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„Wer ihn gekannt hat, musste ihn lieb gewinnen in seiner natürlichen, schlichten, geraden Art, in seiner Güte und Hilfsbereitschaft. (Er) ... hatte das Talent zur Freundschaft. Führende Männer auf den Gebieten des Heimat- und Naturschutzes waren ihm freundschaftlich verbunden...“ (REGENBOGEN 1970). Carl ALTEHAGE (01.04.1899-12.12.1970) wirkte in den 30er Jahren des 20. Jahrhunderts in Mitteldeutschland. Seine Bemühungen fallen in die Zeit der Umsetzung des neuen Reichsnaturschutzgesetzes, des damit verbundenen Aufbaus von Naturschutzstellen in Kreisen und kreisfreien Städten und der ersten Verordnung einer größeren Anzahl von Schutzgebieten. Durch intensive floristische und pflanzensoziologische Arbeit sammelte er Argumente für die Begründung von Schutzwürdigkeit und der Sicherung wertvoller Areale. ALTEHAGE, in Vlotho an der Weser geboren, legte 1928 die Prüfung als Mittelschullehrer in Biologie, Chemie und Physik ab. Seine erste Anstellung erhielt er in Neuenhaus im Kreis Bentheim. Ein Jahr später kam er nach Merseburg. Bis zum Schuljahresende 1937 war er hier an der Mittelschule angestellt. Neben dem Unterricht führte er den Schulgarten und kümmerte sich darüber hinaus um den Garten des Vereins für Heimatkunde im Petrikloster. Bei seinen Schülern wurde er, obwohl von schlanker Statur, „Molli“ genannt. Eine seiner Schülerinnen erinnerte sich noch heute daran, dass er stets mit dickgefüllter Aktentasche voller Pflanzen von den Exkursionen kam. Seine Wohnung befand sich in einem der Zollingerhäuser in der jetzigen Lutherstraße im Haus Nummer 21.
Im Rahmen eines Schutzwürdigkeitsgutachtens für den zum Landkreis Köthen gehörenden Teil der Mosigkauer Heide erfolgten zwischen August 2002 und Juli 2003 u.a. floristische Bestandserfassungen (RANA 2003). Die Untersuchungen stehen im Zusammenhang mit Planungen zur Ausweisung dieses Teils der Mosigkauer Heide als LSG, wie es bereits für den zur Stadt Dessau gehörenden Teil der Fall ist. Die Grenze des Untersuchungsgebietes (UG) entspricht der administrativen Grenze zwischen dem Landkreis Köthen und dem Stadtkreis Dessau (NW-SO-Linie) sowie dem Landkreis Bitterfeld (N-S-Linie). Im Westen und Süden begrenzt die Wald-Offenland-Grenze das Gebiet. Die Gesamtfläche beträgt ca. 700 ha. Das UG gehört zu den Meßtischblättern Quellendorf 4238/2 und Raguhn 4239/1, 3. Da über die Mosigkauer Heide relativ zahlreiche floristische Veröffentlichungen vorliegen, bot es sich an, gezielt nach dort genannten wertgebenden Arten zu suchen, sofern genügend konkrete Fundortangaben vorlagen bzw. entsprechende heute noch existierende Standorte auf aktuelle Vorkommen schließen lassen. Berücksichtigt wurden aus Platzgründen nur geschützte, gefährdete und nach FRANK & NEUMANN (1999) in Sachsen-Anhalt im Rückgang befindliche sowie einige weitere bemerkenswerte Arten. Aktuell konnten im UG insgesamt ca. 240 Gefäßpflanzensippen nachgewiesen werden.
Das Naturschutzgebiet (NSG) „Heideteiche bei Osterfeld“ (MTB 4937/2) ist ein 66 ha großes Areal im Südosten des Burgenlandkreises und gehört zur Landschaftseinheit Zeitzer Buntsandsteinplateau (LAU 2000). Der mittlere Buntsandstein, überdeckt von dünnen Lößlehmschleiern, welche stellenweise von kiesigen Schichten durchbrochen werden, sowie der starke Tongehalt des Bodens bilden den geologischen Untergrund der Heideteichmulde (LEISSLING 1958). Umgeben von intensiv genutzten Ackerflächen war das Gebiet im vergangenen Jahrhundert großen Beeinträchtigungen durch die Landwirtschaft ausgesetzt. Schon Ende des 19. Jahrhunderts führte die Nutzung der oberen Grundwasserleiter zur Versorgung der Stadt Osterfeld (UNRUH 1998, LÖB 1999) und mit der späteren Speisung eines Schwimmbades zu einer Absenkung des Grundwassers und dem damit verbundenen Artenrückgang von Sumpf- und Wasserpflanzen. Die Wasserentnahme wurde in den 1950er Jahren eingestellt, das Gebiet im Mai 2001 endgültig als NSG unter Schutz gestellt, wobei mehrere Hektar im Rahmen von Ausgleichs- und Ersatzmaßnahmen aufgeforstete Ackerflächen als Pufferzone in das Gebiet integriert wurden. Die Kernzone – historisch als „Heidesumpf“ bekannt (SCHLIEPHACKE 1881) – bildet ein Flachmoor, verflochten mit Erlen- und Birkenbruchwald sowie Relikten einer Pfeifengraswiese. Insgesamt sieben Stillgewässer (Großer Heideteich, Kleine Heideteiche – Abb. 1), die im 15. und 16. Jahrhundert zur Fischzucht angelegt wurden, reihen sich von Ost nach West aneinander.
Buchbesprechung
(1996)
Background: Rhabdomyosarcoma is the most common soft tissue sarcoma in childhood and has a poor prognosis. Here we assessed the capability of ex vivo expanded cytokine-induced killer cells to lyse both alveolar and embryonic rhabdomyosarcoma cell lines and investigated the mechanisms involved.
Design and Methods: Peripheral blood mononuclear cells from six healthy donors were used to generate and expand cytokine-induced killer cells. The phenotype and composition of these cells were determined by multiparameter flow cytometry, while their cytotoxic effect against rhabdomyosarcoma cells was evaluated by a europium release assay.
Results: Cytokine-induced killer cells efficiently lysed cells from both rhabdomyosarcoma cell lines. Antibody-mediated masking of either NKG2D molecule on cytokine-induced killer cells or its ligands on rhabdomyosarcoma cells (major histocompatibility antigen related chain A and B and UL16 binding protein 2) diminished this effect by 50%, suggesting a major role for the NKG2D molecule in rhabdomyosarcoma cell killing. No effect was observed after blocking CD11a, CD3 or TCRαβ molecules on cytokine-induced killer cells or CD1d on rhabdomyosar-coma cells. Remarkably, cytokine-induced killer cells used tumor necrosis factor-related apoptosis-inducing ligand (TRAIL) to activate caspase-3, as the main caspase responsible for the execution of apoptosis. Accordingly, blocking TRAIL receptors on embryonic rhabdomyosarcoma cell lines significantly reduced the anti-tumor effect of cytokine-induced killer cells. About 50% of T cells within the cytokine-induced killer population had an effector memory phenotype, 20% had a naïve phenotype and approximately 30% of the cells had a central memory phenotype. In addition, cytokine-induced killer cells expressed low levels of activation-induced markers CD69 and CD137 and demonstrated a low alloreactive potential.
Conclusions: Our data suggest that cytokine-induced killer cells may be used as a novel adoptive immunotherapy for the treatment of patients with rhabdomyosarcoma after allogeneic stem cell transplantation.
Ordnung, Wie es mit den Brunnen hie zu Franckfurt, in der alten vnd newen Statt soll gehalten werden
(1658)
Rubus curvaciculatus Waisemann ex H. E. Weber (Subgenus Rubus Sect. Corylifolii Lindley Ser. Sepincola Weihe ex Focke) ist als neue Art beschrieben und abgebildet. Ihre Verbreitung in Dänemark, Deutschland, Tschechien und Polen ist angegeben. Rubus dethardingii E. H. L. Krause ist als sehr ähnliche Art mit seinen abweichenden Merkmalen behandelt. Rubus praecox Bertol., eine im südlichen Mitteleuropa und in Südeuropa weitverbreitete Brombeere, hat seine nördlichsten Fundorte in der Stadt Osnabrück (Dodesheide) und im angrenzenden Landkreis Osnabrück bei Rulle und Icker und wurde neuerdings eingeschleppt nach Achterberg im Kreis Grafschaft Bentheim.
In dieser Arbeit wurden Verfahren zur Identifikation hirnelektrischer Aktivität mit Zellularen Nichtlinearen Netzwerken (CNN), im Besonderen Reaktions-Diffusions-Netzwerken, entwickelt und untersucht. Mit Hilfe der eingeführten Methoden wurden Langzeitaufzeichnungen hirnelektrischer Aktivität bei Epilepsie analysiert und mittels eines automatisierten Verfahrens ermittelt, inwieweit sich mögliche Voranfallszustände vom anfallsfreien Zustand im statistischen Sinne trennen lassen.
Zunächst wurde ein Überblick über CNN gegeben und deren Beschreibung durch Systeme gekoppelter Differentialgleichungen dargestellt. Weiterhin wurden die Möglichkeiten der Informationsverarbeitung mit CNN durch Ausnutzung von Gleichgewichtszuständen oder der vollständigen raum-zeitlichen Dynamik der Netzwerke diskutiert. Zusätzlich wurde die Klasse der Reaktions-Diffusions-Netzwerke (RD-CNN) eingeführt. Für die Repräsentation der hierbei benötigten weitgehend allgemeinen nichtlinearen Zellkopplungsvorschriften wurden polynomiale Gewichtsfunktionen vorgeschlagen. Mit einer Darstellung der Theorie der Lokalen Aktivität wurden notwendige Bedingungen für emergentes Verhalten in RD-CNN angegeben. Die statistische Bewertung von Vorhersagemodellen wurde aus theoretischer Sicht beleuchtet. Mit der Receiver Operating Characteristic (ROC) wurde eine Analysemethode zur Beurteilung der Vorhersagekraft des zeitlichen Verlaufs von Kenngrößen bezüglich bevorstehender epileptischer Anfälle vorgestellt.
Als nächstes wurden Überlegungen zur numerischen Simulation von CNN und deren flexible und erweiterbare programmtechnische Umsetzung entwickelt. Die daraus resultierende und im Rahmen dieser Arbeit entstandene objektorientierte Simulationsumgebung FORCE++ wurde konzeptionell und im Hinblick auf die Softwarearchitektur vorgestellt.
Die Verfahren zur numerischen Simulation wurden auf die Problemstellung der Systemidentifikation mit CNN angewandt. Dazu wurden Netzwerke derart bestimmt, dass deren Zellausgangswerte entsprechende Signalwerte des beobachteten, zu identifizierenden Systems approximieren.
Da die Parameter der zu bestimmenden CNN im vorliegenden Fall der Untersuchung hirnelektrischer Aktivität nicht bekannt sind und nicht direkt abgeleitet werden können, wurden überwachte Lernverfahren zur Bestimmung der Netzwerke eingesetzt. Hierbei wurden Lernverfahren verschiedener Klassen für die Identifikation mit CNN mit polynomialen Gewichtsfunktionen untersucht. Die Leistungsfähigkeit des vorgestellten Identifikationsverfahrens wurde anhand bekannter Systeme einer genauen Betrachtung unterzogen. Dabei wurde festgestellt, dass die betrachteten Systeme mit hoher Genauigkeit durch CNN repräsentiert werden konnten. Exemplarisch wurde das Parametergebiet lokaler Aktivität für ein RD-CNN berechnet und durch numerische Simulationen die Ausbildung von Mustern innerhalb des Netzwerkes nachgewiesen.
Nach einem einleitenden Überblick über die medizinischen Hintergründe von Epilepsie und der Erfassung hirnelektrischer Aktivität wurde eine vergleichende Übersicht über den Stand veröffentlichter Studien zur Vorhersage epileptischer Anfälle gegeben. Für die Anwendung des hier vorgestellten Identifikationsverfahrens zur Analyse hirnelektrischer Aktivität wurde zunächst die Genauigkeit der Approximation kurzer, als quasi-stationär betrachteter Abschnitte, von EEG-Signalen untersucht. Durch gezielte Erhöhung der Komplexität herangezogener Netzwerke konnte hier die Genauigkeit der Repräsentation von EEG-Signalverläufen deutlich verbessert werden. Dabei wurde zudem die Verallgemeinerungsfähigkeit der ermittelten Netzwerke untersucht, wobei festgestellt wurde, dass auch solche Signalwerte mit guter Genauigkeit approximiert werden, die nicht im Identifikationsverfahren durch die überwachte Parameteroptimierung berücksichtigt waren. Um speziell den Einfluss der Information aus der Korrelation benachbarter Elektrodensignale zu untersuchen, wurde ein Verfahren zur multivariaten Prädiktion mit Discrete Time CNN (DT-CNN) entwickelt.
Hierbei werden durch ein CNN Signalwerte der betrachteten Elektrode aus vergangenen, korrelierten Signalwerten von Nachbarelektroden geschätzt. Für diese Aufgabenstellung konnte eine Methode zur Bestimmung der Netzwerkparameter im optimalen Sinn, alleine aus den statistischen Eigenschaften der Elektrodensignale angegeben werden. Dadurch gelang eine erhebliche Reduzierung der Rechenkomplexität, die eine umfangreiche Untersuchung intrakranieller Langzeitableitungen ermöglichte.
Zur Analyse von Langzeitaufzeichnungen mit dem RD-CNN Identifikationsverfahren, wurden die numerischen Berechnungen zur Simulation von CNN mit FORCE++ auf einem durchsatz-orientierten Hochleistungs-Rechnernetzwerk durchgeführt. Mit den so gewonnen Ergebnissen konnten vergleichende Analysen vorgenommen werden. Zudem wurden Untersuchungen zum Vorliegen lokaler Aktivität in den ermittelten RD-CNN durchgeführt.
Die bei den beschriebenen Verfahren extrahierten Kenngrößen hirnelektrischer Aktivität wurden durch ein automatisiertes Verfahren auf ihre Vorhersagekraft für epileptische Anfälle bewertet. Dabei wurde untersucht, inwieweit der anfallsfreie Zustand und ein angenommener Voranfallszustand durch die jeweils betrachtete Kenngröße im statistischen Sinn diskriminiert werden kann. Durch parallele Analysen mit Anfallszeitsurrogaten wurden hierzu ergänzende Signifikanztests durchgeführt.
Nach Auswertung von mehrtägigen Hirnstromsignalen verschiedener Patienten konnte festgestellt werden, dass mit den in dieser Arbeit entwickelten Verfahren Kenngrößen hirnelektrischer Aktivität bestimmt werden konnten, welche offenbar die Identifikation potentieller Voranfallszustände ermöglichen.
Auch wenn für eine breite medizinische Anwendung die Spezifität und Sensitivität noch weiter verbessert werden muss, so können doch die erzielten Ergebnisse einen wesentlichen Schritt hin zu einer implantierbaren, CNN-basierten Plattform zur Erkennung und Verhinderung epileptischer Anfälle darstellen. Die Berechnungen für das Identifikationsverfahren mit RD-CNN könnten dabei durch zukünftige, spezialisierte schaltungstechnische Realisierungen für mehrschichtige CNN mit polynomialen Gewichtsfunktionen eine erhebliche Beschleunigung erfahren.