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We discuss the early evolution of ultrarelativistic heavy-ion collisions within a multi- fluid dynamical model. In particular, we show that due to the finite mean-free path of the particles compression shock waves are smeared out considerably as compared to the one-fluid limit. Also, the maximal energy density of the baryons is much lower. We discuss the time scale of kinetic equilibration of the baryons in the central region and its relevance for directed flow. Finally, thermal emission of direct photons from the fluid of produced particles is calculated within the three-fluid model and two other simple expansion models. It is shown that the transverse momentum and rapidity spectra of photons give clue to the cooling law and the early rapidity distribution of the photon source.
Hadron and hadron cluster production in a hydrodynamical model including particle evaporation
(1997)
We discuss the evolution of the mixed phase at RHIC and SPS within boostinvariant hydrodynamics. In addition to the hydrodynamical expansion, we also consider evaporation of particles o the surface of the fluid. The back-reaction of this evaporation process on the dynamics of the fluid shortens the lifetime of the mixed phase. In our model this lifetime of the mixed phase is d 12 fm/c in Au + Au at RHIC and d 6.5 fm/c in Pb + Pb at SPS, even in the limit of vanishing transverse expansion velocity. Strong separation of strangeness occurs, especially in events (or at rapidities) with relatively high initial net baryon and strangeness number, enhancing the multiplicity of MEMOs (multiply strange nuclear clusters). If antiquarks and antibaryons reach saturation in the course of the pure QGP or mixed phase, we find that at RHIC the ratio of antideuterons to deuterons may exceed 0.3 and even 4He/4He > 0.1. In S + Au at SPS we find only N/N H 0.1. Due to fluctuations, at RHIC even negative baryon number at midrapidity is possible in individual events, so that the antibaryon and antibaryon-cluster yields exceed those of the corresponding baryons and clusters.
Protein-protein interactions within the plane of cellular membranes play a key role for many biological processes and in particular for transmembrane signaling. A prominent example is the ligand-induced crosslinking of cytokine receptors, where 3- dimensional cytokine binding followed by 2-dimensional interaction between the receptor subunits have been recognized to be important for regulating signaling specificity. The fundamental importance of such coupled interactions for cell-surface receptor activation has stimulated numerous theoretical studies, which have hardly been confirmed experimentally. An experimental approach to measure interactions and real time kinetics of type I interferon (IFN) induced assembly between interferon receptor subunits ifnar2 and ifnar1 on membrane was developed and determinants of the 2-dimensional interactions, such as dimensionality, size, valency, orientation, membrane fluidity and receptor density were quantitatively addressed The C-terminal decahistidine tagged extracellular domains (EC) of ifnar1 and ifnar2 were site- specifically tethered onto solid-supported fluid lipid membrane, which carried covalently attached chelator bis-nitrilotriacetic acid (bis-NTA) groups. Interactions on the lipid bilayer were detected with a novel solid phase detection technique, which allows simultaneous detection of ligand binding to a membrane anchored receptors and lateral interaction between them in the real time. This was achieved by combining two optical techniques: label-free reflectance interferometry (RIf) and total internal reflection fluorescence spectroscopy (TIRFS). Fluorescence signals, in the order of 10 fluorophores/µm2, were detected without substantial photobleaching. The sensitivity of the label-free interferometric detection was in the range of 10 pg/mm2. The crosstalk between the two signals was eliminated by means of spectral separation. Fluorescence was detected in the visible region and RIf was performed at 800 nm in the near infrared. Flow through conditions allowed to automate experiments and measure binding events as fast as ~ 5 s-1. Using this technique we have dissected the interactions involved in IFN-induced ifnar crosslinking. 2-dimensional association and dissociation rate constants were independently determined by tethering high stoichiometric excess of one of the receptor subunits and comparing dissociation of the labelled ligand away from the membrane in the absence and presence of the non-labelled high affinity competitor. Dissociation traces were fitted with the two-step dissociation model: the first step being the 2-dimensional separation of the ternary complex followed by the 3- dimensional ligand dissociation into solution. Label-free RIf detection allowed absolute parameterization of the 2-dimensional concentrations of the ifnar subunits on the membrane. The TIRFS signal provided high sensitivity of the ligand dissociation and was correlated against the RIf signal before fitting. These features of the detection system allowed us to parameterize the model, and the 2-dimensional association or dissociation rate constants were the only variables during the fitting. Another FRET based binding assay was developed to determine the 2- dimensional dissociation rate constant using a pulse-chase approach. The donor fluorescence from ifnar2-EC was quenched upon the ternary complex formation with the acceptor-labelled IFN and the nonlabelled ifnar1-EC. The equilibrium was perturbed by rapid tethering of substantial excess of the nonlabelled ifnar2-EC onto the membrane. The exchange of the labelled ifnar2-EC with the nonlabelled one was monitored as the decrease in the FRET signal with the 2-dimensional dissociation of ifnar2-EC from the ternary complex being the rate limiting step. Based on the several mutants and variants of the interacting proteins, the effect of different rate constants and receptor orientation on the 2-dimensional crosslinking dynamics was studied. We have identified several critical features of the 2- dimensional interactions on membranes, which cannot be readily concluded from the solution binding assays. The restricted rotation and the increased lifetime of the encounter complex due to high membrane viscosity are the main determinants of the 2-dimensional association. Tethering ifnar1-EC to the membrane via N-terminal decahistidine tag decreased the 2-dimensional association rate constant 4-5 fold. Electrostatic attraction and steering, the important mechanism to enhance association rate constant between the soluble proteins, are not pronounced for interactions on the membrane. Protein orientation due to membrane anchoring dominates over electrostatic effects and together with the increased lifetime of the encounter complex consequence that 2-dimensional association rate constants are quite similar and do not correlate with association rate constants in solution. The 2- dimensional dissociation rate constants were generally 2-5-fold lower compared to the corresponding 3-dimensional dissociation rate constants in solution. Possible explanations for this are that long lifetime of the encounter complex stabilizes the ternary complex or that membrane tethering affects the interaction diagram. In conclusion, combined TIRFS-RIf detection turn to be powerful and versatile technique to characterize protein-protein interactions on membranes.
Multiplayer games have become very popular in the PC market. Almost none of the current games are shipped without some support for multiplayer gaming. At the same time mobile devices are becoming more powerful and popularity of games on these platforms increases. However, there are almost no games that support multiplayer gaming despite the multiple options of these devices to connect with each other and build mobile ad hoc networks. Reasons for this lack of multiplayer support are the high diversity of mobile devices as well as the different protocols and their properties that these devices support. With “SmartBlaster” we developed a multiplayer game for several different platforms that is using several different channels (Bluetooth, IrDa, 802.11 and other networks supporting TCP/IP) to communicate between them.
This paper makes a case for the future development of European corporate law through regulatory competition rather than EC legislation. It is for the first time becoming legally possible for firms within the EU to select the national company law that they wish to govern their activities. A significant number of firms can be expected to exercise this freedom, and national legislatures can be expected to respond by seeking to make their company laws more attractive to firms. Whilst the UK is likely to be the single most successful jurisdiction in attracting firms, the presence of different models of corporate governance within Europe make it quite possible that competition will result in specialisation rather than convergence, and that no Member State will come to dominate as Delaware has done in the US. Procedural safeguards in the legal framework will direct the selection of laws which increase social welfare, as opposed simply to the welfare of those making the choice. Given that European legislators cannot be sure of the ‘optimal’ model for company law, the future of European company law-making would better be left with Member States than take the form of harmonized legislation.
Virtual screening of potential bioactive substances using the support vector machine approach
(2005)
Die vorliegende Dissertation stellt eine kumulative Arbeit dar, die in insgesamt acht wissenschaftlichen Publikationen (fünf publiziert, zwei eingerichtet und eine in Vorbereitung) dargelegt ist. In diesem Forschungsprojekt wurden Anwendungen von maschinellem Lernen für das virtuelle Screening von Moleküldatenbanken durchgeführt. Das Ziel war primär die Einführung und Überprüfung des Support-Vector-Machine (SVM) Ansatzes für das virtuelle Screening nach potentiellen Wirkstoffkandidaten. In der Einleitung der Arbeit ist die Rolle des virtuellen Screenings im Wirkstoffdesign beschrieben. Methoden des virtuellen Screenings können fast in jedem Bereich der gesamten pharmazeutischen Forschung angewendet werden. Maschinelles Lernen kann einen Einsatz finden von der Auswahl der ersten Moleküle, der Optimierung der Leitstrukturen bis hin zur Vorhersage von ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Toxicity) Eigenschaften. In Abschnitt 4.2 werden möglichen Verfahren dargestellt, die zur Beschreibung von chemischen Strukturen eingesetzt werden können, um diese Strukturen in ein Format zu bringen (Deskriptoren), das man als Eingabe für maschinelle Lernverfahren wie Neuronale Netze oder SVM nutzen kann. Der Fokus ist dabei auf diejenigen Verfahren gerichtet, die in der vorliegenden Arbeit verwendet wurden. Die meisten Methoden berechnen Deskriptoren, die nur auf der zweidimensionalen (2D) Struktur basieren. Standard-Beispiele hierfür sind physikochemische Eigenschaften, Atom- und Bindungsanzahl etc. (Abschnitt 4.2.1). CATS Deskriptoren, ein topologisches Pharmakophorkonzept, sind ebenfalls 2D-basiert (Abschnitt 4.2.2). Ein anderer Typ von Deskriptoren beschreibt Eigenschaften, die aus einem dreidimensionalen (3D) Molekülmodell abgeleitet werden. Der Erfolg dieser Beschreibung hangt sehr stark davon ab, wie repräsentativ die 3D-Konformation ist, die für die Berechnung des Deskriptors angewendet wurde. Eine weitere Beschreibung, die wir in unserer Arbeit eingesetzt haben, waren Fingerprints. In unserem Fall waren die verwendeten Fingerprints ungeeignet zum Trainieren von Neuronale Netzen, da der Fingerprintvektor zu viele Dimensionen (~ 10 hoch 5) hatte. Im Gegensatz dazu hat das Training von SVM mit Fingerprints funktioniert. SVM hat den Vorteil im Vergleich zu anderen Methoden, dass sie in sehr hochdimensionalen Räumen gut klassifizieren kann. Dieser Zusammenhang zwischen SVM und Fingerprints war eine Neuheit, und wurde von uns erstmalig in die Chemieinformatik eingeführt. In Abschnitt 4.3 fokussiere ich mich auf die SVM-Methode. Für fast alle Klassifikationsaufgaben in dieser Arbeit wurde der SVM-Ansatz verwendet. Ein Schwerpunkt der Dissertation lag auf der SVM-Methode. Wegen Platzbeschränkungen wurde in den beigefügten Veröffentlichungen auf eine detaillierte Beschreibung der SVM verzichtet. Aus diesem Grund wird in Abschnitt 4.3 eine vollständige Einführung in SVM gegeben. Darin enthalten ist eine vollständige Diskussion der SVM Theorie: optimale Hyperfläche, Soft-Margin-Hyperfläche, quadratische Programmierung als Technik, um diese optimale Hyperfläche zu finden. Abschnitt 4.3 enthält auch eine Diskussion von Kernel-Funktionen, welche die genaue Form der optimalen Hyperfläche bestimmen. In Abschnitt 4.4 ist eine Einleitung in verschiede Methoden gegeben, die wir für die Auswahl von Deskriptoren genutzt haben. In diesem Abschnitt wird der Unterschied zwischen einer „Filter“- und der „Wrapper“-basierten Auswahl von Deskriptoren herausgearbeitet. In Veröffentlichung 3 (Abschnitt 7.3) haben wir die Vorteile und Nachteile von Filter- und Wrapper-basierten Methoden im virtuellen Screening vergleichend dargestellt. Abschnitt 7 besteht aus den Publikationen, die unsere Forschungsergebnisse enthalten. Unsere erste Publikation (Veröffentlichung 1) war ein Übersichtsartikel (Abschnitt 7.1). In diesem Artikel haben wir einen Gesamtüberblick der Anwendungen von SVM in der Bio- und Chemieinformatik gegeben. Wir diskutieren Anwendungen von SVM für die Gen-Chip-Analyse, die DNASequenzanalyse und die Vorhersage von Proteinstrukturen und Proteininteraktionen. Wir haben auch Beispiele beschrieben, wo SVM für die Vorhersage der Lokalisation von Proteinen in der Zelle genutzt wurden. Es wird dabei deutlich, dass SVM im Bereich des virtuellen Screenings noch nicht verbreitet war. Um den Einsatz von SVM als Hauptmethode unserer Forschung zu begründen, haben wir in unserer nächsten Publikation (Veröffentlichung 2) (Abschnitt 7.2) einen detaillierten Vergleich zwischen SVM und verschiedenen neuronalen Netzen, die sich als eine Standardmethode im virtuellen Screening etabliert haben, durchgeführt. Verglichen wurde die Trennung von wirstoffartigen und nicht-wirkstoffartigen Molekülen („Druglikeness“-Vorhersage). Die SVM konnte 82% aller Moleküle richtig klassifizieren. Die Klassifizierung war zudem robuster als mit dreilagigen feedforward-ANN bei der Verwendung verschiedener Anzahlen an Hidden-Neuronen. In diesem Projekt haben wir verschiedene Deskriptoren zur Beschreibung der Moleküle berechnet: Ghose-Crippen Fragmentdeskriptoren [86], physikochemische Eigenschaften [9] und topologische Pharmacophore (CATS) [10]. Die Entwicklung von weiteren Verfahren, die auf dem SVM-Konzept aufbauen, haben wir in den Publikationen in den Abschnitten 7.3 und 7.8 beschrieben. Veröffentlichung 3 stellt die Entwicklung einer neuen SVM-basierten Methode zur Auswahl von relevanten Deskriptoren für eine bestimmte Aktivität dar. Eingesetzt wurden die gleichen Deskriptoren wie in dem oben beschriebenen Projekt. Als charakteristische Molekülgruppen haben wir verschiedene Untermengen der COBRA Datenbank ausgewählt: 195 Thrombin Inhibitoren, 226 Kinase Inhibitoren und 227 Faktor Xa Inhibitoren. Es ist uns gelungen, die Anzahl der Deskriptoren von ursprünglich 407 auf ungefähr 50 zu verringern ohne signifikant an Klassifizierungsgenauigkeit zu verlieren. Unsere Methode haben wir mit einer Standardmethode für diese Anwendung verglichen, der Kolmogorov-Smirnov Statistik. Die SVM-basierte Methode erwies sich hierbei in jedem betrachteten Fall als besser als die Vergleichsmethoden hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit bei der gleichen Anzahl an Deskriptoren. Eine ausführliche Beschreibung ist in Abschnitt 4.4 gegeben. Dort sind auch verschiedene „Wrapper“ für die Deskriptoren-Auswahl beschrieben. Veröffentlichung 8 beschreibt die Anwendung von aktivem Lernen mit SVM. Die Idee des aktiven Lernens liegt in der Auswahl von Molekülen für das Lernverfahren aus dem Bereich an der Grenze der verschiedenen zu unterscheidenden Molekülklassen. Auf diese Weise kann die lokale Klassifikation verbessert werden. Die folgenden Gruppen von Moleküle wurden genutzt: ACE (Angiotensin converting enzyme), COX2 (Cyclooxygenase 2), CRF (Corticotropin releasing factor) Antagonisten, DPP (Dipeptidylpeptidase) IV, HIV (Human immunodeficiency virus) protease, Nuclear Receptors, NK (Neurokinin receptors), PPAR (peroxisome proliferator-activated receptor), Thrombin, GPCR und Matrix Metalloproteinasen. Aktives Lernen konnte die Leistungsfähigkeit des virtuellen Screenings verbessern, wie sich in dieser retrospektiven Studie zeigte. Es bleibt abzuwarten, ob sich das Verfahren durchsetzen wird, denn trotzt des Gewinns an Vorhersagegenauigkeit ist es aufgrund des mehrfachen SVMTrainings aufwändig. Die Publikationen aus den Abschnitten 7.5, 7.6 und 7.7 (Veröffentlichungen 5-7) zeigen praktische Anwendungen unserer SVM-Methoden im Wirkstoffdesign in Kombination mit anderen Verfahren, wie der Ähnlichkeitssuche und neuronalen Netzen zur Eigenschaftsvorhersage. In zwei Fällen haben wir mit dem Verfahren neuartige Liganden für COX-2 (cyclooxygenase 2) und dopamine D3/D2 Rezeptoren gefunden. Wir konnten somit klar zeigen, dass SVM-Methoden für das virtuelle Screening von Substanzdatensammlungen sinnvoll eingesetzt werden können. Es wurde im Rahmen der Arbeit auch ein schnelles Verfahren zur Erzeugung großer kombinatorischer Molekülbibliotheken entwickelt, welches auf der SMILES Notation aufbaut. Im frühen Stadium des Wirstoffdesigns ist es wichtig, eine möglichst „diverse“ Gruppe von Molekülen zu testen. Es gibt verschiedene etablierte Methoden, die eine solche Untermenge auswählen können. Wir haben eine neue Methode entwickelt, die genauer als die bekannte MaxMin-Methode sein sollte. Als erster Schritt wurde die „Probability Density Estimation“ (PDE) für die verfügbaren Moleküle berechnet. [78] Dafür haben wir jedes Molekül mit Deskriptoren beschrieben und die PDE im N-dimensionalen Deskriptorraum berechnet. Die Moleküle wurde mit dem Metropolis Algorithmus ausgewählt. [87] Die Idee liegt darin, wenige Moleküle aus den Bereichen mit hoher Dichte auszuwählen und mehr Moleküle aus den Bereichen mit niedriger Dichte. Die erhaltenen Ergebnisse wiesen jedoch auf zwei Nachteile hin. Erstens wurden Moleküle mit unrealistischen Deskriptorwerten ausgewählt und zweitens war unser Algorithmus zu langsam. Dieser Aspekt der Arbeit wurde daher nicht weiter verfolgt. In Veröffentlichung 6 (Abschnitt 7.6) haben wir in Zusammenarbeit mit der Molecular-Modeling Gruppe von Aventis-Pharma Deutschland (Frankfurt) einen SVM-basierten ADME Filter zur Früherkennung von CYP 2C9 Liganden entwickelt. Dieser nichtlineare SVM-Filter erreichte eine signifikant höhere Vorhersagegenauigkeit (q2 = 0.48) als ein auf den gleichen Daten entwickelten PLS-Modell (q2 = 0.34). Es wurden hierbei Dreipunkt-Pharmakophordeskriptoren eingesetzt, die auf einem dreidimensionalen Molekülmodell aufbauen. Eines der wichtigen Probleme im computerbasierten Wirkstoffdesign ist die Auswahl einer geeigneten Konformation für ein Molekül. Wir haben versucht, SVM auf dieses Problem anzuwenden. Der Trainingdatensatz wurde dazu mit jeweils mehreren Konformationen pro Molekül angereichert und ein SVM Modell gerechnet. Es wurden anschließend die Konformationen mit den am schlechtesten vorhergesagten IC50 Wert aussortiert. Die verbliebenen gemäß dem SVM-Modell bevorzugten Konformationen waren jedoch unrealistisch. Dieses Ergebnis zeigt Grenzen des SVM-Ansatzes auf. Wir glauben jedoch, dass weitere Forschung auf diesem Gebiet zu besseren Ergebnissen führen kann.
After a brief introduction on QCD and effective models in the first chapter, I analyze the dependence of the QCD transition temperature on the quark (or pion) mass in the second chapter. I found that a linear sigma model, which links the transition to chiral symmetry restoration, predicts a much stronger dependence of T_c on m_pi than seen in present lattice data for m_pi >~ 0.4 GeV. On the other hand, an effective Lagrangian for the Polyakov loop requires only small explicit symmetry breaking to describe T_c(m_pi) in the above mass range. In the third and fourth chapter, I study the linear sigma model with O(N) symmetry at nonzero temperature in the framework of the Cornwall-Jackiw-Tomboulis formalism. Extending the set of two-particle irreducible diagrams by adding sunset diagrams to the usual Hartree-Fock (or Hartree) contributions, I derive a new approximation scheme which extends the standard Hartree-Fock (or Hartree) approximation by the inclusion of nonzero decay widths.