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Diese Masterarbeit befasst sich mit der Datenvisualisierung innerhalb der CyanoFactory Knowledge Base. Die CyanoFactory Knowledge Base ist dabei eine Webanwendung für die Speicherung, Verarbeitung und Visualisierung von Informationen bezüglich der Daten aus dem europäischen Forschungsprojekt CyanoFactory. Innerhalb der Arbeit wurden dabei die interaktiven Visualisierungen von Protein-Protein-Interaktionen und Protein-Chemikalien-Interaktionen des Modellorganismus Synechocystis sp. PCC 6803 umgesetzt und als Webtool in die CyanoFactory Knowledge Base integriert. Im Rahmen dieser Arbeit wurde auch eine visuelle Ausgabe für Flux-Balance-Analysen erstellt. Neben der Visualisierung der Interaktionen innerhalb von Synechocystis sp. PCC 6803 wurde eine Analyse von dessen Protein-Interaktionsnetzwerk durchgeführt.
The almost complete transcription of the human genome yield in a high number of transcripts, that do not encode proteins. However, the functional elucidation of especially long non cod-ing RNAs is still difficult. Secondary structure analysis is assumed to be a possible method to detect functional relationships of lncRNAs on a large scale, but it is still time consuming and error-prone. GRAPHCLUST, the currently most suitable clustering tool based on RNA secondary structure analysis, lacks mainly in an efficient method for the interpretation of its results. Hence, an independent and interactive RNA clustering interpretation tool was developed to allow visu-alisation and an efficient analysis of RNA clustering results.
Indieser Arbeit werden Einflussfaktoren der Wasserstoffentstehung bei Rhodobacter sphaeroidesStamm 2.4.1 auf Genom- undTranskriptomebene untersucht. Zudiesem Zweck wurden eine Re-Sequenzierung sowie die Sequenzierung desTranskriptoms durchgeführt. DieDaten wurden anschließend bioinformatisch ausgewertet. Langfristiges Ziel ist die Optimierung derFermentationsbedingungen von Rhodobacter. DieAusbeute entstehenden Wasserstoffs soll maximiert werden, um dasGas als alternativen Energieträger verwenden zu können.
In this work a novelty detection framework provided by M. Filippone and G. Sanguinetti is considered, which is useful especially when only few training samples are available. It is restricted to Gaussian mixture models and makes use of information theory, applying the Kullback-Leibler divergence. In this work two variations of the framework are presented, applying the symmetric Hellinger divergence and a statistical likelihood approach.
For the first time it was discovered that ultraviolet radiation with a wavelength of 200 to 400 nm (maximum 365 nm) radiated from a distance of 40 cm (intensity: 3500 mW/cm²) to PMMA altered its surface wettability as well as a roughness at the nanoscale that was observed with an atomic force microscope (AFM). The roughness rises and falls again in a short time ( 1-2days ) after 75 min and 180 min irradiation time. However , during the next 10 days roughness became stabilized and there was no influence of UV if PMMA was stored in air or in a Petri dish out of glass.
This master thesis investigates a new method for the feature extraction of gray scale images, the so called „Non-Euclidean Principal Component Analysis“ 1. Thereby the standard inner product of the Euclidean space is substituted by a semi inner product in the well known learning rule of Oja and Sanger. The new method is compared with the standard principal component analysis (PCA) by extracting features (feature vectors) of different databases with class labels and judged regarding the accuracies of „Border Sensitive Generalized Learning Vector Quantization“ (BSGLVQ), „Feed Forward Neural Networks“ (FFNN) and the „Support Vector Machines“ (SVM).
Protein structures are essential elements in every biological system evolved on earth, where they function as stabilizing elements, signaltransducers or replication machin eries. They are consisting of linear-bonded amino acids, which determine the three-dimensional structure of the protein, whereas the structure in turn determines the function. The native and biological active structure ofa protein can be understood as the folding state of a polypeptide chain at the global minimum of free energy.
By means of protein energy profiling, which is an approach derived from statistical physics it is possible to assign a so called energy profile to a protein structure. Such an energy profile describes the local energetic interaction features of every amino acid within the structure and introduces an energetic point of view, instead of a structural or sequential onto proteins.
This work aims to give a perspective to the question of how we may gain pattern information out of energy profiles. The concrete subjects are energy-mapped Pfam family alignments and investigations on finding motifs or patterns indiscretizised energy profile segments.
Die Masterarbeit beschäftigt sich mit den geometrischen Fehlern des Gesamtsystems der perkutanen Strahlentherapie am Klinikum Chemnitz gGmbH. Das Gesamtsystem besteht aus einem Computertomograph, einem Bestrahlungsplanungssystem, einem Simulator und einem Linearbeschleuniger. An jeden dieser Einzelsysteme können gerätespezifische geometrische Fehler auftreten, die Einfluss auf den Gesamtfehler besitzen.
Das Ziel der Arbeit war es, die Einzelfehler zu identifizieren und zu quantifizieren. Dabei wird hauptsächlich auf die Bildgebung an dem jeweiligen Gerät eingegangen. Weiterhin erfolgt im Rahmen der Masterarbeit die Berechnung eines therapieabhängigen Gesamtfehlers exemplarisch für zwei Fallbeispiele.
Durch Genexpressionsexperimente anModellorganismen versucht man das Genomund die Reaktion des Genoms auf äußere Einflüsse zu erforschen.
Chemikalien sind in der Lage die Expression des Genoms zu beeinflussen. Durch die Experimente ist es möglich Rückschlüsse auf die Wirkweisen der Chemikalien auf genomischer Ebene zu ziehen. Durch derartige Chemikalienexperimente wurden in der Vergangenheit bereits große Mengen an Genexpressionsdaten erzeugt. Ein beliebter Modellorganismus für solche Versuche ist der Zebrabärbling Danio rerio, der in seiner embryonalen Entwicklung optimale Vorrausetzungen mit sich bringt. Bei ihm kann man phänotypische und genotypische Effekte der Chemikalien sehr gut beobachten, da er in diesem Zeitraum transparent ist und diese Phase nur fünf Tage anhält.
Anhand des Zebrabärblings soll erforscht werden, ob gleichartige Chemikalien auf genomischer Ebene ähnliche Wirkweisen besitzen und sich in Gruppen zusammenfassen lassen. Desweiteren stellt sich die Frage, ob es eine allgemeine (Gegen)Reaktion auf den Einfluss der Chemikalien gibt, welche auf genomischer Ebene sichtbar wird. Dazu werden Genexpressionsdaten aus cDNA-Microarrayexperimenten verwendet, die in den Datenbanken des NCBI und EBI abgespeichert sind. Nachdem geeigenete Experimentaldaten ausgewählt wurden und auf ihre Qualität geprüft, wurden diese einer vereinheitlichten statistischen Analyse unterzogen. Die Ergebnisse dieser statistischen Analyse wurden untereinander auf identisch differentiell exprimierte Gene verglichen.
Durch vereinheitlichte, allgemeine Analyse konnten Hinweise erbracht werden, dass es auf genomischer Ebene eine Antwort- und Gegenreaktion auf die Chemikalien gibt. Durch den Vergleich konnten 22 Gene ermittelt werden, die für das Binden und den Abbau der eingesetzten Chemikalie verantwortlich sind und experiementübergreifend auftraten.