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Landwirtschaft ist der Hauptmotor der westafrikanischen Wirtschaft und Kleinbauern liefern fast 70 % des Nahrungsmittelbedarfs. Traditionell wird hauptsächlich Regenfeldbau betrieben, der durch geringen Agrarinput und die Nutzung von einfachen Werkzeugen wie Hacke und Buschmesser gekennzeichnet ist. Die Ernteerträge sind gering und die Bodenfruchtbarkeit sinkt schnell nach einigen Anbaujahren. Infolgedessen werden Wald- und Weidefläche gerodet und die Landdegradation wird beschleunigt. Dies hat direkte Auswirkungen auf die landwirtschaftliche Produktivität und die Ernährungssicherheit der Kleinbauern.
Die vorliegende Arbeit hat sich das Ziel gesetzt, sozio-ökonomische und geo-ökologische Faktoren, die den Landnutzungswandel in zwei Agrarökosystemen der Atakora Gebirgskette steuern, aufzudecken. Schließlich sollen ortsangepasste Maßnahmen vorgeschlagen werden, um die Agrarökosysteme wiederherzustellen und ihre Dienstleistungen für Kleinbauern zu erhalten.
Haushaltsbefragungen und Gruppendiskussionen wurden während Geländeaufenthalten in den Jahren 2014 und 2015 in den Dörfern der beiden Ethnien durchgeführt. Die Landnutzung und ihr Wandel werden über knapp 30 Jahre anhand von Bildern des Satellitensystems LANDSAT aus den Jahren 1987, 2001 und 2015 ausgewertet. Eine überwachte Klassifikation nach dem „Maximum Likelihood“-Klassifkationsalgorithmus und Veränderungs-analysen wurden durchgeführt. Zum Erfassen der Variabilität der Agrarparameter der Böden wurden Bodenprofile nach dem Catena-Prinzip gegraben. Bodenproben wurden aus jedem Horizont genommen. Anschließend wurden einige physische Parameter und die Nährstoffgehalte vom Fachpersonal des bodenkundlichen Labors des Instituts für Physische Geographie (Geowissenschaften) bestimmt.
Innerhalb der knapp letzten dreißig Jahre (1987-2015) ist die natürliche Vegetation bei den beiden Ethnien zugunsten der Landwirtschaft und der bebauten bzw. vegetationsfreien Flächen zurückgegangen. Über die analysierten Zeiträume liegen mehr Flächen bei den Ditamari (47,24%) unter einer negativen Dynamik als bei den Éwé (36,41%). Die Untersuchung der Steuerungsfaktoren des Landnutzungswandels bringt heraus, dass der höhere Anteil an positiv veränderten Flächen bei den Éwé ist nicht durch bessere Landnutzungsstrategien begründet. Vielmehr stellt das Relief der begrenzende Faktor für die Ausdehnung der Ackerflächen und damit die bessere Erhaltung der natürlichen Vegetation bei den Éwé dar.
Die erste Annahme, dass Veränderungen in der Landnutzung die Landdegradation zur Folge haben, wird in den beiden Untersuchungsgebieten bestätigt. Die abnehmende Dichte der Vegetationsdecke begünstigt Prozesse der Flächen-, Rillen- und Rinnenspülung. Zudem werden die ökologischen Bodenfunktionen vermindert. Erscheinungen der Landdegradation bei den Ditamari sind die Ausdehnung von oberflächlich verkrusteten Arealen und die Verbreitung des Unkrautes Striga hermontica. Bei den Éwés tritt eine starke Profilverkürzung der Böden ein und das anstehende Gestein wird an mehreren Stellen freigelegt.
Die zweite Hypothese wird in Hinsicht auf die räumliche und ethnische Differenzierung der Folgen der Landdegradation bestätigt. Allerdings sind nicht, wie vermutet, die Ditamari verletzbarer als die Éwés. Die beiden Ethnien betreiben eine intensive Subsistenzwirtschaft und die Éwé entwickeln weniger Anpassungsstrategien als die Ditamari. Im Hinblick auf die globale Erwärmung könnte die Landdegradation in den beiden Gebieten fortschreiten und die Folgen auf der Landschaft und den Kleinbauern verschärfen. Die Éwé wären, anders als vermutet, verletzbarer als die Ditamari. Eine Fortschreitung der Landdegradation könnte bei den Kleinbauern Éwés langfristig den Zusammenbruch des Agrarökosystemen hervorrufen. Sie könnten langfristig die Grundlage ihrer Existenzsicherung verlieren.
Die Studie zeigt auf, dass traditionell, zurückgezogen lebende Völker wie die Ditamari das Agrarökosystem nachhaltiger bewirtschaften und angesichts der Landdegradation anpassungsfähiger sind als tief umgewandelte Gesellschaften wie die Éwés. Sie bringt heraus, dass Kleinbauern Westafrikas keinesfalls als eine Einheit betrachtet werden sollten. Jede Ethnie ist durch Merkmale gekennzeichnet, die ihre Gestaltung der Landschaft beeinflussen. Diese Vielfältigkeit und Besonderheiten der kleinbäuerlichen Gesellschaften müssen in der Entwicklungszusammenarbeit stärker berücksichtigt werden.
Biologische Signalwege bilden komplexe Netzwerke aus, um die Zellantwort sensibel regulieren zu können. Systembiologische Ansätze werden eingesetzt, um biologische Systeme anhand von Computer-gestützten Modellen zu untersuchen. Ein mathematisches Modell erlaubt, neben der logischen Erfassung der Regulation des biologischen Systems, die systemweite Simulation des dynamischen Verhaltens und Analyse der Robustheit und Anfälligkeit.
Der TNFR1-vermittelte Signalweg reguliert essenzielle Zellvorgänge wie Entzündungsantworten,
Proliferation und Zelltod. TNFR1 wird von dem Zytokin TNF-α stimuliert und fördert daraufhin die Bildung verschiedener makromolekularer Komplexe, welche unterschiedliche Zellantworten einleiten, von der Aktivierung des Transkriptionsfaktors NF-κB, welcher die Expression von proliferationsfördernden Genen reguliert, bis zu zwei Formen des Zelltods, der Apoptose und der Nekroptose. Die Regulation der verschiedenen Zellantworten wird auch als molekularer Schalter bezeichnet. Die exakten molekularen Vorgänge, welche die Zellantwort modulieren, sind noch nicht vollständig entschlüsselt. Eine Fehlregulation des Signalwegs kann chronische Entzündungen hervorrufen oder die Entstehung von Tumoren fördern.
In dieser Thesis haben wir die neuesten Erkenntnisse der Forschung des TNFR1-Signalwegs anhand von umfangreichen Interaktionsdaten aus der Literatur erstmals in einem Petrinetz-Modell erfasst und analysiert. Das manuell kuratierte Modell umfasst die sequenziellen Prozesse der NF-κB-Aktivierung, Apoptose und Nekroptose und berücksichtigt den Einfluss posttranslationaler Modifikationen.
Weiterhin wurden Analysemethoden für Signalwegs-Modelle entwickelt, welche die spezifischen Anforderungen dieser biologischen Systeme berücksichtigen und eine biologisch motivierte Netzwerkanalyse ermöglichen. Die Manatee-Invarianten identifizieren Signalflüsse im Gleichgewichtszustand in Modellen, die Zyklen aufweisen, und werden als Linearkombination von Transitions-Invarianten gebildet. Diese Signalflüsse erfassen idealerweise einen Prozess von der Rezeptorstimulation zur Zellantwort in einem Modell eines Signalwegs. Die Bestimmung aller möglichen Signalflüsse in Modellen von Signalwegen ist eine notwendige Voraussetzung für weitere biologisch motivierte Analysen, wie die in silico-Knockout Analyse. Wir haben ebenfalls ein neues Konzept zur Untersuchung von in silico-Knockouts vorgestellt. Die Effekte der in silico-Knockouts auf einzelne Komplexe und Prozesse des Signalwegs werden in der in silico-Knockout-Matrix repräsentiert. Wir haben die Software-Anwendung isiKnock entwickelt, welche beide Konzepte kombiniert und eine systematische Knockout-Analyse von Petrinetz-Modellen unterstützt.
Das Petrinetz-Modell des TNFR1-Signalwegs wurde auf seine elementaren Eigenschaften geprüft und die etablierten Analysen wie Platz-Invarianten und Transitions-Invarianten durchgeführt. Hierbei konnten die Transitions-Invarianten nicht in allen Fällen komplette biologische Signalflüsse beschreiben. Wir haben ebenfalls die neu vorgestellten Methoden auf das Petrinetz-Modell angewandt. Anhand der Manatee-Invarianten konnten wir die zusammenhängenden Signalflüsse identifizieren und nach ihrem biologischen Ausgang klassifizieren sowie die Auswirkungen der Rückkopplungen untersuchen. Wir konnten zeigen, dass die survival-Antwort durch die Aktivierung von NF-κB am häufigsten auftritt, danach die Apoptose, gefolgt von der Nekroptose. Die alternativen Signalflüsse in Form der Manatee-Invarianten spiegeln die Robustheit des biologischen Systems wider. Wir führten eine ausgiebige in silico-Knockout-Analyse basierend auf den Manatee-Invarianten durch, um die Proteine des Signalwegs nach ihrem Einfluss einzustufen und zu gruppieren. Die Proteine des Komplex I wiesen hierbei den größten Einfluss auf, angeführt von der Rezeptorstimulation und RIP1. Wir betrachteten und diskutierten die Regulation des molekularen Schalters anhand der Knockout-Analyse von selektierten Proteinen und deren Auswirkung auf wichtige Komplexe im Modell. Wir identifizierten die Ubiquitinierung in Komplex I sowie die NF-κB-abhängige Genexpression als die wichtigen Kontrollpunkte des TNFR1-Signalwegs. In Komplex II ist die Regulation der Aktivierung der Caspase-Aktivität entscheidend.
Die umfangreiche Netzwerkanalyse basierend auf Manatee-Invarianten und systematischer in silico-Knockout-Analyse verifizierte das Petrinetz-Modell und erlaubte die Untersuchung der Robustheit und Anfälligkeit des Systems. Die neu entwickelten Methoden ermöglichen eine fundierte, biologisch relevante Untersuchung von in silico-Modellen von Signalwegen. Der systembiologische Ansatz unterstützt die Aufklärung der Regulation und Funktion des verflochtenen Netzwerks des TNFR1-Signalwegs.
In dieser Arbeit soll identifiziert werden, welcher der zahlreichen Vertreter einer Arzneistoffklasse sich letztlich auf dem Markt durchsetzen kann und ob bestimmte pharmakokinetische, pharmakodynamische, klinische oder praktische Substanzeigenschaften retrospektiv für den Markterfolg einer Substanz verantwortlich gemacht werden können. Zudem stellt sich die Frage, ob und in wie fern Analogpräparate einen Nutzen in der Arzneimitteltherapie mit sich bringen, obwohl ihnen zum Zeitpunkt ihrer Markteinführung nur ein geringer Innovationsgrad zugebilligt wurde. Um derartige Rückschlüsse ziehen zu können wurden exemplarisch folgende fünf Arzneistoffklassen untersucht, die sich durch eine Vielzahl an Vertretern auszeichnen: Arsphenamine, Sulfonamide, Benzodiazepine, Glucocorticoide sowie Betablocker. Der Untersuchungszeitraum bemisst sich folglich vom Anfang des 20. Jahrhunderts, als industriell gefertigte, chemisch definierte hochpotente Wirkstoffe die Therapie zu bestimmen begannen, bis etwa zum letzten Drittel des 20. Jahrhunderts als Preise und Kostenerstattungsfragen zusätzlich zu Substanzeigenschaften für den Markterfolg mitbestimmend wurden.
The thesis deals with the analysis and modeling of point processes emerging from different experiments in neuroscience. In particular, the description and detection of different types of variability changes in point processes is of interest.
A non-stationary rate or variance of life times is a well-known problem in the description of point processes like neuronal spike trains and can affect the results of further analyses requiring stationarity. Moreover, non-stationary parameters might also contain important information themselves. The goal of the first part of the thesis is the (further) development of a technique to detect both rate and variance changes that may occur in multiple time scales separately or simultaneously. A two-step procedure building on the multiple filter test (Messer et al., 2014) is used that first tests the null hypothesis of rate homogeneity allowing for an inhomogeneous variance and that estimates change points in the rate if the null hypothesis is rejected. In the second step, the null hypothesis of variance homogeneity is tested and variance change points are estimated. Rate change points are used as input. The main idea is the comparison of estimated variances in adjacent windows of different sizes sliding over the process. To determine the rejection threshold functionals of the Brownian motion are identified as limit processes under the null of variance homogeneity. The non-parametric procedure is not restricted to the case of at most one change point. It is shown in simulation studies that the corresponding test keeps the asymptotic significance level for a wide range of parameters and that the test power is remarkable. The practical applicability of the procedure is underlined by the analysis of neuronal spike trains.
Point processes resulting from experiments on bistable perception are analyzed in the second part of the thesis. Visual illusions allowing for than more possible perception lead to unpredictable changes of perception. In the thesis data from (Schmack et al., 2015) are used. A rotating sphere with switching perceived rotation direction was presented to the participants of the study. The stimulus was presented continuously and intermittently, i.e., with short periods of „blank display“ between the presentation periods. There are remarkable differences in the response patterns between the two types of presentation. During continuous presentation the distribution of dominance times, i.e., the intervals of constant perception, is a right-skewed and unimodal distribution with a mean of about five seconds. In contrast, during intermittent presentation one observes very long, stable dominance times of more than one minute interchanging with very short, unstable dominance times of less than five seconds, i.e., an increase of variability.
The main goal of the second part is to develop a model for the response patterns to bistable perception that builds a bridge between empirical data analysis and mechanistic modeling. Thus, the model should be able to describe both the response patterns to continuous presentation and to intermittent presentation. Moreover, the model should be fittable to typically short experimental data, and the model should allow for neuronal correlates. Current approaches often use detailed assumptions and large parameter sets, which complicate parameter estimation.
First, a Hidden Markov Model is applied. Second, to allow for neuronal correlates, a Hierarchical Brownian Model (HBM) is introduced, where perception is modeled by the competition of two neuronal populations. The activity difference between these two populations is described by a Brownian motion with drift fluctuating between two borders, where each first hitting time causes a perceptual change. To model the response patterns to intermittent presentation a second layer with competing neuronal populations (coding a stable and an unstable state) is assumed. Again, the data are described very well, and the hypothesis that the relative time in the stable state is identical in a group of patients with schizophrenia and a control group is rejected. To sum up, the HBM intends to link empirical data analysis and mechanistic modeling and provides interesting new hypotheses on potential neuronal mechanisms of cognitive phenomena.