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Ziel dieser Arbeit war, die Reaktion von biologischen Gewebeproben auf dünn- und dicht-ionisierende Strahlung zu evaluieren. Dafür wurden die Gewebeproben konventioneller Röntgenstrahlung sowie einem ausgedehnten 12C-Ionen Bragg-Peak ausgesetzt. Zur Bestrahlung der biologischen Proben mit 12C wurde mit dem GSI-eigenen Simulationsprogramm TRiP98 ein Tiefendosisprofil eines ausgedehnten Bragg-peaks erstellt. Ein weiteres Ziel dieser Arbeit war, dieses Tiefendosisprofil mit drei anderen Simulationsprogrammen (ATIMA, MCHIT, TRIM) zu reproduzieren und zu vergleichen.
ATIMA und TRIM sind allgemeine Programme für den Energieverlust von Ionen in Materie. Sie können das von TRiP98 berechnetet Tiefendosisprofil nur ungenügend reproduzieren, da sie aufgrund fehlender Fragmentierung ein linear ansteigendes Tiefendosisprofil berechnen. Das Monte Carlo-Programm MCHIT, welches speziell für die Wechselwirkung von Ionen mit Materie in medizinischer Anwendung entwickelt wurde, zeigt die beste Übereinstimmung mit der TRiP98-Referenzkurve. Bis auf eine leicht höhere Durchschnittsdosis um 0.1 Gy konnte das Tiefendosisprofil nahezu exakt reproduziert werden.
Die biologischen Proben bestanden aus Schnittkulturen gesunder Maus-Lebern und Explantatkulturen gesunder Maus-Pankreata, um Nebenwirkungen ionisierender Strahlen abzuschätzen. Zusätzlich wurde die Reaktion auf 12C-Bestrahlung in neoplastischem Lebergewebe transgener c-myc/TGF-α Mäuse mit induzierbarem Lebertumor bestimmt. Um eine mögliche Tageszeitabhängigkeit der Gewebereaktion auf die Bestrahlung zu untersuchen, wurden die Schnitt- und Explantatkulturen zu zwei unterschiedlichen Tageszeiten präpariert: zur Mitte des subjektiven Tages und zur Mitte der subjektiven Nacht.
Die Präparate wurden für mehrere Tage auf einer Membran an einer Grenzschicht von Flüssigkeit und Luft kultiviert. Leber- und Pankreaskulturen gesunder C3H wildtyp Mäuse wurden mit einer Dosis von 2 Gy, 5 Gy oder 10 Gy Röntgenstrahlen bestrahlt. Leber- und Pankreaskulturen transgener Mäuse wurden mit ausgedehnten C-Ionen Bragg Peaks gleicher Dosen bestrahlt. Als Kontrolle dienten unbestrahlte Proben. Alle Proben wurden 1 h bzw. 24 h nach der Bestrahlung fixiert und immunhistochemisch auf Marker für Proliferation (Ki67), Apoptose (Caspase3) und DNA- Doppelstrangbrüche (γH2AX) untersucht.
Während die Pankreas-Präparate im Hinblick auf die untersuchten Parameter leider keine auswertbaren Ergebnisse ergaben, zeigten die untersuchten Parameter im gesunden Lebergewebe deutliche Tag-Nacht Unterschiede: die Proliferationsrate war zur Mitte des subjektiven Tages signifikant höher als zur Mitte der subjektiven Nacht. Umgekehrt waren die Raten für DNA-Doppelstrangbrüche zur Mitte der subjektiven Nacht signifikant erhöht. Diese Tag-Nacht Unterschiede ließen sich in neoplastischem Lebergewebe nicht nachweisen. Unabhängig von der Art und Dosis, hatte die Bestrahlung im gesunden Lebergewebe keinen Einfluss auf die untersuchten Parameter. In neoplastischem Lebergewebe hingegen wird die Rate an DNA-Doppelstrangbrüchen durch eine Bestrahlung dosisabhängig erhöht.
Die Auswirkungen ionisierender Strahlen auf das circadiane Uhrwerk wurden in Gewebeproben transgener Per2luc-Mäuse überprüft. Per2luc-Mäuse exprimieren das Enzym Luziferase unter der Kontrolle des Promoters von Per2, einem wichtigen Bestandteil des circadianen Uhrwerks. Daher erlaubt die Analyse dieser Tiere, den circadianen Rhythmus des molekularen Uhrwerks in Leber und anderen Geweben durch Messung der Luziferase-Aktivität in Echtzeit aufzuzeichnen. Wie in Leber- und Nebennierenkulturen dieser Tiere gezeigt werden konnte, führten ioniserende Strahlen dosisabhängig zu einem Phasenvorsprung des circadianen Uhrwerks.
Die Ergebnisse erlauben die Schlussfolgerung, dass ionisierende Strahlen das circadiane Uhrwerk verstellen, Proliferation und Apoptose in gesundem Lebergewebe jedoch kaum beeinflussen.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war, die systematischen Anfangsverluste im SIS18 zu minimieren. Das SIS18 soll als Injektor für das SIS100 in der neuen geplanten FAIR-Anlage eingesetzt werden und dafür die Strahlintensität erhöht werden. Eine wesentliche Rolle spielen das dynamische Vakuum im SIS18 und die anfänglichen Strahlverluste, verursacht durch Multiturn-Injektions- (MTI) oder HF-Einfangsverluste. Um den dynamischen Restgasdruck im SIS18 zu stabilisieren, müssen diese systematischen Anfangsverluste minimiert werden. Strahlteilchen, welche auf der Vakuumkammerwand verloren gehen, führen durch ionenstimulierte Desorption zu einem lokalen Druckanstieg. Dies wiederum erhöht die Wahrscheinlichkeit für Stöße zwischen Restgasteilchen und Strahlionen, wodurch diese umgeladen werden können und nach einem dispersiven Element (Dipol) auf der Vakuumkammer verloren gehen. Dies produziert einen weiteren lokalen Druckanstieg und verursacht eine massive Erhöhung der Umladungsraten. Eine Möglichkeit, die anfänglichen Verluste zu minimieren bzw. zu kontrollieren, ist die MTI-Verluste auf den Transferkanal (TK) zu verlagern, da dort ein Druckanstieg den umlaufenden Strahl im SIS18 nicht stört. Im Transferkanal werden die Strahlränder mit Hilfe von Schlitzen beschnitten und somit eine scharf definierte Phasenraumfläche erzeugt. ...
Das Gehirn ist die wohl komplexeste Struktur auf Erden, die der Mensch erforscht. Es besteht aus einem riesigen Netzwerk von Nervenzellen, welches in der Lage ist eingehende sensorische Informationen zu verarbeiten um daraus eine sinnvolle Repräsentation der Umgebung zu erstellen. Außerdem koordiniert es die Aktionen des Organismus um mit der Umgebung zu interagieren. Das Gehirn hat die bemerkenswerte Fähigkeit sowohl Informationen zu speichern als auch sich ständig an ändernde Bedingungen anzupassen, und zwar über die gesamte Lebensdauer. Dies ist essentiell für Mensch oder Tier um sich zu entwickeln und zu lernen. Die Grundlage für diesen lebenslangen Lernprozess ist die Plastizität des Gehirns, welche das riesige Netzwerk von Neuronen ständig anpasst und neu verbindet. Die Veränderungen an den synaptischen Verbindungen und der intrinsischen Erregbarkeit jedes Neurons finden durch selbstorganisierte Mechanismen statt und optimieren das Verhalten des Organismus als Ganzes. Das Phänomen der neuronalen Plastizität beschäftigt die Neurowissenschaften und anderen Disziplinen bereits über mehrere Jahrzehnte. Dabei beschreibt die intrinsische Plastizität die ständige Anpassung der Erregbarkeit eines Neurons um einen ausbalancierten, homöostatischen Arbeitsbereich zu gewährleisten. Aber besonders die synaptische Plastizität, welche die Änderungen in der Stärke bestehender Verbindungen bezeichnet, wurde unter vielen verschiedenen Bedingungen erforscht und erwies sich mit jeder neuen Studie als immer komplexer. Sie wird durch ein komplexes Zusammenspiel von biophysikalischen Mechanismen induziert und hängt von verschiedenen Faktoren wie der Frequenz der Aktionspotentiale, deren Timing und dem Membranpotential ab und zeigt außerdem eine metaplastische Abhängigkeit von vergangenen Ereignissen. Letztlich beeinflusst die synaptische Plastizität die Signalverarbeitung und Berechnung einzelner Neuronen und der neuronalen Netzwerke.
Der Schwerpunkt dieser Arbeit ist es das Verständnis der biologischen Mechanismen und deren Folgen, die zu den beobachteten Plastizitätsphänomene führen, durch eine stärker vereinheitlichte Theorie voranzutreiben.Dazu stelle ich zwei funktionale Ziele für neuronale Plastizität auf, leite Lernregeln aus diesen ab und analysiere deren Konsequenzen und Vorhersagen.
Kapitel 3 untersucht die Unterscheidbarkeit der Populationsaktivität in Netzwerken als funktionales Ziel für neuronale Plastizität. Die Hypothese ist dabei, dass gerade in rekurrenten aber auch in vorwärtsgekoppelten Netzwerken die Populationsaktivität als Repräsentation der Eingangssignale optimiert werden kann, wenn ähnliche Eingangssignale eine möglichst unterschiedliche Repräsentation haben und dadurch für die nachfolgende Verarbeitung besser unterscheidbar sind. Das funktionale Ziel ist daher diese Unterscheidbarkeit durch Veränderungen an den Verbindungsstärke und der Erregbarkeit der Neuronen mithilfe von lokalen selbst-organisierten Lernregeln zu maximieren. Aus diesem funktionale Ziel lassen sich eine Reihe von Standard-Lernenregeln für künstliche neuronale Netze gemeinsam abzuleiten.
Kapitel 4 wendet einen ähnlichen funktionalen Ansatz auf ein komplexeres, biophysikalisches Neuronenmodell an. Das Ziel ist eine spärliche, stark asymmetrische Verteilung der synaptischen Stärke, wie sie auch bereits mehrfach experimentell gefunden wurde, durch lokale, synaptische Lernregeln zu maximieren. Aus diesem funktionalen Ansatz können alle wichtigen Phänomene der synaptischen Plastizität erklärt werden. Simulationen der Lernregel in einem realistischen Neuronmodell mit voller Morphologie erklären die Daten von timing-, raten- und spannungsabhängigen Plastizitätsprotokollen. Die Lernregel hat auch eine intrinsische Abhängigkeit von der Position der Synapse, welche mit den experimentellen Ergebnissen übereinstimmt. Darüber hinaus kann die Lernregel ohne zusätzliche Annahmen metaplastische Phänomene erklären. Dabei sagt der Ansatz eine neue Form der Metaplastizität voraus, welche die timing-abhängige Plastizität beeinflusst. Die formulierte Lernregel führt zu zwei neuartigen Vereinheitlichungen für synaptische Plastizität: Erstens zeigt sie, dass die verschiedenen Phänomene der synaptischen Plastizität als Folge eines einzigen funktionalen Ziels verstanden werden können. Und zweitens überbrückt der Ansatz die Lücke zwischen der funktionalen und mechanistische Beschreibungsweise. Das vorgeschlagene funktionale Ziel führt zu einer Lernregel mit biophysikalischer Formulierung, welche mit etablierten Theorien der biologischen Mechanismen in Verbindung gebracht werden kann. Außerdem kann das Ziel einer spärlichen Verteilung der synaptischen Stärke als Beitrag zu einer energieeffizienten synaptischen Signalübertragung und optimierten Codierung interpretiert werden.
Coupling local, slowly adapting variables to an attractor network allows to destabilize all attractors, turning them into attractor ruins. The resulting attractor relict network may show ongoing autonomous latching dynamics. We propose to use two generating functionals for the construction of attractor relict networks, a Hopfield energy functional generating a neural attractor network and a functional based on information-theoretical principles, encoding the information content of the neural firing statistics, which induces latching transition from one transiently stable attractor ruin to the next. We investigate the influence of stress, in terms of conflicting optimization targets, on the resulting dynamics. Objective function stress is absent when the target level for the mean of neural activities is identical for the two generating functionals and the resulting latching dynamics is then found to be regular. Objective function stress is present when the respective target activity levels differ, inducing intermittent bursting latching dynamics.
Which are the factors underlying human information production on a global level? In order to gain an insight into this question we study a corpus of 252–633 mil. publicly available data files on the Internet corresponding to an overall storage volume of 284–675 Terabytes. Analyzing the file size distribution for several distinct data types we find indications that the neuropsychological capacity of the human brain to process and record information may constitute the dominant limiting factor for the overall growth of globally stored information, with real-world economic constraints having only a negligible influence. This supposition draws support from the observation that the files size distributions follow a power law for data without a time component, like images, and a log-normal distribution for multimedia files, for which time is a defining qualia.
Author summary: The generation of new information is limited by two key factors, by the incurring economic costs and by the capacity of the human brain to process and store data and information; the controlling agent needs to retain an overall understanding even when data is generated by semiautomatic processes. These processes are reflected in the statistical properties of the data files publicly available on the Internet. Collecting a corpus of 252–633 mil. files we find that the statistics of the file size distribution are consistent with the supposition that data production on a global level is shaped and limited by the neuropsychological information processing capacity of the brain, with economic and hardware constraints having a negligible influence.
Abstract: Simple cells in primary visual cortex were famously found to respond to low-level image components such as edges. Sparse coding and independent component analysis (ICA) emerged as the standard computational models for simple cell coding because they linked their receptive fields to the statistics of visual stimuli. However, a salient feature of image statistics, occlusions of image components, is not considered by these models. Here we ask if occlusions have an effect on the predicted shapes of simple cell receptive fields. We use a comparative approach to answer this question and investigate two models for simple cells: a standard linear model and an occlusive model. For both models we simultaneously estimate optimal receptive fields, sparsity and stimulus noise. The two models are identical except for their component superposition assumption. We find the image encoding and receptive fields predicted by the models to differ significantly. While both models predict many Gabor-like fields, the occlusive model predicts a much sparser encoding and high percentages of ‘globular’ receptive fields. This relatively new center-surround type of simple cell response is observed since reverse correlation is used in experimental studies. While high percentages of ‘globular’ fields can be obtained using specific choices of sparsity and overcompleteness in linear sparse coding, no or only low proportions are reported in the vast majority of studies on linear models (including all ICA models). Likewise, for the here investigated linear model and optimal sparsity, only low proportions of ‘globular’ fields are observed. In comparison, the occlusive model robustly infers high proportions and can match the experimentally observed high proportions of ‘globular’ fields well. Our computational study, therefore, suggests that ‘globular’ fields may be evidence for an optimal encoding of visual occlusions in primary visual cortex.
Author Summary: The statistics of our visual world is dominated by occlusions. Almost every image processed by our brain consists of mutually occluding objects, animals and plants. Our visual cortex is optimized through evolution and throughout our lifespan for such stimuli. Yet, the standard computational models of primary visual processing do not consider occlusions. In this study, we ask what effects visual occlusions may have on predicted response properties of simple cells which are the first cortical processing units for images. Our results suggest that recently observed differences between experiments and predictions of the standard simple cell models can be attributed to occlusions. The most significant consequence of occlusions is the prediction of many cells sensitive to center-surround stimuli. Experimentally, large quantities of such cells are observed since new techniques (reverse correlation) are used. Without occlusions, they are only obtained for specific settings and none of the seminal studies (sparse coding, ICA) predicted such fields. In contrast, the new type of response naturally emerges as soon as occlusions are considered. In comparison with recent in vivo experiments we find that occlusive models are consistent with the high percentages of center-surround simple cells observed in macaque monkeys, ferrets and mice.
Part of Focus on High Energy Density Physics. In this paper, we present a novel theoretical approach, which allows the study of nonequilibrium dynamics of both electrons and atoms/ions within free-electron laser excited semiconductors at femtosecond time scales. The approach consists of the Monte-Carlo method treating photoabsorption, high-energy-electron and core-hole kinetics and relaxation processes. Low-energy electrons localized within the valence and conduction bands of the target are treated with a temperature equation, including source terms, defined by the exchange of energy and particles with high-energy electrons and atoms. We follow the atomic motion with the molecular dynamics method on the changing potential energy surface. The changes of the potential energy surface and of the electron band structure are calculated at each time step with the help of the tight-binding method. Such a combination of methods enables investigation of nonequilibrium structural changes within materials under extreme ultraviolet (XUV) femtosecond irradiation. Our analysis performed for diamond irradiated with an XUV femtosecond laser pulse predicts for the first time in this wavelength regime the nonthermal phase transition from diamond to graphite. Similar to the case of visible light irradiation, this transition takes place within a few tens of femtoseconds and is caused by changes of the interatomic potential induced by ultrafast electronic excitations. It thus occurs well before the heating stimulated by electron–phonon coupling starts to play a role. This allows us to conclude that this transition is nonthermal and represents a general mechanism of the response of solids to ultrafast electron excitations.
In non-hadronic axion models, which have a tree-level axion-electron interaction, the Sun produces a strong axion flux by bremsstrahlung, Compton scattering, and axiorecombination, the "BCA processes." Based on a new calculation of this flux, including for the first time axio-recombination, we derive limits on the axion-electron Yukawa coupling gae and axion-photon interaction strength ga using the CAST phase-I data (vacuum phase). For ma <~ 10 meV/c2 we find ga gae < 8.1 × 10−23 GeV−1 at 95% CL. We stress that a next-generation axion helioscope such as the proposed IAXO could push this sensitivity into a range beyond stellar energy-loss limits and test the hypothesis that white-dwarf cooling is dominated by axion emission.
Supersurface electron scattering, i.e., electron energy losses and associated deflections in vacuum above the surface of a medium, is shown to contribute significantly to electron spectra. We have obtained experimental verification (in absolute units) of theoretical predictions that the angular distribution of the supersurface backscattering probability exhibits strong oscillations which are anticorrelated with the generalized Ramsauer-Townsend minima in the backscattering probability. We have investigated 500-eV electron backscattering from an Au surface for an incidence angle of 70° and scattering angles between 37° and 165°. After removing the contribution of supersurface scattering from the experimental data, the resulting angular and energy distribution agrees with the Landau-Goudsmit-Saunderson (LGS) theory, which was proposed about 60 years ago, while the raw data are anticorrelated with LGS theory. This result implies that supersurface scattering is an essential phenomenon for quantitative understanding of electron spectra.
In the study of trapped two-component Bose gases, a widely used dynamical protocol is to start from the ground state of a one-component condensate and then switch half the atoms into another hyperfine state. The slightly different intra-component and inter-component interactions can then lead to highly non-trivial dynamics, especially in the density mismatch between the two components, commonly referred to as 'spin' density. We study and classify the possible subsequent dynamics, over a wide variety of parameters spanned by the trap strength and by the inter- to intra-component interaction ratio. A stability analysis suited to the trapped situation provides us with a framework to explain the various types of dynamics in different regimes.