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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.
Stability of control systems is one of the central subjects in control theory. The classical asymptotic stability theorem states that the norm of the residual between the state trajectory and the equilibrium is zero in limit. Unfortunately, it does not in general allow computing a concrete rate of convergence particularly due to algorithmic uncertainty which is related to numerical imperfections of floating-point arithmetic. This work proposes to revisit the asymptotic stability theory with the aim of computation of convergence rates using constructive analysis which is a mathematical tool that realizes equivalence between certain theorems and computation algorithms. Consequently, it also offers a framework which allows controlling numerical imperfections in a coherent and formal way. The overall goal of the current study also matches with the trend of introducing formal verification tools into the control theory. Besides existing approaches, constructive analysis, suggested within this work, can also be considered for formal verification of control systems. A computational example is provided that demonstrates extraction of a convergence certificate for example dynamical systems.
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.
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.
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.
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.
Die ubiquitäre, anthropogene Ausbreitung von pharmazeutischen Substanzen in der Umwelt, stellt ein weitreichendes Problem für alle Lebewesen dar. Hormone, die auf unterschiedlichsten Wegen in den aquatischen Lebensraumgelangen, sind unter anderem verantwortlich für das Fischsterben. Da sich die Anwesenheit dieser Stoffe allgemein und besonders bei Hormonen in der Umwelt nur auf geringe Konzentrationen begrenzt und sie dabei dennoch ein großes Risiko darstellen, sind geeignete Methoden zum Nachweis und zur Entfernung dieser Stoffe aus dem aquatischen System notwendig. Diezbezüglich sollen bereits etablierte biosensorische Detektionsmethoden unter Einsatz von Aptameren untersucht werden, um niedermolekulare Substanzen zu detektieren. Das Zielmolekül stellt dabei das Hormon 17ß-Estradiol, dass auf der Beobachtungsliste der EU Wasserrahmenrichtlinie steht und zu welchem bereits spezifische Aptamere veröffentlich sind, dar.
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.
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).