Refine
Document Type
- Master's Thesis (180) (remove)
Year of publication
Keywords
- Maschinelles Lernen (27)
- Blockchain (13)
- Vektorquantisierung (8)
- Algorithmus (7)
- Computersicherheit (7)
- Deep learning (6)
- Kryptologie (5)
- Neuronales Netz (5)
- Virtuelle Währung (5)
- Bioinformatik (4)
Institute
- Angewandte Computer‐ und Biowissenschaften (180) (remove)
In dieser Arbeit werden drei Modelle entworfen und verglichen, mit welchen Meinungsführer in einem Twitter-Netzwerk erkannt werden können. Dazu wird ein Datensatz mit 600.000 Tweets von 100.000 Twitter-Nutzern von April bis Juni 2021 ausgewertet. Zur Bestimmung des Einflusses eines Nutzers werden sowohl topologische Informationen des Netzwerkes als auch Reaktionen auf einzelne Tweets einbezogen. Anschließend werden Korrelationen zwischen dem Grad der Meinungsführerschaft und der Toxizität der Tweets untersucht. Dafür wurde eine Recherche zu Software zur Analyse von Graphen durchgeführt und Neo4j als passendes Werkzeug ausgewählt. Es konnte gezeigt werden, dass der ArticleRank als Zentralitätsalgorithmus geeignet ist, Meinungsführer zu erkennen. Meinungsführer sind weniger toxisch als andere Nutzer, allerdings ist dies nur ein schwacher Indikator. Durch die Modellierung der Häufigkeit, wie oft Nutzer interagieren, können verschiedene Fragen beantwortet werden. Durch diesen Algorithmus können Konzepte der Kommunikationswissenschaft in Bezug auf Meinungsführer in sozialen Netzwerken nachgeweisen werden.
Für die switchSENSE®-Technologie der Firma Dynamic Biosensors sollen DNAOrigami-Konstrukte gefaltet werden. Da der einzelsträngige M13mp18-Virus-DNAStrang zu lang für die benötigten DNA-Origami-Strukturen ist, sollen aus diesem kürzere Gerüststränge generiert werden. Dafür gibt es zwei Strategien: den DNAStrang durch passende Restriktionsenzyme spalten zu lassen oder einen einzelsträngigen DNA-Strang durch eine asymmetrische PCR amplifizieren zu lassen. Beide Strategien wurden ausgetestet und auf ihre Wirtschaftlichkeit hin verglichen.
Diese Arbeit befasst sich mit der Bestimmung der minimalen Hemmkonzentration (MHK) im Titerplattenformat für Antibiotika und/oder Effluxpumpen-Inhibitoren anhand verschiedener klinischer Isolate von E. faecalis, E. faecum und S. aureus und dem Vergleich mit bereits vorhandener Literatur. Aufbauend auf den ermittelten MHK-Werten wurden dann Bestimmungen der minimalen Biofilm-inhibierenden Konzentration am konfokalen Laser-Scanning-Mikroskop durchgeführt. Die Klonalität der verwendeten Isolate wurde mittels Random Amplified Polymorphic DNA-PCR und den daraus erstellten Dendrogrammen geprüft.
VQ-VAE is a successful generative model which can perform lossy compression. It combines deep learning with vector quantization to achieve a discrete compressed representation of the data. We explore using different vector quantization techniques with VQ-VAE, mainly neural gas and fuzzy c-means. Moreover, VQ-VAE consists of a non-differentiable discrete mapping which we will explore and propose changes to the original VQ-VAE loss to fit the alternative vector quantization techniques.
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Thematik der vergleichenden Untersuchung zur Ausprägung sehnenspezifischer Marker in Scaffold- versus Sphäroid-basierten Tissue Engineering Konstrukten. Dafür sollten humane aus dem Knochenmark stammende mesenchymale Stammzellen verwendet und tenogen differenziert werden und auf einem Kollagen-Scaffold oder als Sphäroid im Kollagen-Hydrogel kultiviert werden. Aussagen über eine mögliche Differenzierung sollten durch mikroskopische Untersuchungen und durch qPCR ermittelt werden.
Die Bildung von Sphäroiden sollte durch die Kultivierung im Hanging-Drop mit der Kultivierung in Mikrotiterplatten mit zellabweisender Oberfläche vergleichend untersucht werden. Dafür wurden neben mikroskopischen Untersuchungen, Färbemethoden und Gefriermikrotomschnitte herangezogen.
Als Positivkontrolle wurden humane Tenozyten (Sehnenzellen) verwendet.
In dieser Arbeit wurden kulturelle Nachweisverfahren zur Detektion von Vaginitis Erregern mit molekularbiologischen Methoden verglichen und bewertet. Für diese Untersuchung standen Vaginalabstriche von Patientinnen zur Verfügung. Diese Vaginalabstriche wurden von Gynäkologen zur Untersuchung auf pathogene Keime in das Fachlabor „Diagnosticum“ nach Neukirchen geliefert. Es wurden folgende verschiedene Universal- und Selektionsnährmedien für den Nachweis verwendet: TSS-, MCK-, MRS-, PVX-, GAR- und CAN2-Agar. Außerdem erfolgte eine mikroskopische Beurteilung (Nugent-Score) der Abstriche. Dazu wurden die Proben nach der Gram-Färbung bei 1.000-facher Vergrößerung mikroskopisch betrachtet und bewertet. Nach der Identifizierung möglich pathogener Keime erfolgte die Resistenztestung, um für den behandelnden Gynäkologen die Auswahl des richtigen Antibiotikums zu erleichtern.
Die beiden Resistenztestungssysteme, VITEK2- (bioMérieux) und Phönix-System (Becton Dickinson), basieren auf der Bestimmung der Minimalen-Hemmkonzentration. An molekularen Nachweismethoden wurde ein DNA-Hybridisierungsverfahren, Affirm-Test (Becton Dickinson), verwendet. Ferner wurden zwei Nukleinsäuren-Amplifikationsmethoden genutzt. Zum einen wurde eine Multiplex Real-Time PCR (fast-track) und zum anderen eine TMA (Transcription Mediated Amplification) Methode verwendet. Die Multiplex Real-Time PCR ermöglicht den Nachweis verschiedener Erreger (Chlamydia trachomatis, Neisseria gonorrhoeae, Mycoplasma genitalium, Trichomonas vaginalis, Mycoplasma hominis, Ureaplasma urealyticum und Ureaplasma parvum). Für das TMA wurde ein Combo Assay zur Detektierung von Chlamydia trachomatis und Neisseria gonorrhoeae genutzt. Während der Masterarbeit wurden 251 Patientenproben untersucht und ausgewertet.
Private Blockchain-Netzwerke können von Unternehmen für die Integritätssicherung von Produktionsdaten verwendet werden. Die Hochschule Mittweide entwickelt im Rahmen des Forschungsprojektes safe-UR-chain ein derartiges Blockchain-Netzwerk. Teil dieser Entwicklung ist die Auswahl und Optimierung eines Konsensverfahrens für das Netzwerk. Für diese Aufgabe fehlt es momentan an einem System, das den Vergleich von Konsensverfahren anhand ihrer Leistungsmetriken ermöglicht. Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines derartigen Systems sowie der Implementierung dreier Konsensverfahren, die anhand ihrer vom System erfassten Leistungsmetriken verglichen werden.
Krebs zählt zu den häufigsten Todesursachen. Die Suche nach neuen Wirkstoffen führt immer häufiger zu natürlichen Quellen. Das Heilkraut Artemisia annua L. bzw. dessen Sekundärmetabolit Artemisinin stellt einen Kandidaten zur Entwicklung neuer Krebsmedikament dar. Ursprünglich wurde Artemisinin in den 1970er Jahren als Mittel gegen Malaria entdeckt. Wie Studien beweisen konnten, weist die Verbindung auch eine selektive Wirkung gegen verschiedene Krebsarten auf. In dieser Arbeit wird Artemisinin bezüglich seiner Wirkung auf fünf humane Zelllinien (HeLa, 143B.TK-, HT-29, MCF-7, PC-3) untersucht, mit dem Ziel einen spezifischen Wirkort in den Mitochondrien zu identifizieren. Dafür werden die jeweiligen Krebszellen in Medium ohne Pyruvat und Uridin sowie in Medium mit beiden Zusätzen kultiviert. Nach einem Vorversuch wird der eigentliche Versuch mit der optimalen Artemisinin-Konzentration über sieben Tage durchgeführt. Die Ergebnisse umfassen mehrtägige mikroskopische Bildaufnahmereihen, Aufzeichnungen der Zellvitalität und der Gesamtlebendzellzahl sowie die relative Quantifizierung des mtDNA-Gehalts und des Expressionsniveaus respiratorischer Gene. Anhand dieser Untersuchungen kann davon ausgegangen werden, dass Artemisinin eine wachstumshemmende sowie zytotoxische Wirkung besitzt und in einigen der Zelllinien ebenso spezifisch in den Mitochondrien wirkt. Die Verbindung besitzt ein breites Wirkspektrum, was mit mehreren zellulären und molekularen Mechanismen assoziiert ist. Somit steht die Antikrebsaktivität von Artemisinin auch zusätzlich damit in Zusammenhang. Zudem besitzt Artemisinin eine unterschiedliche Wirksamkeit auf verschiedenen Arten von Tumorzellen.
Ziel dieser Masterarbeit ist eine Analyse des Voice-over-LTE-Netzwerkes auf Sicherheitsschwachstellen. Zuerst findet dafür eine theoretische Untersuchung des VoLTE-Protokolls mit einer Fokussierung auf seine sicherheitsrelevanten Merkmale statt. Anschließend wird das Session-Initiation-Protokoll (SIP) als Element für die praktische Untersuchung ausgewählt. Praktisch wird zuerst gezeigt, dass VoLTE-SIP-Pakete sensitive Daten enthalten, die auf den Endgeräten mitgelesen werden können. Anschließend werden manipulierte SIP-Pakete in das Netzwerk gesendet, die das Abfragen von Informationen und den Datenaustausch mit anderen VoLTE-Nutzern ermöglichen. Durch einen Vergleich der Arbeit mit anderen Veröffentlichungen wird gezeigt, dass es bereits ähnliche Ansätze gibt, die in dieser Arbeit verwendeten SIP-Pakete aber noch nicht für ein Auslösen unautorisierter Prozesse verwendet wurden. Zum Schluss wird dargestellt, in welchen Bereichen auf Basis dieser Arbeit weiter geforscht werden kann und welche Konsequenzen die gefundenen Ergebnisse für die VoLTE-Nutzer haben.
In dieser Masterarbeit wird sowohl säurelösliches Kollagen, als auch Gelatine als Ausgangsmaterial verwendet. Dieser Ausgangsstoff wird anschließend funktionalisiert und verschieden photovernetzt, um verschiedene nanomechanischen Eigenschaften zu generieren. Diese werden durch statische Rasterkraftspektroskopie untersucht. Das modifizierte Kollagen und Gelatine werden dann nach DIN auf ihre Zytotoxizität getestet. Nach erfolgreicher Überprüfung werden Zellversuche vorgenommen um die Zellantwort auf die unterschiedlichen mechanischen Eigenschaften untersucht. Zuletzt wird in Gelatine die Oberflächenmorphologie von Kollagen gestempelt und eine Veränderung der Zellantwort zu nicht gestempelter Gelatine überprüft.