Plant species phenology differs between climate and land-use scenarios and relates to plant functional traits

Phenological shifts due to changing climate are often highly species and context specific. Land-use practices such as mowing or grazing directly affect the phenology of grassland species, but it is unclear if plants are similarly affected by climate change in differently managed grassland systems such as meadows and pastures. Functional traits have a high potential to explain phenological shifts and might help to understand species-specific and land-use-specific phenological responses to changes in climate. In the large-scale field experiment Global Change Experimental Facility (GCEF), we monitored the first flowering day, last flowering day, flowering duration, and day of peak flowering, of 17 herbaceous grassland species under ambient and future climate conditions, comparing meadows and pastures. Both climate and land use impacted the flowering phenology of plant species in species-specific ways. We did not find evidence for interacting effects of climate and land-use type on plant phenology. However, the data indicate that microclimatic and microsite conditions on meadows and pastures were differently affected by future climate, making differential effects on meadows and pastures likely. Functional traits, including the phenological niche and grassland utilization indicator values, explained species-specific phenological climate responses. Late flowering species and species with a low mowing tolerance advanced their flowering more strongly under future climate. Long flowering species and species following an acquisitive strategy (high specific leaf area, high mowing tolerance, and high forage value) advanced their flowering end more strongly and thus more strongly shortened their flowering under future climate. We associated these trait–response relationships primarily with a phenological drought escape during summer. Our results provide novel insights on how climate and land use impact the flowering phenology of grassland species and we highlight the role of functional traits in mediating phenological responses to climate

Structural characterization of 4-(4-Nitrophenyl)thiomorpholine, a precursor in medicinal chemistry

4-(4-nitrophenyl)thiomorpholine, the title compound, has been used as a precursor for the corresponding 4-thiomorpholinoaniline, which is a useful building block in medicinal chemistry. The crystal and molecular structures of the title compound, however, have not been described thus far. We synthesized the title compound by means of a nucleophilic aromatic substitution reaction of 4-fluoronitrobenzene and thiomorpholine and structurally characterized it by X-ray crystallography, DFT calculations, and Hirshfeld surface analysis. In the crystal, the molecule exhibits an approximately CS-symmetric structure, with the nitrogen-bound 4-nitrophenyl group in a quasi axial position on the six-membered thiomorpholine ring in a low-energy chair conformation. The solid-state structure of the title compound is markedly different from that of its morpholine analogue. This can be ascribed to the formation of centrosymmetric dimers through intermolecular C–H···O weak hydrogen bonds involving the methylene groups adjacent to the sulfur atom and face-to-face aromatic stacking

Ramucirumab, Avelumab, and Paclitaxel as second-line treatment in esophagogastric adenocarcinoma : the phase 2 RAP (AIO-STO-0218) nonrandomized controlled trial

Importance: Adding immune checkpoint inhibitors to chemotherapy has been associated with improved outcomes in metastatic esophagogastric adenocarcinoma, but treatment combinations and optimal patient selection need to be established. Objective: To investigate the efficacy and tolerability of the programmed cell death ligand 1 (PDL-1) inhibitor avelumab with paclitaxel plus ramucirumab. Design, Setting, and Participants: This multicenter, single-group, phase 2 nonrandomized controlled trial was conducted among patients with second-line metastatic esophagogastric adenocarcinoma. Patients pretreated with platinum plus fluoropyrimidine between April 2019 and November 2020 across 10 German centers (median follow-up, 27.4 months [95% CI 22.0-32.9 months]) were included. Data analysis was performed from January to December 2022. Interventions: Patients received ramucirumab at 8 mg/kg on days 1 and 15, avelumab at 10 mg/kg on days 1 and 15, and paclitaxel at 80 mg/m2 on days 1, 8, and 15 every 4 weeks. Main Outcomes and Measures: The prespecified primary end point was overall survival (OS) rate at 6 months, with the experimental therapy considered insufficiently active with an OS rate of 50% or less and a promising candidate with an OS rate of 65% or greater. Results: Of 60 enrolled patients, 59 patients (median [range] age, 64 [18-81] years; 47 males [70.7%]) were evaluable, including 30 patients with metastatic adenocarcinoma of the stomach and 29 patients with gastroesophageal junction. All patients were pretreated with platinum plus fluoropyrimidine, and 40 patients (67.8%) had received prior taxanes; 24 of 56 evaluable patients (42.9%) had a PDL-1 combined positive score (CPS) of 5 or greater, centrally assessed. The OS rate at 6 months was 71.2% (95% CI, 61.5%-83.7%). The median OS in the intention-to-treat population (59 patients) was 10.6 months (95% CI, 8.4-12.8 months) overall. Among patients assessable by central pathology, median OS was 9.4 months (95% CI, 7.2-11.7 months) in 32 patients with a PDL-1 CPS less than 5 and 14.0 months (95% CI, 6.0-22.1 months) in 24 patients with a PDL-1 CPS of 5 or greater (P = .25). Treatment was generally well tolerated, without unexpected toxicities. Patients with higher vs lower than median T cell repertoire richness showed an increased median OS of 20.4 months (95% CI, 7.7-33.0 months) compared with 8.3 months (95% CI, 3.7-12.9 months; hazard ratio, 0.43; 95% CI, 0.23-0.81; P = .008). Patients with lower vs higher than median cell-free DNA burden had a median OS of 19.2 months (95% CI, 8.9-29.6 months) compared with 7.3 months (95% CI, 3.2-11.4 months; hazard ratio, 0.30; 95% CI, 0.16-0.59; P < .001). Conclusions and relevance: In this study, the combination of avelumab with paclitaxel plus ramucirumab showed favorable efficacy and tolerability in the second-line treatment for metastatic esophagogastric adenocarcinoma. A PDL-1 CPS score of 5 or greater, cell-free DNA level less than the median, and T cell repertoire richness greater than the median were associated with increased median OS

Entity-centric machine learning : leveraging entity neighbourhoods for personalised predictors

Recent times have seen an increase in both the rates at which data are generated, as well as the technology developed to process datasets generated at an ever increasing pace. However, most machine learning methods still apply a one-size-fits-all approach, with the models being tailored to be applied out-of-the-box on the entire dataset, and model complexity focusing on generalising optimally to the patterns without overfitting. Additionally, it is also worth noting that datasets are not monolithic - they are often comprised of repeated observations of a smaller set of objects or ‘entities’ over time. These entities have ‘static’ unchanging properties, and act as data generators to create the ‘dynamic’ data that is observed over time. Many current methods, however, train models over the dynamic data alone, and do not adequately exploit the static data for learning. In this work, we study ways in which machine learning methods can be ‘personalised’ so that the data of each ‘entity’ gets its own model, which incorporates the similarity of the ‘static’ and ‘dynamic’ parts of the entity. The benefits of personalisation are obvious for some fields like medicine and user generated content, and our solutions are designed for the medical domain where some of the disadvantages of entity-centred datasets express most strongly - each entity has too little data available for learning, each entity’s data arrives irregularly, and each entity’s data is generated at a different time than the others. Our approach towards personalisation is that each entity in the dataset gets it’s own model, and we combat the sparsity of the data (each individual entity has too little data!) by augmenting the data of each entity with the data of other entities that are deemed ‘similar’. In our work, we explore three main approaches to training personalised models for medical datasets. The first part of this work explores the various ways for dealing with data sparsity, irregularity, and dealing with timestamps during training of personalised models. We explore augmenting the dynamic data of of each entity with the dynamic data of its neighbours as defined by the static data. We investigate the various ways to train the neighbourhood-augmented model, deal with timestamps, and the effect of the neighbourhood size. Our findings show that training a model on the combined dynamic data of a small number of neighbours and preserving timestamps yields the best results. We extended this method to allow the similarity to be guided using expert knowledge, and found that grouping users based on medical intuition improves the quality of the resultant models for several subgroups. A baseline that selects the neighbourhood of an entity randomly was found to be very competitive, suggesting that even though the entity-centred models exceeded the global model’s performance with less data, the neighbourhood computation can be improved. Our second approaches investigate the degree to which the dynamic data from the entities can be used to train personalised predictors. Towards this end, we test two types of approaches, one that summarises the time series so that a similarity function may be applied that can discover other similar entities, and another that groups users based on the length of their dynamic data sequences. We saw that summaries of the dynamic data helped achieve competitive performance to the global model while exploiting <10% of the users, and that predictions can be made and personalised towards users with very short sequences on the basis of other users whose sequences are longer. Since the notion of similarity is difficult to define, we also propose an iterative neighbourhood similarity method that discovers the ideal set of users to learn a personalised model for users with short sequences. Drawing inspiration from this result, the third part of our work focuses on discovering the optimal neighbourhood for each entity in a supervised way using validation error of the personalised models. We propose one method that searches for the optimal neighbourhood greedily in decreasing order of similarity, and found that the global model is beaten by ≈ 13% − 15% by a personalised model with our discovered neighbourhood. An analysis of the neighbourhoods themselves show that there are ‘celebrity’ users whose data is used by almost all others, and ‘ostracised’ users whose data contributes negatively to other users. Our second proposed method that removes the effect of sorting the users by similarity, however, discovers much smaller neighbourhoods, and also performs worse than the first (although better than the global model). A full comparison of the neighbourhoods and their relative quality, however, needs the help of a clinical expert. We consider the entity-neighbourhoods a part of our output, since it enables further investigations, especially in cases where the underlying similarity function is not known.In jüngster Vergangenheit ist ein bemerkenswerter Anstieg sowohl in der Häufigkeit der Datenproduktion als auch in der Entwicklung von Technologien zur Verarbeitung von Datensätzen zu verzeichnen. Trotz dieser Fortschritte verfolgen jedoch die meisten Methoden des maschinellen Lernens nach wie vor einen konservativen Ansatz, der darauf abzielt, ein Modell auf dem gesamten Datensatz zu trainieren und anzuwenden. Hier ist der Schwerpunkt, allgemeine Muster zu identifizieren und Overfitting zu vermeiden. Es ist jedoch wichtig anzumerken, dass Datensätze keine homogenen Gebilde darstellen; vielmehr bestehen sie oft aus Beobachtungen, welche von einer begrenzten Anzahl an Entitäten produziert werden. Diese Entitäten verfügen oft über statische, unveränderliche Eigenschaften und fungieren als Datenquellen für die Generierung der im Zeitverlauf beobachteten “dynamischen” Daten. Viele ak- tuelle Methoden zur Vorhersage von dynamischen Daten ignorieren jedoch statische Eigenschaften der Entitäten beim Training der Modelle. In dieser Studie untersuchen wir daher Ansätze, wie Methoden des maschinellen Lernens “personalisiert” werden können, sodass die Daten jeder “Entität” ihr eigenes Modell erhalten. Dabei wird die Ähnlichkeit der “statischen” und “dynamischen” Teile der Entität berücksichtigt. Die Vorteile der Personalisierung sind insbesondere in Bereichen wie der Medizin und für Anwendungen mit nutzererstellten Inhalten offensichtlich. Unsere Lösungen sind speziell für den medizinischen Bereich konzipiert, in dem einige der Heraus- forderungen an entitätszentriertes Lernen am deutlichsten zum Ausdruck kommen. Beispielsweise verfügen viele Entitäten über zu wenige Beobachtungen zum Lernen; die Daten jeder Entität treffen unregelmäßig ein; und die Daten jeder Entität werden im Vergleich zu den anderen zu asynchronen Zeitpunkten generiert. Unser Ansatz zur Personalisierung sieht vor, dass jede Entität im Datensatz ihr eigenes Modell erhält. Wir adressieren die potenzielle Datenknappheit von Entitäten, indem wir deren Daten mit den Beobachtungen “ähnlicher” Entitäten ergänzen. In dieser Arbeit untersuchen wir drei Hauptansätze zum Training personalisierter Modelle für medizinische Datensätze. Der erste Teil der Arbeit befasst sich mit verschiedenen Möglichkeiten zur Bewälti- gung von Datenknappheit und zeitlichen Aspekten beim Training von personalisierten Modellen. Wir untersuchen die Erweiterung der dynamischen Daten jeder Entität mit den dynamischen Daten ihrer nächsten Nachbarn, die durch statische Daten definiert sind. Wir untersuchen die verschiedenen Möglichkeiten zum Trainieren des nach- barschaftserweiterten Modells, den Umgang mit Zeitstempeln und die Auswirkungen der Nachbarschaftsgröße. Unsere Ergebnisse zeigen, dass das Training eines Modells auf den kombinierten dynamischen Daten einer kleinen Anzahl von Nachbarn und unter Beibehaltung von Zeitstempeln die besten Ergebnisse liefert. Wir haben diese Methode so erweitert, dass die Ähnlichkeit mit Hilfe von Expertenwissen gesteuert werden kann, und haben festgestellt, dass die Gruppierung von Nutzern auf der Grundlage medizinischer Intuition die Qualität der resultierenden Modelle für mehrere Untergruppen verbessert. Eine Vergleichsmethode, welche die Nachbarschaft einer Entität zufällig auswählt, erwies sich als sehr konkurrenzfähig. Obwohl die entitätszentrierten Modelle die Leistung des globalen Modells mit weniger Daten übertreffen, deutet dieser Umstand darauf hin, dass die Berechnung der Nachbarschaft verbessert werden kann. Der zweite Teil untersucht, inwieweit die dynamischen Daten der Entitäten zum Training personalisierter Prädiktoren verwendet werden können. Zu diesem Zweck testen wir zwei Arten von Ansätzen. Einen, der die Zeitreihen zusammenfasst, sodass eine Ähnlichkeitsfunktion zur Identifikation ähnlicher Entitäten angewendet werden kann, und einen anderen, der Nutzer auf der Grundlage der Länge ihrer dynamischen Datenfolgen gruppiert. Es wurde deutlich, dass die Zusammenfassungen der dynamischen Daten dazu beigetragen haben, eine mit dem globalen Modell vergleichbare Leistung zu erzielen, wobei <10% der Nutzer verwendet wurden. Des Weiteren hat sich gezeigt, dass Vorhersagen für Nutzer mit sehr kurzen Sequenzen auf der Grundlage anderer Nutzer mit längeren Sequenzen gemacht und personalisiert werden können. Da der Begriff der Ähnlichkeit schwer zu definieren ist, schlagen wir auch eine iterative Methode der Nachbarschaftsähnlichkeit vor, welche die ideale Menge von Nutzern entdeckt, um ein personalisiertes Modell für Nutzer mit kurzen Sequenzen zu lernen. Ausgehend von diesem Ergebnis konzentriert sich der dritte Teil dieser Arbeit auf die Entdeckung der optimalen Nachbarschaft für jede Entität auf überwachte Weise unter Verwendung des Validierungsfehlers der personalisierten Modelle. Wir schlagen eine Methode vor, die ‘greedy’ nach der optimalen Nachbarschaft in abnehmender Reihenfolge der Ähnlichkeit sucht, und haben festgestellt, dass das globale Modell von einem personalisierten Modell mit der von uns entdeckten Nachbarschaft um ≈ 13% − 15% geschlagen wird. Eine Analyse der Nachbarschaften selbst zeigt, dass es “prominente” Nutzer gibt, deren Daten von fast allen anderen genutzt werden, und “diskriminierte” Nutzer, deren Daten einen negativen Beitrag für andere Nutzer leisten. Unsere zweite vorgeschlagene Methode, die den Effekt der Sortierung der Nutzer nach Ähnlichkeit beseitigt, entdeckt jedoch viel kleinere Nachbarschaften und schneidet auch schlechter ab als die erste (wenn auch besser als das globale Modell). Für einen vollständigen Vergleich der Nachbarschaften und ihrer relativen Qualität ist jedoch die Hilfe eines klinischen Experten erforderlich. Wir betrachten die Nachbarschaften einer Entität als Teil unseres Ergebnisses, da sie weitere Untersuchungen ermöglichen, insbesondere in Fällen, in denen die zugrunde liegende Ähnlichkeitsfunktion nicht bekannt ist

The prognostic value of a liver function test using Indocyanine Green (ICG) clearance in patients with Multiple Organ Dysfunction Syndrome (MODS)

Background: Multiple organ dysfunction syndrome (MODS) is common in intensive care units (ICUs) and is associated with high mortality. Although there have been multiple investigations into a multitude of organ dysfunctions, little is known about the role of liver dysfunction. In addition, clinical and laboratory findings of liver dysfunction may occur with a significant delay. Therefore, the aim of this study was to investigate whether a liver function test, based on indocyanine green (ICG)-clearance, contains prognostic information for patients in the early phase of MODS. Methods: The data of this analysis were based on the MODIFY study, which included 70 critically ill patients of a tertiary medical ICU in the early phase of MODS (≤24 h after diagnosis by an APACHE II score ≥ 20 and a sinus rhythm ≥ 90 beats per minute, with the following subgroups: cardiogenic (cMODS) and septic MODS (sMODS)) over a period of 18 months. ICG clearance was characterized by plasma disappearance rate = PDR (%/min); it was measured non-invasively by using the LiMON system (PULSION Medical Systems, Feldkirchen, Germany). The PDR was determined on the day of study inclusion (baseline) and after 96 h. The primary endpoint of this analysis was 28-day mortality. Results: ICG clearance was measured in 44 patients of the MODIFY trial cohort, of which 9 patients had cMODS (20%) and 35 patients had sMODS (80%). Mean age: 59.7 ± 16.5 years; 31 patients were men; mean APACHE II score: 33.6 ± 6.3; 28-day mortality was 47.7%. Liver function was reduced in the total cohort as measured by a PDR of 13.4 ± 6.3%/min At baseline, there were no relevant differences between survivors and non-survivors regarding ICG clearance (PDR: 14.6 ± 6.1%/min vs. 12.1 ± 6.5%/min; p = 0.21). However, survivors showed better liver function than non-survivors after 96 h (PDR: 21.9 ± 6.3%/min vs. 9.2 ± 6.3%/min, p < 0.05). Consistent with these findings, survivors but not non-survivors show a significant improvement in the PDR (7.3 ± 6.3%/min vs. −2.9 ± 2.6%/min; p < 0.01) within 96 h. In accordance, receiver-operating characteristic curves (ROCs) at 96 h but not at baseline show a link between the PDR and 28-day mortality (PDR at 96 h: AUC: 0.87, 95% CI: 0.76–0.98; p < 0.01. Conclusions: In our study, we found that ICG clearance at baseline did not provide prognostic information in patients in the early stages of MODS despite being reduced in the total cohort. However, improvement of ICG clearance 96 h after ICU admission is associated with reduced 28-day mortality

Mathematics and science competences of first-generation students with and without a refugee background : what role does the socio-economic and ethno-lingual composition of school classes play?

Der Beitrag untersucht 1) den Zusammenhang zwischen der sozioökonomischen und ethno-lingualen Schulklassenkomposition und den Kompetenzen in Mathematik und den Naturwissenschaften von zugewanderten Jugendlichen und 2), ob Unterschiede in der sozialen Zusammensetzung der Schulklassen von Schülerinnen und Schülern mit und ohne Fluchtbiografie zu deren ungleichen Kompetenzständen beitragen. Mehrebenenanalysen mit Daten des IQB-Bildungstrends 2018 des Instituts zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (IQB) für Jugendliche in der 9. Klasse (N Geflüchtete = 1406; N andere Zugewanderte = 1372) bestätigen zunächst, dass die sozioökonomische Schulklassenzusammensetzung beider Migrantengruppen positiv mit ihren Kompetenzen in Mathematik, Biologie, Chemie und Physik assoziiert ist. Dieser Zusammenhang wird partiell durch die mittleren kognitiven Grundfähigkeiten vermittelt. Die ethno-linguale Schulklassenkomposition liefert in keinem der untersuchten Kompetenzbereiche signifikante Ergebnisse. Individuelle deutschsprachliche Fähigkeiten vermitteln den Zusammenhang zwischen ethno-lingualer Komposition und den mathematisch-naturwissenschaftlichen Kompetenzen, was die Rolle deutschsprachlicher Fähigkeiten für den mathematisch-naturwissenschaftlichen Kompetenzerwerb unterstreicht. Wir finden des Weiteren eine erhebliche Ungleichheit in den betrachteten Kompetenzen zuungunsten der Geflüchteten. Trotz unterschiedlicher Rahmenbedingungen unterscheidet sich die durchschnittliche sozioökonomische Zusammensetzung der Schulklassen beider Gruppen kaum, sodass die Kompositionsmerkmale keinen Erklärungsbeitrag für die Disparitäten in den mathematisch-naturwissenschaftlichen Kompetenzen liefern. Die Ergebnisse heben mögliche Folgen schulischer Sortierungslogiken nach dem familialen sozioökonomischen Status und die Bedeutung von intensiver Sprachförderung in Deutsch für geflüchtete Jugendliche bei deren Bildungsintegration hervor

Non-invasive biomarkers for diagnosis, risk prediction, and therapy guidance of glomerular kidney diseases : a comprehensive review

Effective management of glomerular kidney disease, one of the main categories of chronic kidney disease (CKD), requires accurate diagnosis, prognosis of progression, assessment of therapeutic efficacy, and, ideally, prediction of drug response. Multiple biomarkers and algorithms for the assessment of specific aspects of glomerular diseases have been reported in the literature. Though, the vast majority of these have not been implemented in clinical practice or are not available on a global scale due to limited access, missing medical infrastructure, or economical as well as political reasons. The aim of this review is to compile all currently available information on the diagnostic, prognostic, and predictive biomarkers currently available for the management of glomerular diseases, and provide guidance on the application of these biomarkers. As a result of the compiled evidence for the different biomarkers available, we present a decision tree for a non-invasive, biomarker-guided diagnostic path. The data currently available demonstrate that for the large majority of patients with glomerular diseases, valid biomarkers are available. However, despite the obvious disadvantages of kidney biopsy, being invasive and not applicable for monitoring, especially in the context of rare CKD etiologies, kidney biopsy still cannot be replaced by non-invasive strategies

From plastids to peroxisomes : function of the JA precursor, 12-oxo-phytodienoic acid (OPDA), in Arabidopsis thaliana

Besides jasmonoyl-isoleucine, a key plant defense signal, its precursor cis-12-oxo-phytodienoic acid (OPDA) is thought to have distinct roles, though its perception in vascular plants is uncharacterized. OPDA functions in Arabidopsis were inferred from an OPDA REDUCTASE3 (OPR3) mutant, which was found to be “leaky”, challenging previous OPDA functions. Based on a transcriptome analysis of wild-type, opr2opr3, and the JA- and OPDA-deficient allene oxide synthase, our study revealed that OPDA lacked signaling capacity with known OPDA markers being wound-induced independently. Exogenous OPDA application to opr2opr3 triggered distinct responses, suggesting compartmentalization of endogenous OPDA. Trans-organellar complementation with OPR3 variants indicated that OPDA or its by-product, 4,5-ddh-JA, is translocated to diverse organelles. Further, data suggested that the K+ channel PEC1 may be involved in OPDA accumulation and that MYB flower transcription factors act in vegetative processes.Neben Jasmonoyl-Isoleucin, einem wichtigen pflanzlichen Abwehrsignal, wird seinem Vorläufer 12-oxo-phytodiensäure (OPDA) eine andere Rolle zugeschriebenobwohl seine Wahrnehmung in Gefäßpflanzen unbekannt ist. Die Funktionen von OPDA in Arabidopsis wurden von einer OPDA REDUCTASE3 (OPR3)-Mutante abgeleitet, die sich als „undicht“ erwies, was bisherige OPDA-Funktionen in Frage stellte. Unsere Transkriptomanalyse von Wildtyp, opr2opr3 und der JA- und OPDA-defizienten Allenoxidsynthase ergab, dass OPDA keine Signalisierungskapazität besitzt. Exogenes OPDA löste unterschiedliche Reaktionen aus was auf eine Kompartimentierung von endogenem OPDA schließen lässt. Trans-organellare Komplementierung mit OPR3-Varianten deutete darauf hin, dass OPDA oder sein Nebenprodukt 4,5-ddh-JA in diverse Organellen verlagert wird. Daten deuteten darauf hin, dass der K+-Kanal PEC1 an der OPDA-Akkumulation beteiligt sein könnte und MYB-Blumen-Transkriptionsfaktoren bei vegetativen Prozessen eine Rolle spielen