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Die Bedeutung mobiler Geräte wächst, aufgrund des zunehmenden Funktionsumfanges sowie deren Leistungsfähigkeit, seit ihrer Einführung stetig. Eine Kernkomponente dieser Geräte bildet das Betriebssystem. Hierbei stellt das Android die populärste und am Markt weit verbreitetste mobile Plattform dar. Damit verbunden bilden Android-basierte Geräte de facto das Hauptangriffsziel von Cyberkriminellen, wobei die Systeme in Form von Malware kompromittiert werden. Hieraus erwächst das Erfordernis, effiziente Maßnahmen zur Abwehr dieser Bedrohungen zu entwickeln. Grundlage dafür bildet die forensische Untersuchung dieser Schadanwendungen. Derzeit im Internet verfügbare Signatur-Analysen von Android-Paketen liefern hierbei nur begrenzte Informationen über das charakteristische Laufzeitverhalten dieser Applikationen bei Ausführung des maskierten Schadcodes. Die Zielsetzung dieser Arbeit ist die Schaffung einer hardwarebasierten Android-Analyse-Plattform – auf der Grundlage eines Wandboards –, um mobile Malware zur Laufzeit zu überwachen und, neben statischen Applikationsdaten, deren schadhaften Aktivitäten – gestartete Prozesse, nachgeladene Bibliotheken und Netzwerkverkehr – aufzuzeigen. Das Hauptaugenmerk liegt hierbei auf der Entwicklung und systemischen Integration einer forensischen Methodik zur automatisierten Sammlung und Bereitstellung dieser Daten. Um ein prinzipielles Verständnis für den Themenkomplex zu erhalten, werden elementare Grundlagen und Spezifika der Android-Plattform sowie Aspekte der IT-Forensik ausgeführt. Der Detaillierung der entwickelten Vorgehensweise folgt die veranschaulichte Darstellung des Aufbaus und der Konfiguration der Android -Analyse-Plattform. Die Anwendbarkeit der geschaffenen Methodik wird, in Form eines exemplarischen Untersuchungsablaufes, an einer Android-Malware demonstriert.
It is possible to obtain a common updating rule for k-means and Neural Gas algorithms by using a generalized Expectation Maximization method. This result is used to derive two variants of these methods. The use of a similarity measure, specifically the gaussian function, provides another clustering alternative to the before mentioned methods. The main benefit of using the gaussian function is that it inherently looks for a common cluster center for similar data points (depending on the value of the parameter s ). In different experiments we report similar behaviour of batch and proposed variants. Also we show some useful results for the “alternative” similarity method, specifically when there is no clue about the number of clusters in the data sets.
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde die Modifizierung von Titanoberflächen mit Kalziumphosphatbeschichtungen unter Einbeziehung der biologisch aktiven Spurenelemente Strontium und Kupfer untersucht. Hierfür bildet die Methode der elektrochemisch gestützten Abscheidung (ECAD) von Kalziumphosphaten aus wässrigen Elektrolyten die Grundlage. Mit der Modifizierung der Kalziumphosphatbeschichtung soll die Einheilphase der Implantate verkürzt werden, indem durch sukzessive Degradation sowie der Phasenumwandlung der unter Bruschitbedingung abgeschiedenen Beschichtungszustände die immobilisierten Ionen in das Umgebungsgewebe freigesetzt werden. Für die Bruschitabscheidung mit bzw. ohne Strontium wurden drei unterschiedliche Beschichtungsstrategien zur Immobilisierung von Kupfer in die Kalziumphosphatbeschichtung angewendet. Diese spurenelementhaltigen Beschichtungen wurden hinsichtlich der Belegungsdichten der Hauptkomponenten der Kalziumphosphatmatrix sowie der eingelagerten Spurenelemente sowie der Morphologie der Beschichtungsoberfläche untersucht. Zur weiteren Oberflächencharakterisierung wurden der chemische Status von Kupfer und Strontium sowie die Phasenzusammensetzung der abgeschiedenen Beschichtung analysiert. Weiterhin wurde untersucht, inwieweit unterschiedliche Belegungsdichten bzw. die verschiedenen Beschichtungsvarianten das Freisetzungsverhalten der Spurenelemente unter annähernd physiologischen Verhältnissen beeinflusst. Die kupferhaltigen Beschichtungszustände wurden hinsichtlich ihres antimikrobiellen Potentials untersucht.
In meiner Masterarbeit habe ich mich mit Wasserlinsen als neuartige Energieträger für die Energiebranche beschäftigt. Dazu wurden im Labor Wasserlinsen in kleinen Becken angezüchtet und später dann als Substrat für die Biogasherstellung verwendet. Hierzu wurde ein Kleinfermentersystem im Labormaßstab aufgebaut, in dem erste Tests zur Erzeugung von Biogas aus Wasserlinsen erfolgten. Durch verschiedene Analysen wurde im Anschluss
bewertet, inwieweit sich Wasserlinsen zur Biogasproduktion eignen und welchen Einfluss Indol-3-Essigsäure auf die Synthese hatte.
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.
Large bone defects are a major clinical problem affecting elderly disproportionally, particularly indeveloped countries where this population is the fastest growing. Current treatments include autologous and allogenous bone grafts, bone elongation with the Ilizarov technique, bone graft substitutes, and electrical stimulation. Each of these approaches enjoys varying degrees of success, however, each also has its associated problems and complications. A new, still experimental, treatment is Tissue Engineering that combines scaffolds, osteogenic stem cells and growth factors, and is showing encouraging early results in preclinical and initial clinical studies.
Electrical stimulation has been shown to enhance bone healing by promoting mesenchymal stem cell migration, proliferation, and differentiation. In the present study we combine Tissue Engineering with Electrical Stimulation and hypothesize that this combined approach will have a synergistic effect resulting in enhanced new bone formation. In our in vitro experiments we observed that the levels of electrical stimulation we tested had no cytotoxic effect, instead increased osteogenic differentiation, as determined by enhanced expression of the osteogenic marker, Alkaline Phosphatase. These findings support our hypothesis by demonstrating that in the tissue-engineering environment electrical stimulation promotes bone formation. The bioinformatics part of this project consisted of gene network analysis, identification of the top 10 osteogenic markers and analyzis of genegene interactions. We observed that in studies of stem cells from both human and rat the genes, BMPR1A, BMP5, TGFßR1, SMAD4, SMAD2, BMP4, BMP7, RUNX3, and CDKN1A, are associated with osteogenesis and interact with each other. We observed a total of 31 interactions for human and 29 interactions for rat stem cells. While this approach needs to be proven experimentally, we believed that these in vitro and in silico analyses could compliment each other and in doing so contribute to the field of bone healing research.
Classification of time series has received an important amount of interest over the past years due to many real-life applications, such as environmental modeling, speech recognition, and computer vision.
In my thesis, I focus on classification of time series by LVQ classifiers. To learn a classifiers, we need a training set. In our case, every data point in the training set contains a sequence (an ordered set) of feature vectors. Thus, the first task is to construct a new feature vector (or matrix) for each sequence.
Inspired by [2], I use Hankel matrices to construct the new feature vectors. This choice comes from a basic assumption that each time series is generated by a single or a set of unknown Linear Time Invariant (LTI) systems.
After generating new feature vectors by Hankel matrices, I use two approaches to learn a classifier: Generalized Learning Vector Quntization (GLVQ) and Median variant of Generalized Learning Vector Quantization (mGLVQ).
In dieser Arbeit wurde der Einfluss des orphanen Kernrezeptors Peroxisom-Proliferatoraktivierte Rezeptor des Subtyps Gamma (PPARγ) auf die kardiale Differenzierung in vitro untersucht. Hierfür wurde die murinen embryonale Stammzelllinie CGR8 und das Modellsystems Embryoid Body verwendet. Zur Beantwortung der Fragestellung wurden einerseits pharmakologische Inkubationsexperimente mit spezifischen Agonisten sowie Antagonisten realisiert. Andererseits wurde das Differenzierungsverhalten vergleichend in einer PPARγ-Knockdown-Zelllinie betrachtet, welche durch eine stabile Herunterregulation des Rezeptorsubtyps gekennzeichnet ist.
Cancer is one of the main causes of death in developed countries, and cancer treatment heavily depends on successful early detection and diagnosis. Tumor biomarkers are helpful for early diagnose. The goal of this discovery method is to identify genetic variations as well as changes in gene expression or activity that can be linked to a typical cancer state.
First, several cancer gene signaling pathways were introduced and then combined. 27 candidate genes were selected, through the analysis of several data sets in the GEO database, a few expression difference matrices were established. Those candidate genes were tested in the matrices and found five genes PLA1A, MMP14, CCND1, BIRC5 and MYC that have the potential to be tumor biomarkers. Two of these genes have been further discussed, PLA1A is a potential biomarker for prostate cancer, and MMP14 can be considered as a biomarker for NSC lung cancer.
Finally, the significance of this study and the potential value of the two genes are discussed, and the future research in this direction is a prospect.