Combining Earth Observation, Socio-Economic Surveys, and Spatial Modelling to Evaluate Ecosystem Services Bundle in Selected Landscapes of North-Eastern Mountains, Tanzania

The mountainous environments of NE Tanzania are of international relevance for safeguarding biodiversity, sequestering carbon and delivering important ecosystem services (ES) to local populations. However, these landscapes are also particularly vulnerable to land degradation due to steep slopes, fragile soils, increasing population, severe shortages of pastureland, and climate change. Hence, with population densities as high as 650 people/km2 in the highlands, and with smallholder agriculture as the main income-generating activity finding a nexus between sustainability and ES delivery and the urgent short-term economic needs of households is an important challenge. The overarching goal of this doctoral thesis is to establish a guideline framework for understanding the role of indigenous agroforestry systems in delivering ES bundle aims to enhance their long-term sustainability while finding common ground between conservation efforts and the livelihoods of rural communities. The focus was on four smallholder indigenous agroforestry systems (AGF) in mountainous landscapes in the NE Mountains of Tanzania: Kihamba (Mount Kilimanjaro), Ginger (Pare Mountains), Miraba (West Usambara Mountains) and Mixed spices (East Usambara Mountains). These landscapes form a distinct climate transect, characterised by varying altitudes, rainfall patterns, soil types, and vegetation. Publications I and II use a simple stratification approach by subdividing mountainous landscapes into equal-size study landscape boxes of 200 km2. In each box, six wards (local administrative units) were selected purposefully to characterize and describe the salient features of most common AGF practices by smallholder farmers along transects. A combination of various approaches and techniques, including earth observation, benefit transfer method (BTM) model, field and socio-economic surveys and individual-based statistical methods for the valuation of ES provision from AGF were employed. Publication III assesses the potential and variability of AGF in sequestering carbon and promoting soil fertility by field soil surveys and laboratory analyses. Publication IV evaluates vulnerable group access (i.e., availability and adequacy) to different ES by socio-economic surveys. In publication V the spatial prediction of ES tradeoffs and synergies potential in the AGF was simulated based on regenerative and degenerative scenarios using a spatial system dynamics model. Publication I reveal that Mt. Kilimanjaro has the highest delivery of ES. However, a noticeable loss in ES is evident in Mt. Kilimanjaro and the South Pare Mts. agroforestry signalling a decline that can significantly impact the livelihoods of communities that rely on highland landscapes for various ES provisioning. Additionally, the increase in ES from forests has not been sufficient to offset the losses observed in agroforestry. These findings highlight that programs promoting restoration of agroforestry can be successful yet are not sufficient for increasing overall tree cover in the studied landscapes. Publication II, moreover, highlights that within the AGF systems, the native tree cover has been partly replaced by non-native trees in Kilimanjaro and Pare, while native trees have been severely degraded in the West and East Usambara AGF systems. Concerning smallholder farmers' decision-making process across the four study landscapes, the farmers recognise the intrinsic value of native tree species. Their socioeconomic realities force them to prioritise economically significant ES delivery when selecting trees. Specifically, they tend to favour trees that support cash crops, food production, fuel, timber, fodder, or provide shade for coffee. These findings highlight alarming land use/cover changes and degradation within agroforestry ecosystems, underscoring the urgent need for frameworks that mitigate the adverse impacts while balancing development and restoration efforts with the provision of economic needs and ecosystem services. In publication III, the evidence base was built for the potential benefits of native trees for carbon sequestration and soil fertility improvement in AGF, contributing to climate change mitigation and adaptation. The findings show that the highest soil carbon sequestering potential was found in the old Kihamba systems (located on Nitisols) of Mt. Kilimanjaro compared to other systems on Acrisols of the Pare, West and East Usambara Mts. which calls for soil management practices and restoration strategies that have significant potential for optimizing the soil carbon and fertility. Next, publication IV determine who suffered most from losses in ES delivery upon landscape degradation. Degraded landscapes also become less inclusive and vulnerable groups in society, i.e. single-headed households, including female-headed households and persons living with disabilities, are unequally affected by the observed degradation, as they most of all rely on access to ES closer to their homes. The underlying drivers of this degradation, which create imbalances between conservation efforts and livelihoods, are the topic of publication V. From the dynamic model analysis applied, it is evident that farmers will require additional support and incentives to maintain native trees in their fields. This support could come from government and NGO campaigns and should be inclusive and tailored to local needs. It reveals a clear dichotomy between sustainably managed and degraded agroforests, with the future of these systems depending on the ability to transition from degeneration to regeneration. The findings of this research provide evidence across landscapes for addressing challenges and generating opportunities for the socio-ecological ecosystem services nexus in AGF in tropical mountains:Declaration of conformity................................................................................ ii Declaration of Independent Work and Consent ............................................ iii Thesis at a Glance ........................................................................................ v Graphical abstract (a) ................................................................................... vii Graphical abstract (b) ................................................................................... viii Abstract ......................................................................................................... ix PART A: SYNTHESIS.......................................................................................1 1. INTRODUCTION .........................................................................................1 1.1 Tropical Mountain Landscapes ..................................................................1 1.2 Ecosystem Services Bundle.......................................................................3 1.3 Agroforestry Systems..................................................................................5 1.3.1.1 The genesis and evolution of indigenous agroforestry systems (Drawing from the past, adapting to the future) ................................................5 1.3.1.2 Strength through diversity .................................................................... 6 1.3.1.3 Socio-cultural aspects of AGF evolution .............................................. 8 1.3.1.4 Success and setbacks ......................................................................... 9 1.3.1.5 Historical impact and evolution in Sub-Sahara Africa ..........................10 1.4 Research Questions and Objectives ..........................................................15 1.4.1 Degenerative scenario .............................................................................15 1.4.2 Regenerative scenario ............................................................................ 16 2. MATERIAL AND METHODS ........................................................................ 17 2.1. Study area ................................................................................................. 17 2.2 Overview and Critical Reflections of Methods Applied................................ 18 3. SYNTHESIS OF RESULTS AND DISCUSSION .......................................... 22 3.1 Indigenous Agroforestry Systems, Biodiversity Conservation, and Ecosystem Services Bundle (Publication I, II) ............................................................... 23 3.2 Indigenous Agroforestry Systems on Degradation and Climate-smart Solutions (Publication III)............................................................................................. 27 3.3 Indigenous Agroforestry Systems and Inclusivity (Publication IV) ............. 31 3.4 A System Dynamics Modelling: A Framework for Evaluating Ecosystem Services bundle (Publication V)................................................................................. 32 3.4.1 Trade-offs, synergies, and provision potentials in tropical mountain landscapes................................................................................................32 3.4.2 Trends and behaviours from the system dynamic model ........................ 33 3.4.3 Widening all bottlenecks in the conduit to sustainability........................... 35 4. CONCLUSION AND RECOMMENDATIONS ............................................... 36 5. PERSPECTIVES FOR FURTHER RESEARCH .......................................... 39 REFERENCES ................................................................................................. 40 Acknowledgments ............................................................................................. 55 PART B: PUBLICATIONS ................................................................................. 58 PUBLICATION I ................................................................................................ 60 PUBLICATION II ............................................................................................... 98 PUBLICATION III .............................................................................................. 117 PUBLICATION IV .............................................................................................. 131 PUBLICATION V ............................................................................................... 152 List of Figures Figure 1: Ecosystem services and their link to human well-being (ES Bundle).... 4 Figure 2: Indiscriminate logging for subsequent coffee cultivation in NE Tanzania during the German colonial period before World War I........................................ 11 Figure 3: Location of the studied NE mountain landscapes of Tanzania............. 18 List of Tables Table 1: The historical evolution of agroforestry systems in Sub-Saharan Africa...13 Table 2: Historical transformation of Indigenous Agroforestry Systems in mountains regions of NE Tanzania ..........................................................................................1

Untersuchung zum Mechanismus von SGLT2-Inhibitoren und GLP1-Rezeptoragonisten in zellulären Modellen von diabetischer Kardiomyopathie

Mit SGLT2-Inhibitoren (SGLT2i) und GLP1-Rezeptor Agonisten (GLP1-RA) sind Arzneistoffe mit einem kardioprotektiven Effekt verfügbar, die zur Therapie von Patienten mit Typ-2-Diabetes und hohem kardiovaskulären Risiko empfohlen werden. Die Frage nach ihrem kardioprotektiven Wirkmechanismus, insbesondere ob direkte Wirkungen am Herzen vorliegen, ist jedoch unklar. Zur Untersuchung dieser Fragestellung wurde in dieser Arbeit mittels, aus humanen induzierten pluripotenten Stammzellen, differenzierten Kardiomyozyten (iPS-KM) ein Modell zur in vitro-Modellierung der diabetischen Kardiomyopathie etabliert, mit Hilfe dessen der Effekt des SGLT2i Empagliflozin und des GLP-RA Liraglutid getestet wurde. Zunächst wurde die Expression potenzieller Zielstrukturen beider Pharmaka, SGLT1, SGLT2, NHE-1 sowie GLP1R in verschiedenen kardialen Zelltypen untersucht. Dazu wurden atriale (aKM) und ventrikuläre KM (vKM) aus iPS-Zellen differenziert und deren kammerspezifische Eigenschaften anhand der Expression atrium- bzw. ventrikelspezifischer Gene sowie anhand der Kontraktionseigenschaften demonstriert. Weiterhin wurden humane ventrikuläre (HVF) und atriale Fibroblasten (HAF) sowie Proben gesunden Herzgewebes untersucht. Eine Expression von SGLT1, NHE-1 und GLP1R konnte in humanem Herzgewebe, aKM, vKM, HAF und HVF nachgewiesen werden. Die Expression des SGLT2 konnte hingegen in keiner kardialen Probe, sondern lediglich in humanem Nierengewebe nachgewiesen werden. Mittels vKM wurde die diabetische Kardiomyopathie durch 10-tägige Kultivierung unter erhöhten Glucosekonzentrationen (HG, 22 mM) mit ET-1 und Kortisol, die bei Diabetikern erhöhte Plasmalevel aufweisen, modelliert. Als Kontrollbedingung wurde eine Glukosekonzentration von 7 mM verwendet und weiterhin ebenso der Effekt von HG allein sowie eines osmotischen Kontrollmediums mit 7 mM Glukose und 15 mM Mannose untersucht. Für alle Veränderungen konnte so nachverfolgt werden, ob diese durch HG-Bedingungen, einen erhöhten osmotischen Druck oder den Zusatz von ET-1 und Kortisol induziert wurden. Mit dem DKM konnten verschiedene Charakteristika der diabetischen Kardiomyopathie in vitro rekapituliert werden. Im Vergleich zur Kontrollbedingung zeigte sich: 1) eine Abnahme der Zellvitalität, basierend auf erhöhter LDH-Aktivität im Überstand und verringertem zellulären MTT-Umsatz, 2) Merkmale einer Hyperkontraktilität, anhand gesteigerter maximaler Kontraktionsgeschwindigkeit und Verschiebung, 3) eine Steigerung der NPPB-Expression und damit Anzeichen einer Hypertrophie sowie 4) Trends hin zu einer Verringerung der Expression der Glukosetransporter GLUT1 und GLUT4, Hexokinase 2 (HK2) und der Carnitin-Palmitoyltransferase 1B (CPT1B) als Induktion eines veränderten Metabolismus nach Behandlung im DKM. Die Anwendung der DKM-Kulturbedingungen für Organoide, die aus vKM und HVF geformt wurden, zeigte ebenso eine Vergrößerung des Organoidumfangs und damit Zeichen der Hypertrophie, im Vergleich zur Kontrollbedingung. In weiteren Studien wurde das DKM eingesetzt, um potenzielle direkte kardiale Effekte von Empagliflozin und Liraglutid im 2D-Monolayer- und 3D-Organoidmodell zu untersuchen. Untersuchungen in Monolayerkulturen zeigten, dass Empagliflozin und Liraglutid keinerlei Effekt auf die Verringerung der Zellvitaliät, die Veränderungen der kontraktilen Aktivität und die Expression von NPPB sowie der Gene des Zellmetabolismus (GLUT1, GLUT4, HK2, CPT1B) hatten. Auch im 3D-Modell hatte keine der Substanzen einen Einfluss auf die Vergrößerung der Organoide unter DKM-Kulturbedingungen. Zusammenfassend konnte im Rahmen dieser Arbeit die Expression des SGLT1, NHE-1 und GLP1R als potenzielle Zielstrukturen von SGLT2i und GLP1-RA auf niedrigem Level in iPS-KM sowie kardialen Fibroblasten nachgewiesen werden. Weiterhin wurde ein Modell etabliert, mit dem eine Verringerung der Vitalität, Hypertrophie sowie Veränderungen in der Expression von Stoffwechselgenen, als typische Merkmale der diabetischen Kardiomyopathie in iPS-KM in vitro abgebildet werden können. Direkte kardiale Effekte von Empagliflozin und Liraglutid konnten, trotz der Untersuchung einer Vielzahl von Parametern, nicht detektiert werden

Harmonisierung und Verknüpfung klinischer Daten mit GKV-Routinedaten zur Förderung sektorenübergreifender Forschung

Um Einblicke in das reale Versorgungsgeschehen von Patient:innen im Gesundheitswesen zu erlangen, gewinnt die Nutzung von Sekundärdaten für die Forschung immer mehr an Bedeutung. Sekundärdaten repräsentieren Daten, welche über ihren ursprünglichen Verwendungszweck hinaus verwendet werden. Zur Förderung der Sekundärdatenforschung wurde in Deutschland die Medizininformatik-Initiative (MII) gegründet, um digitale Infrastrukturen für die Integration und Harmonisierung von Sekundärdaten bereitzustellen. Die Bestrebungen der MII sind aktuell auf Patient:innendaten deutscher Universitätskliniken beschränkt, wodurch die Datenintegration auf klinische Daten von Patient:innen während des Krankenhausaufenthaltes limitiert ist. Um einen umfassenderen Überblick über die Krankheitshistorie von Patient:innen zu erhalten, ist die Hinzunahme ambulanter Daten in Form von Routinedaten der gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) als weitere Datenquelle sinnvoll. Eine Verknüpfung von klinischen Daten mit GKV-Routinedaten hat das Potential, wissenschaftliche Forschungsfragen zu beantworten, welche mit nur einer Datenquelle allein nicht zu beantworten wären. Dennoch birgt eine Verknüpfung aufgrund der Heterogenität klinischer Daten und GKV-Routinedaten auch Herausforderungen mit sich. Der Fokus dieser Arbeit lag daher auf einer Harmonisierung und anschließenden Verknüpfung klinischer Daten mit GKV-Routinedaten in dem in den letzten Jahren in der Sekundärdatenforschung etablierten Datenmodell Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) Common Data Model (CDM). Um zu ermitteln, welche Prozessschritte für die Harmonisierung klinischer Daten und GKV-Routinedaten in OMOP CDM zu berücksichtigen waren, wurde zunächst eine Literaturrecherche durchgeführt. Für jede eingeschlossene Publikation lag der Fokus auf der Extraktion genutzter Prozessschritte und deren zeitlichen Reihenfolge. Anschließend wurden die Ergebnisse verglichen, um einen generischen Datenharmonisierungsprozess abzuleiten. Die Ergebnisse zeigten, dass neun Prozessschritte für die Harmonisierung klinischer Daten und GKV-Routinedaten in OMOP CDM zu durchlaufen waren. Für die vorliegende Arbeit wurde ein zusätzlicher Prozessschritt für den Vergleich klinischer Daten mit GKV-Routinedaten hinzugefügt. Darüber hinaus zeigte die Arbeit die praktische Anwendung der zehn Prozessschritte am Beispiel der Harmonisierung deutscher klinischer Daten und GKV-Routinedaten auf. Fokus lag hierbei mit den Prozessschritten der Datensatzspezifikation (1), Datenprofilierung (2) und Vokabularidentifikation (3) auf der Erlangung eines Verständnisses für die Quelldaten. Darauf folgte die Analyse der Abdeckung von Vokabularen aus den Quelldaten in OMOP CDM (4) sowie ein Vergleich klinischer Daten mit GKV-Routinedaten (5). Die OMOP-konforme Transformation der Quelldaten war Bestandteil der Prozessschritte des semantischen Mappings (6) und des strukturellen Mappings (7). Im Kontext des semantischen Mappings wurde gezeigt, wie fehlende deutsche Vokabulare aufbereitet wurden, um diese in OMOP CDM zu verwenden. Die technische Integration der Daten erfolgte durch die Implementierung zwei verschiedener, wiederverwendbarer Extract-Transform-Load (ETL)-Prozesse für klinische Daten und GKV-Routinedaten (8). Nachfolgende qualitative (9) und quantitative (10) Datenqualitätsanalysen schlossen die Datenharmonisierung ab. Nach der separaten Harmonisierung klinischer Daten und GKV-Routinedaten in OMOP CDM wurde die Verknüpfung beider Datensätze beschrieben. Die Verknüpfung beruhte auf der Nutzung der Krankenversichertennummer (KVNR) als direkten Identifikator. Durch das Vorliegen harmonisierter klinischer Daten und GKV-Routinedaten war die Verknüpfung durch eine Zusammenführung von Tabelleninhalten aus zwei OMOP CDM Datenbanken realisierbar. Zusammenfassend leisten die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit einen wichtigen Beitrag für die Förderung sektorenübergreifender Sekundärdatenforschung. Durch die Verwendung von OMOP CDM konnte die semantische und syntaktische Interoperabilität klinischer Daten und GKV-Routinedaten hergestellt werden. Der in diesem Zusammenhang konzeptionierte generische Datenharmonisierungsprozess kann im Sinne eines Leitfadens auch andere Wissenschaftler:innen bei der Harmonisierung von Quelldaten in OMOP CDM unterstützen. Durch die Verknüpfung beider Datensätze steht ein umfassenderer Überblick über die Krankheitshistorie von Patient:innen zur Verfügung, welcher durch die alleinige Nutzung klinischer Daten oder GKV-Routinedaten nicht gegeben ist.:Inhaltsverzeichnis Zusammenfassung V Abstract VIII Abkürzungsverzeichnis XVII 1 Einleitung 1 1.1 Kontext der Arbeit 1 1.2 Offene Herausforderungen 4 1.3 Ziel und Forschungsfragen 5 1.4 Aufbau der Arbeit 6 2 Grundlagen 7 2.1 Medizininformatik-Initiative 7 2.1.1 Kerndatensatz der Medizininformatik-Initiative 8 2.1.2 Fast Healthcare Interoperability Resources 11 2.2 Routinedaten der Gesetzlichen Krankenversicherungen 13 2.3 Observational Medical Outcomes Partnership CDM 15 2.3.1 Standardisiertes Datenmodell 16 2.3.2 Standardisierte Vokabulare 19 2.3.3 OHDSI Tools 24 2.4 Extract-Transform-Load-Prozess 26 2.5 Zusammenfassung 27 3 Konzeptdesign zur Datenharmonisierung in OMOP CDM 29 3.1 Methodik 29 3.1.1 Identifikation von Publikationen 30 3.1.2 Ausschluss von Publikationen 31 3.1.3 Datenextraktion 32 3.1.4 Ableitung einer generischen Reihenfolge der Prozessschritte 33 3.2 Ergebnisse 34 3.2.1 Literatursichtung 34 3.2.2 Prozessschritte 36 3.2.3 Häufigkeitsverteilung 37 3.2.4 Reihenfolge der Prozessschritte 39 3.2.5 Generischer Datenharmonisierungsprozess 44 3.2.6 Konzept 46 3.3 Zusammenfassung 47 4 Praktische Anwendung des generischen Datenharmonisierungsprozesses 49 4.1 Datensatzspezifikation 49 4.2 Datenprofilierung 51 4.3 Vokabularidentifikation 53 4.4 Abdeckungsgradanalyse der Vokabulare 55 4.5 Vergleich klinischer Daten mit GKV-Routinedaten 56 4.6 Semantisches Mapping 58 4.6.1 Mapping von Nicht-Standard-Konzepten auf Standard-Konzepte 59 4.6.2 Zusammenstellung der Vokabulare 63 4.6.3 Mapping von Vokabularen auf Standard-Konzepte 64 4.6.4 Erstellung neuer 2-Milliarden-Konzepte 66 4.6.5 Evaluation 68 4.7 Strukturelles Mapping 70 4.8 ETL-Prozess 72 4.9 Qualitative Datenqualitätsanalyse 75 4.10 Quantitative Datenqualitätsanalyse 77 4.11 Zusammenfassung 80 5 Ergebnisse der Datenharmonisierung klinischer Daten in OMOP CDM 83 5.1 Datensatzspezifikation 83 5.2 Datenprofilierung 87 5.3 Vokabularidentifikation 90 5.4 Abdeckungsgradanalyse der Vokabulare 93 5.5 Semantisches Mapping 96 5.5.1 Mapping von Nicht-Standard-Konzepten auf Standard-Konzepte 96 5.5.2 Zusammenstellung der Vokabulare 98 5.5.3 Mapping von Vokabularen auf Standard-Konzepte 99 5.5.4 Erstellung neuer 2-Milliarden-Konzepte 100 5.5.5 Evaluation 101 5.6 Strukturelles Mapping 105 5.7 ETL-Prozess 108 5.8 Qualitative Datenqualitätsanalyse 110 5.9 Quantitative Datenqualitätsanalyse 113 5.10 Zusammenfassung 114 6 Ergebnisse der Datenharmonisierung von GKV-Routinedaten in OMOP CDM 117 6.1 Datensatzspezifikation 117 6.2 Datenprofilierung 125 6.3 Vokabularidentifikation 128 6.4 Abdeckungsgradanalyse der Vokabulare 133 6.5 Vergleich klinischer Daten mit GKV-Routinedaten 135 6.6 Semantisches Mapping 139 6.6.1 Mapping von Nicht-Standard-Konzepten auf Standard-Konzepte 139 6.6.2 Zusammenstellung der Vokabulare 140 6.6.3 Mapping von Vokabularen auf Standard-Konzepte 141 6.6.4 Erstellung neuer 2-Milliarden-Konzepte 143 6.6.5 Evaluation 144 6.7 Strukturelles Mapping 151 6.8 ETL-Prozess 154 6.9 Qualitative Datenqualitätsanalyse 157 6.10 Quantitative Datenqualitätsanalyse 159 6.11 Zusammenfassung 161 7 Verknüpfung klinischer Daten mit GKV-Routinedaten in OMOP CDM 163 7.1 Methodik 163 7.2 Ergebnisse 165 7.3 Zusammenfassung 168 8 Diskussion und Ausblick 169 8.1 Beantwortung der Forschungsfragen 169 8.2 Stärken der Ergebnisse 173 8.3 Limitierungen der Ergebnisse 179 8.4 Ausblick 182 Abbildungsverzeichnis XXI Tabellenverzeichnis XXVII Iconverzeichnis XXIX Literaturverzeichnis XXXIII Erklärung zur Eröffnung des Promotionsverfahrens XLVII Bestätigung über Einhaltung der aktuellen gesetzlichen Vorgaben L

Understanding Substrate Mechanics and Chemo-Mechanical Behavior of Columnar Silicon Films to Enable Deformation Free Anodes for High-Energy Li-Ion Batteries

Columnar silicon (col-Si) is a great candidate as anode material to achieve volumetric energy density, outperforming state-of-the-art lithium-ion batteries. The utilization of col-Si in industrial scale is mainly restricted by poor cyclic life originating from immense volumetric expansion of Si, resulting in mechanical failure of the electrode. Understanding the mechanic and breathing behavior of col-Si films coupled with copper current collectors (Cu-CC) is therefore crucial to mitigate the above-mentioned issues. In this study, structure-mechanical changes of col-Si anodes, which are induced by stress evolution upon (de-)lithiation of Si, are investigated via operando electrochemical dilatometry and in situ thickness monitoring on material and stack level depending on Cu-CC thickness (10 and 18 µm) and state-of-charge/balancing factor (SoC / N/P ratio). Employing moderately thick Cu-CC (18 µm) prohibits electrode deformation significantly, achieving energy densities of 1101 and 873 Wh L⁻¹ in multilayered-pouch cells for N/P ratios of 1.1 and 2.0, respectively. The volume uptake that takes place after the first cycle can strongly be reduced from ∆Vcell stack: 55% to 25% by adapting N/P: 2.0 instead of 1.1. Even after volumetric growth (lithiated state), energy densities around 700 Wh L⁻¹ are still achievable, confirming the feasibility of the col-Si approach

Interfacial properties of high-strength, limestone-calcined clay cement (LC3) matrix and PE fibers, surface-modified using dopamine and tannic acid

Polyethylene (PE) fibers exhibit superb mechanical and geometrical properties with respect to their use as dispersed reinforcement in cement-based materials. However, the fiber–matrix interaction in such composites is known to be poor due to the lack of active functional groups on the fibers’ polymeric backbones, leading to the limited affinity of PE fibers toward water-based, cementitious matrices. Therefore, to exploit the reinforcing effect of PE fibers in cementitious composites fully, fiber–matrix interactions need to be enhanced by functionalizing the fibers with hydrophilic polar groups. In the article at hand, the effects of dopamine (DA) and tannic acid (TA) surface functionalization and their combinations on interfacial properties with a high-strength, limestone-calcined clay cement (LC3) matrix have been explored. To assess the morphological changes as well as the physical–chemical properties of the fibers under investigation, they were characterized by environmental scanning electron microscopy (ESEM), Energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDX), atomic force microscopy (AFM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), thermogravimetric analysis (TGA), and zeta-potential (ZP). The presence of a DA and TA (DA/TA) coating layer was confirmed by ESEM and AFM images for modified samples, which showed rougher surfaces along with uniform coating distributions, proven via mapping images as well. TGA results yielded coating amounts of 7.8, 1.5, 1.5, 2.3 and 1.0 wt% for samples with DA/TA portions of 100/0, 70/30, 50/50 and 30/70 and 0/100, respectively. Compared with the pristine PE fiber, the DA/TA surface modification of PE fibers improved the tensile strength and modulus of elasticity values by 29% and 36%, respectively. According to micromechanical investigations, maximum pullout force and interfacial shear strength in specimens with modified fibers were three times higher than for the reference fibers, while fiber pullout energy was as much as six times highe

Polymorphic Uncertain Structural Analysis: Challenges in Data-Driven Inelasticity

This contribution addresses polymorphic uncertainty quantification within structural analysis of reinforced concrete structures composed of heterogeneous concrete and reinforcement (e.g. steel bars or carbon fibres). The macroscopic material behaviour of concrete is strongly dependent on the mesoscopic heterogeneities, which are considered by multiscale modelling. The heterogeneous mesoscopic material behaviour is characterized by representative volume elements (RVE) and the transition of scales is carried out by utilizing numerical homogenization methods. The concept of data-driven computational mechanics enables material model free finite element analyses directly based on material data sets, overcoming the necessity of assumptions in material modelling. This approach mainly consists in assigning a stress-strain state, which leads to a minimum of an objective function and fulfils equilibrium as well as compatibility constraints of every integration point. Inelastic material behaviour is taken into account through the definition of local data sets containing only data set states which are consistent with respect to the past local history . The realistic modelling of structures requires the consideration of data uncertainty. Generalized polymorphic uncertainty models are utilized in order to take variability, imprecision, inaccuracy and incompleteness of material data into account by combining aleatoric and epistemic uncertainty models. In this contribution, a computationally efficient approach for the consideration of data sets containing uncertain stress-strain states within data-driven analysis based on information reduction measurements is presented. Due to generalization, the approach is applicable to various aleatoric, epistemic and polymorphic uncertainty models. The identification of admissible local data sets for taking inelastic material behaviour into account within data-driven analysis is realized by an energy based history parametrization which is extended to uncertain data. An approach for the efficient selection of these local data sets is presented and challenges in data-driven inelasticity, particularly in the use case of polymorphic uncertain analyses of concrete structures, are pointed out

A multiphysical computational model of myocardial growth adopted to human pathological ventricular remodelling

We present a novel three-dimensional constitutive model that describes an electro-visco-elastic-growth response on the myocardium with a fully implicit staggered solution procedure for the strong electromechanical coupling. The novel formulations of the myocardium allows us to simulate and analyze the remodelling of actively contracting human ventricular heart models which consist of growing viscoelastic myocardium where the growth direction is determined based on its mechanical state at each time step. The total deformation gradient is multiplicatively decomposed into a mechanical-active part and a growth part, where the mechanical-active part is further split into elastic, viscous, and active components. Unconditional stability of time integration is ensured by a backward Euler integration scheme. With the developed model, the myocardium can experience stretch-driven longitudinal (fibre) growth and stress-driven transverse (cross-fibre) growth. To validate the developed approach, two simulations regarding pathological ventricular remodelling are implemented: two divergent types of remodelling of a left ventricular model driven by hemodynamic overloads and ventricular remodelling triggered by acute myocardial ischemia in a biventricular heart model

Eine 1 Kilometer lange Behelfsbrücke für den Südschnellweg Hannover

Seit seinem Bau ab 1954 ist der Südschnellweg ein zentraler Bestandteil eines umfassenden Verkehrskonzepts, das gemeinsam mit dem West- und Messeschnellweg den Fernverkehr tangential um das Stadtzentrum von Hannover leitet. Im Süden der Landeshauptstadt bündeln sich hier die Bundesstraßen B 3, B 6 und B 65, um täglich über 50.000 Fahrzeuge zu bewälti­gen. Aktuell erneuert das Land Niedersachsen im Rahmen der Auftragsverwaltung für die Bundesfernstraßen diesen wichtigen, mittler­ weile 70 Jahre alten Verkehrsweg umfassend Um den Verkehr während des Rückbaus der bestehenden Infrastruktur und der Errichtung eines Tunnels aufrechtzuerhalten, wurde ein rund 1 km langes Ersatzbauwerk in Schnellbau­ weise errichtet. Aufgrund der vergleichsweise kurzen Nutzungsdauer weichen Entwurf und Ausführung in vielen Aspekten von herkömm­lichen Konstruktionsmethoden im Brückenbau ab. Dieser Beitrag stellt die Besonderheiten der Konstruktion und der eingesetzten Bauverfah­ren vor. Die Maßnahme ist Teil der Vergabeein­heit VE1. Sie besteht im Wesentlichen aus der Errichtung des Behelfsbauwerks, dem Rück­ bau des Bestandes, der Erstellung des Tunnels einschließlich Betriebsgebäude, der Sanierung eines Straßentrogs und der Neugestaltung der Verkehrsanlagen

Hybrid magnetic-quantum systems with spin defects in silicon carbide

Current proposals for large-scale quantum technologies rely on the integration of distinct quantum systems within a heterogeneous architecture. Such hybrid composition requires the design and development of interfaces to facilitate the seamless transfer of quantum information. While multiple physical interfaces have been explored based on photons and phonons, interaction mechanisms based on magnetically ordered spin textures are comparatively unexplored. The emerging field of quantum magnonics addresses this research gap by studying the interaction of quantum systems with magnons - the quanta of collective spin excitations. Most of the research progress in this field has been reported for hybrid systems composed of spin qubits in Nitrogen-vacancy centers in diamond and magnons in yttrium-iron-garnet (YIG), with both materials presenting fabrication challenges for wafer-scale integration. In this thesis, I take a departure from this commonly used hybrid composition and explore hybrid magnetic-quantum systems using more technologically mature material systems. Specifically, I explore silicon vacancy defects in silicon carbide and NiFe (permalloy) microstructures as the components of a hybrid quantum system. I start by describing each subsystem separately, discussing their theoretical basis and experimental methods, before addressing their interactive regimes. Two interaction schemes can be distinguished: one where the magnetic element is 'passive', merely representing a static influence to the spin defects, and another one where it is more 'active', inducing dipole-allowed transitions in the spin states of the vacancy. Remarkably, this 'active' scheme is enabled by magnon nonlinearities in a vortex-state disc, opening up the way towards studying the convergence of quantum systems with the rich nonlinear physics of magnons. I envision the results included in this thesis as a stepping stone for further exploration of magnon nonlinearities to enhance quantum functionalities

AI improves cancer biomarker discovery and enables remote homology inference

This thesis centers around cancer detection, where AI-driven methods enhance diagnostic accuracy and deepen our understanding of underlying mechanisms through the following key elements. The first element is precision diagnostics, which enhances current clinical methods for pancreatic cancer by using machine learning to integrate RNA variants extracted from peripheral blood, significantly improving diagnostic accuracy. The second element explores the potential for pancancer diagnosis by identifying biomarkers shared across different cancer types. To achieve this, a network algorithm is developed to identify a universal 50-biomarker signature that effectively predicts outcomes in 10 cancers by incorporating biomarker connectivity into the analysis. Third, protein structure analysis adds interpretability by linking protein sequences to their 3D structures, highlighting how structures and functions can remain conserved despite significant sequence variations, or vice versa. This aspect also explains the impact of AI in protein structure prediction, exemplified by the largest study of its kind, which builds a phylogenetic structural tree for the Rad52 superfamily—a known cancer target—by examining conserved regions vital for DNA repair. Finally, a new method for homology inference using protein secondary structures enables the rapid search of millions of proteins to identify shared structural features. Homology inference could be further exploited in the future to find common structural features across biomarkers of different cancer types, enhancing the improvement of our pan-cancer signatures