARS-CoV-2 (SCoV2) highlights the need for coordinated research to combat COVID-19. A particularly important aspect is the development of medication. In addition to viral proteins, structured RNA elements represent a potent alternative as drug targets. The search for drugs that target RNA requires their high-resolution structural characterization. Using nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, a worldwide consortium of NMR researchers aims to characterize potential RNA drug targets of SCoV2. Here, we report the characterization of 15 conserved RNA elements located at the 5′ end, the ribosomal frameshift segment and the 3′-untranslated region (3′-UTR) of the SCoV2 genome, their large-scale production and NMR-based secondary structure determination. The NMR data are corroborated with secondary structure probing by DMS footprinting experiments. The close agreement of NMR secondary structure determination of isolated RNA elements with DMS footprinting and NMR performed on larger RNA regions shows that the secondary structure elements fold independently. The NMR data reported here provide the basis for NMR investigations of RNA function, RNA interactions with viral and host proteins and screening campaigns to identify potential RNA binders for pharmaceutical intervention.