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Das adaptive Immunsystem schützt den Menschen vor extra- wie auch intrakorporal auftretenden Pathogenen und Krebszellen. Die Funktionalität dieses Prozesses geht hierbei auf die Interaktion und Kooperation einer Vielzahl verschiedener Zelltypen des Körpers zurück und ist vorwiegend innerhalb der Lymphknoten lokalisiert. Ist auch nur ein Bestandteil dieses sensiblen Prozesses gestört, kann dies zu einem teilweisen oder vollständigen Verlust der immunologischen Fitness des Menschen führen. Daher war es das Ziel dieser Arbeit, solche Aberrationen des humanen Lymphknotengewebes umfassend digital-pathologisch zu detektieren und zu definieren.
Hierfür wurde zunächst eine digitale Gewebedatenbank etabliert. Diese basiert auf dem im Rahmen dieser Arbeit implementierten Content-Management-System Digital Tissue Management Suite. Weiterhin wurde die Software Feature analysis in tissue histomorphometry entwickelt, welche die Analyse von zweidimensionalen whole slide images ermöglicht. Hierbei werden Methoden aus dem Bereich Computer Vision und Graphentheorie eingesetzt, um morphologische und distributionale Eigenschaften der Zelltypen des Lymphknotens zu charakterisieren. Darüber hinaus enthält diese Software Plug-ins zur Visualisierung und statistischen Analyse der Daten.
Aufbauend auf der eigens implementierten, digitalen Infrastruktur, in Kombination mit der Software Imaris wurden zweidimensional und dreidimensional gescannte, reaktive und neoplastische Gewebeproben digital phänotypisiert. Hierbei konnten neue mechanische Barrieren zur Kompartimentalisierung der Keimzentren aufgeklärt werden. Weiterhin konnte der Erhalt des quantitativen Verhältnisses einzelner Zellpopulationen innerhalb der Keimzentren beschrieben werden. Ausgehend von den reaktiven Phänotypen des Lymphknotens, wurden pathophysiologische Aberrationen in verschiedenen lymphatischen Neoplasien untersucht. Hierbei konnte gezeigt werden, dass speziell die strukturelle Destruktion häufig mit einer morphologischen Veränderung der fibroblastischen Retikulumzellen einhergeht.
Neben strukturellen Veränderungen sind auch zytologische Veränderungen der Tumormikroumgebung zu verzeichnen. Eine besondere Rolle spielen hierbei sogenannte Tumor-assoziierte Makrophagen. Im Rahmen dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass speziell Makrophagen in der Tumormikroumgebung des diffus großzelligen B-Zell-Lymphoms und der chronisch lymphatischen Leukämie spezifische pathophysiologische Veränderungen aufzeigen. Auch konnte gezeigt werden, dass genetische Änderungen neoplastischer B-Zellen mit einer generellen Reduktion der CD20-Antigendichte einhergehen.
Zusammenfassend ermöglichten die Ergebnisse die Generierung eines umfassenden digital-pathologischen Profils des klassischen Hodgkin-Lymphoms. Hierbei konnten morphologische Veränderungen neoplastischer, CD30-positiver Hodgkin-Reed-Sternberg-Zellen validiert und beschrieben werden. Auch konnten pathologische Veränderungen des Konnektoms und der Tumormikroumgebung dieser Zellen parametrisiert und quantifiziert werden. Abschließend wurde unter Anwendung eines Random forest-Klassifikators die diagnostische Potenz digital-pathologischer Profile evaluiert und validiert.
Este artigo é uma introdução à Análise do Discurso da Sociologia do Conhecimento (ADSC). Trata-se de uma abordagem da pesquisa discursiva dentro das ciências sociais que goza de antiga recepção no espaço de língua alemã e recentemente também em âmbito internacional. Essa abordagem combina a análise de regimes de saber/poder postulada por Foucault com o paradigma interpretativo da sociologia, em especial com a tradição pragmática do interacionismo simbólico e da sociologia do conhecimento social-construtivista. São apresentados importantes conceitos fundamentais, além de sugestões para a metodologia e a aplicação metódica de estudos discursivos correspondentes.
Statistical physics of power flows on networks with a high share of fluctuating renewable generation
(2010)
Renewable energy sources will play an important role in future generation of electrical energy. This is due to the fact that fossil fuel reserves are limited and because of the waste caused by conventional electricity generation. The most important sources of renewable energy, wind and solar irradiation, exhibit strong temporal fluctuations. This poses new problems for the security of supply. Further, the power flows become a stochastic character so that new methods are required to predict flows within an electrical grid. The main focus of this work is the description of power flows in a electrical transmission network with a high share of renewable generation of electrical energy. To define an appropriate model, it is important to understand the general set-up of a stable system with fluctuating generation. Therefore, generation time series of solar and wind power are compared to load time series for whole Europe and the required balancing or storage capacities analyzed. With these insights, a simple model is proposed to study the power flows. An approximation to the full power flow equations is used and evaluated with Monte-Carlo simulations. Further, approximations to the distributions of power flows along the links are analytically derived. Finally, the results are compared to the power flows calculated from the generation and load data.