Etablierung eines Verfahrens zur Herstellung von
Keratinhydrolysat aus Rinder- und Pferdehaaren
(2017)
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Etablierung eines Verfahrens zur Herstellung unterschiedlich stark abgebauter Keratinhydrolysate aus Rinder- und Pferdehaaren. Dafür wurden verschiedene aus der Literatur bekannte Extraktionsmethoden angewendet und deren Eignung unter Variation der Inkubationstemperatur, der Inkubationsdauer und der Konzentration der eingesetzten Chemikalien untersucht. Anschließend erfolgte eine gelelektrophoretische Charakterisierung der gewonnenen Hydrolysate. Weiterhin wurde eine Aminosäureanalyse sowie eine Bestimmung freier Thiolgruppen mittels Ellman’s Reagenz durchgeführt.
A relatively new research field of neurosciences, called Connectomics, aims to achieve a full understanding and mapping of neural circuits and fine neuronal structures of the nervous system in a variety of organisms. This detailed information will provide insight in how our brain is influenced by different genetic and psychiatric diseases, how memory traces are stored and ageing influences our brain structure. It is beyond question that new methods for data acquisition will produce large amounts of neuronal image data. This data will exceed the zetabyte range and is impossible to annotate manually for visualization and analysis. Nowadays, machine learning algorithms and specially deep convolutional neuronal networks are heavily used in medical imaging and computer vision, which brings the opportunity of designing fully automated pipelines for image analysis. This work presents a new automated workflow based on three major parts including image processing using consecutive deep convolutional networks, a pixel-grouping step called connected components and 3D visualization via neuroglancer to achieve a dense three dimensional reconstruction of neurons from EM image data.