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Mit dem Verschwinden der Malaria aus Deutschland in der Mitte des letzten Jahrhunderts sank auch das wissenschaftliche Interesse an Stechmücken. Seit Jahrzehnten sind keine großflächigen systematischen Studien zum Vorkommen und zur Verbreitung der einheimischen Culicidenarten mehr durchgeführt worden, da diese scheinbar keine Vektorfunktion mehr hatten. Lediglich saisonal bedingte Massenvermehrungen waren und sind Anlass zu gezielten Bekämpfungsaktionen, die auch aktuell regionale Daten zur Stechmückenfauna liefern (BECKER & KAISER 1995). Diese und weitere sporadische Studien aus den letzten Jahren (BASTIAN 2000; HERRMANN 2000; KAMPEN unveröffentl.) zeigen, dass potenzielle Malariaüberträger nach wie vor bei uns heimisch sind. Gerade die anhaltende Diskussion über ‚emerging and resurging infectious diseases’ in Verbindung mit möglichen Klima- und Umweltveränderungen (GRATZ 1999, 2004) sollte aber das allgemeine Interesse an den einheimischen (potenziellen) Vektoren wecken, um für Eventualitäten gewappnet zu sein. Der weltweite Massentourismus und Tierhandel sorgt nicht nur für ein permanentes Angebot an Infektionsquellen für einheimische hämatophage Arthropoden, sondern erleichtert auch die Einschleppung und Ausbreitung von allochthonen Vektoren. So gelangte etwa die Tigermücke Aedes albopictus, ein effizienter Gelbfieber- und Dengue-Vektor, zu Beginn der 1990er Jahre mit dem Gebrauchtreifenhandel nach Südeuropa (KNUDSEN et al. 1996) und wandert seitdem ständig weiter nach Norden (SCHAFFNER 2001; FLACIO et al. 2004; SCHOLTE et al. 2006). Doch auch Zugvögel bringen seit jeher Viren aus afrikanischen Ländern nach Europa undkönnen einheimische Vektoren infizieren (MALKINSON & BANET 2002). Bis auf wenige Ausnahmen blieben große Epidemien bisher aus. Nicht so in Nordamerika, wo 1999 auf bislang unbekanntem Wege das West Nil-Virus eingeschleppt wurde und sich bis 2003 über die gesamten Vereinigten Staaten ausbreitete (GOULD & FIKRIG 2004). Zahlreiche Todesfälle bei Menschen, Pferden und Vögeln, insbesondere auf eine Virusübertragung durch Culex pipiens zurückzuführen, waren die Folge. Mit dem Tahyna-, Sindbis- und West Nil-Virus kursieren mindestens drei pathogene Stechmückenassoziierte Viren auch in Europa (ASPÖCK 1996; LUNDSTRÖM 1999). Erst kürzlich wurde in toten Vögeln in Österreich erstmals das Usutu-Virus außerhalb Afrikas nachgewiesen (WEISSENBÖCK et al. 2002). Ob es humanpathogenes Potenzial hat, ist unbekannt. Schließlich sind Stechmücken als Überträger der caninen Filariose von Bedeutung, die gelegentlich auch den Menschen befallen kann und sich offenbar ebenfalls vom Mittelmeerraum nach Norden ausbreitet (MURO 1999; PAMPIGLIONE & RIVASI 2000). Die vorgestellte Studie soll einen Beitrag zur Aktualisierung unserer Kenntnisse zum Vorkommen, zur Verbreitung und zur Biologie einheimischer Culiciden liefern, die erforderlich sind, um auf autochthone Erregerübertragung in geeigneter Weise reagieren zu können.
Bipolar disorder (BD) is a genetically complex mental illness characterized by severe oscillations of mood and behavior. Genome-wide association studies (GWAS) have identified several risk loci that together account for a small portion of the heritability. To identify additional risk loci, we performed a two-stage meta-analysis of >9 million genetic variants in 9,784 bipolar disorder patients and 30,471 controls, the largest GWAS of BD to date. In this study, to increase power we used ~2,000 lithium-treated cases with a long-term diagnosis of BD from the Consortium on Lithium Genetics, excess controls, and analytic methods optimized for markers on the Xchromosome. In addition to four known loci, results revealed genome-wide significant associations at two novel loci: an intergenic region on 9p21.3 (rs12553324, p = 5.87×10-9; odds ratio = 1.12) and markers within ERBB2 (rs2517959, p = 4.53×10-9; odds ratio = 1.13). No significant X-chromosome associations were detected and X-linked markers explained very little BD heritability. The results add to a growing list of common autosomal variants involved in BD and illustrate the power of comparing well-characterized cases to an excess of controls in GWAS.
Introduction: Potential health damage by environmental emission of tobacco smoke (environmental tobacco smoke, ETS) has been demonstrated convincingly in numerous studies. People, especially children, are still exposed to ETS in the small space of private cars. Although major amounts of toxic compounds from ETS are likely transported into the distal lung via particulate matter (PM), few studies have quantified the amount of PM in ETS. Study aim The aim of this study was to determine the ETS-dependent concentration of PM from both a 3R4F reference cigarette (RC) as well as a Marlboro Red brand cigarette (MRC) in a small enclosed space under different conditions of ventilation to model car exposure.
Method: In order to create ETS reproducibly, an emitter (ETSE) was constructed and mounted on to an outdoor telephone booth with an inner volume of 1.75 m3. Cigarettes were smoked under open- and closed-door condition to imitate different ventilation scenarios. PM2.5 concentration was quantified by a laser aerosol spectrometer (Grimm; Model 1.109), and data were adjusted for baseline values. Simultaneously indoor and outdoor climate parameters were recorded. The time of smoking was divided into the ETS generation phase (subset "emission") and a declining phase of PM concentration (subset "elimination"); measurement was terminated after 10 min. For all three time periods the average concentration of PM2.5 (Cmean-PM2.5) and the area under the PM2.5 concentration curve (AUC-PM2.5) was calculated. The maximum concentration (Cmax-PM2.5) was taken from the total interval.
Results: For both cigarette types open-door ventilation reduced the AUC-PM2.5 (RC: from 59 400 +/- 14 600 to 5 550 +/- 3 900 mug*sec/m3; MRC: from 86 500 +/- 32 000 to 7 300 +/- 2 400 mug*sec/m3; p < 0.001) and Cmean-PM2.5 (RC: from 600 +/- 150 to 56 +/- 40 mug/m3, MRC from 870 +/- 320 to 75 +/- 25 mug/m3; p < 0.001) by about 90%. Cmax-PM2.5 was reduced by about 80% (RC: from 1 050 +/- 230 to 185 +/- 125 mug/m3; MRC: from 1 560 +/-500 mug/m3 to 250 +/- 85 mug/m3; p < 0.001). In the subset "emission" we identified a 78% decrease in AUC-PM2.5 (RC: from 18 600 +/- 4 600 to 4 000 +/- 2 600 mug*sec/m3; MRC: from 26 600 +/- 7 200 to 5 800 +/- 1 700 mug*sec/m3; p < 0.001) and Cmean-PM2.5 (RC: from 430 +/- 108 to 93 +/- 60 mug/m3; MRC: from 620 +/- 170 to 134 +/- 40 mug/m3; p < 0.001). In the subset "elimination" we found a reduction of about 96-98% for AUC-PM2.5 (RC: from 40 800 +/- 11 100 to 1 500 +/- 1 700 mug*sec/m3; MRC: from 58 500 +/- 25 200 to 1 400 +/- 800 mug*sec/m3; p < 0.001) and Cmean-PM2.5 (RC: from 730 +/- 200 to 27 +/- 29 mug/m3; MRC: from 1 000 +/- 450 to 26 +/- 15 mug/m3; p < 0.001). Throughout the total interval Cmax-PM2.5 of MRC was about 50% higher (1 550 +/- 500 mug/m3) compared to RC (1 050 +/- 230 mug/m3; p < 0.05). For the subset "emission" - but not for the other periods - AUC-PM2.5 for MRC was 43% higher (MRC: 26 600 +/- 7 200 mug*sec/m3; RC: 18 600 +/- 4 600 mug*sec/m3; p < 0.05) and 44% higher for Cmean-PM2.5 (MRC: 620 +/- 170 mug/m3; RC: 430 +/- 108 mug/m3; p < 0.05).
Conclusion: This method allows reliable quantification of PM2.5-ETS exposure under various conditions, and may be useful for ETS risk assessment in realistic exposure situations. The findings demonstrate that open-door condition does not completely remove ETS from a defined indoor space of 1.75 m3. Because there is no safe level of ETS exposure ventilation is not adequate enough to prevent ETS exposure in confined spaces, e.g. private cars. Additionally, differences in the characteristics of cigarettes affect the amount of ETS particle emission and need to be clarified by ongoing investigations.
In einer 1170 ha großen Probefläche im Nationalpark Donau-
Auen (Niederösterreich) wurden Siedlungsdichten und
Habitatpräferenzen des Grünspechts Picus viridis untersucht.
Im Rahmen einer rationalisierten Revierkartierung zwischen
Februar und April 2008 wurden 14 Reviere ermittelt (Revierdichte:
0,12 Reviere/10 ha). Basierend auf dem Vorkommen
der Art in 400 m x 400 m Rastern wurde der Einfluss
der vorherrschenden Baumarten, des Bestandesalters, der
Länge der Waldrandgrenze sowie der Länge der Seitenarme
auf das Vorkommen des Grünspechts mittels verallgemeinerter
linearer Modelle analysiert. Der beste Prädiktor für
das Vorkommen der Art war der Grenzlinienanteil zwischen
Wald und Nicht-Wald-Bereichen. Die meisten Reviere befanden
sich in Bereichen des Untersuchungsgebiets, die
durch einen Damm vor Hochwasser geschützt sind. Die
Harte Au wurde im Vergleich zur Weichen Au signifikant
bevorzugt. Dies ist höchstwahrscheinlich mit einer besseren
Nahrungsverfügbarkeit (Ameisen) in den trockeneren Gebieten
zu erklären. Es konnten keine signifikanten Präferenzen
für bestimmte Baumarten festgestellt werden, Hybridpappeln
und Weiden (Arten der Weichen Au) wurden jedoch
scheinbar gemieden, was aber wohl eher auf die weniger
günstigen Bedingungen in feuchteren Lebensräumen zurückzuführen
ist. Alle Reviere lagen im Waldrandbereich
und beinhalteten Wiesen, Teile des Damms, aber auch landwirtschaftlich
genutzte Felder. Bei fünf Revieren dürften
intensiv genutzte Getreidefelder den einzigen Offenlandanteil
darstellen.
Background: With the rise of single-cell RNA sequencing new bioinformatic tools have been developed to handle specific demands, such as quantifying unique molecular identifiers and correcting cell barcodes. Here, we benchmarked several datasets with the most common alignment tools for single-cell RNA sequencing data. We evaluated differences in the whitelisting, gene quantification, overall performance, and potential variations in clustering or detection of differentially expressed genes. We compared the tools Cell Ranger version 6, STARsolo, Kallisto, Alevin, and Alevin-fry on 3 published datasets for human and mouse, sequenced with different versions of the 10X sequencing protocol.
Results: Striking differences were observed in the overall runtime of the mappers. Besides that, Kallisto and Alevin showed variances in the number of valid cells and detected genes per cell. Kallisto reported the highest number of cells; however, we observed an overrepresentation of cells with low gene content and unknown cell type. Conversely, Alevin rarely reported such low-content cells. Further variations were detected in the set of expressed genes. While STARsolo, Cell Ranger 6, Alevin-fry, and Alevin produced similar gene sets, Kallisto detected additional genes from the Vmn and Olfr gene family, which are likely mapping artefacts. We also observed differences in the mitochondrial content of the resulting cells when comparing a prefiltered annotation set to the full annotation set that includes pseudogenes and other biotypes.
Conclusion: Overall, this study provides a detailed comparison of common single-cell RNA sequencing mappers and shows their specific properties on 10X Genomics data.