Strategien für die Expressionsanalyse in funktionellen Gengruppen

Die Analyse von Genexpressionsdaten, die durch die Microarray-Technologie bereit gestellt werden, ist in den letzten Jahren zu einem interessanten Forschungsfeld der Statistik geworden. Die ersten Verfahren auf diesem Gebiet zielen darauf ab, differentiell exprimierte Gene aus der riesigen Menge aller Gene eines Microarrays heraus zu filtern. Das Resultat einer solchen genweisen Analyse ist eine Liste interessanter Gene. Derartige Listen einzeln ausgewählter Gene sind allerdings schwer in einen biologischen Kontext zu bringen. Überdies hängen sie stark von der verwendeten Analysemethode und vom jeweiligen Datensatz ab, so daß Genlisten verschiedener Arbeitsgruppen meist eine relativ schlechte Übereinstimmung aufweisen. Eine Alternative beziehungsweise Weiterführung der genweisen Herangehensweise bietet die Analyse funktioneller Gengruppen. Diese beinhalten biologisches Vorwissen über das Zusammenspiel von Genen. Somit sind relevante Gengruppen sinnvoller interpretierbar als einzelne relevante Gene. Es werden verschiedene Verfahren für die Untersuchung funktioneller Gengruppen hinsichtlich differentieller Expression vorgestellt und auf methodischer Ebene sowie anhand von realen Datenbeispielen und Simulationsstudien verglichen. Von speziellem Interesse ist hier die Familie von Gengruppen, die durch die Gene Ontology definiert wird. Die hierarchische Struktur dieser Ontologien bedeutet eine zusätzliche Herausforderung für die Analyse, insbesondere für die Adjustierung für multiples Testen. Ein globaler Test auf differentielle Expression in Gengruppen ist das GlobalAncova Verfahren, welches im Rahmen dieser Arbeit weiter entwickelt und als R Paket bereit gestellt wurde. Die Signifikanz von Gengruppen kann dabei durch ein Permutationsmodell sowie über die asymptotische Verteilung der Teststatistik bewertet werden. Wir legen die theoretischen Grundlagen und Aspekte der Programmierung des Verfahrens dar. GlobalAncova eignet sich für die Analyse komplexer Fragestellungen. Hierzu werden einige ausführliche Auswertungen präsentiert, die im Rahmen von Kooperationen mit Medizinern und Biologen durchgeführt wurden

Entwicklung von kapazitiven Positions-, Strom- und Schottkysignal-Messsystemen für den kryogenen Speicherring CSR

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden neuartige Verfahren zur Messung des Strahlstromes, der Strahlposition und des Schottky-Signales auf Grundlage kapazitiver Pickups in Speicherringen entwickelt. Strahlstrommessungen am Schwerionenspeicherring TSR mit einem kapazitiven Pickup ergaben eine sehr gute Übereinstimmung mit der Theorie, so dass nun am TSR erstmalig ein Messgerät mit hoher Genauigkeit für Strahlströme auch weit unter 1 muA zur Verfügung steht. Dieses Verfahren wird auch am Cryogenic Storage Ring (CSR) eingesetzt werden, in dem sehr kleine Strahlströme im Bereich von 1 nA - 1 muA zu erwarten sind. Für die Verwendung am CSR wurden zum ersten Mal Positionsmessungen mit einem resonanten Verstärkersystem für kapazitive Positionspickups experimentell am TSR untersucht, wobei durch eine Induktivität eine Erhöhung des Signal-zu-Rausch-Verhältnisses erreicht wird. Ein Vergleich dieser Methode mit Messungen mit dem Restgasstrahlprofilmonitor des TSR ergab eine sehr gute Übereinstimmung auch bei niedrigen Strahlströmen. Die experimentelle Untersuchung der kryotauglichen Elektronik ergab eine erreichbare Güte von Q = 500, so dass mit den CSR Strahlpositionsmonitoren ein Signal-zu-Rausch-Verhältnis erreicht wird, das eine präzise Positionsmessung auch bei niedrigsten Strahlströmen in Aussicht stellt. Der CSR Schottky-Pickup wird ebenfalls mit einem resonanten Verstärkersystem mit entsprechender Güte ausgestattet werden. Eine Abschätzung des Signal-zu-Rausch-Verhältnisses ergibt im CSR eine mögliche Nachweisbarkeitsgrenze von nur wenigen Protonen

Kontextmodelle für lokale Merkmale zur inhaltsbasierten Bildsuche in großen Bilddatenbanken

Vor allem seit Smartphones für viele zum ständigen Begleiter geworden sind, wächst die Menge der aufgenommenen Bilder rasant an. Oft werden die Bilder schon unmittelbar nach der Aufnahme über soziale Netzwerke mit anderen geteilt. Zur späteren Verwendung der Aufnahmen hingegen wird es zunehmend wichtiger, die für den jeweiligen Zweck relevanten Bilder in der Masse wiederzufinden. Für viele bekannte Objektklassen ist die automatische Verschlagwortung mit entsprechenden Detektionsverfahren bereits eine große Hilfe. Anhand der Metadaten können außerdem häufig Ort oder Zeit der gesuchten Aufnahmen eingegrenzt werden. Dennoch führt in bestimmten Fällen nur eine inhaltsbasierte Bildsuche zum Ziel, da dort explizit mit einem Anfragebild nach individuellen Objekten oder Szenen gesucht werden kann. Obwohl die Forschung im Bereich der inhaltsbasierten Bildsuche im letzten Jahrzehnt bereits zu vielen Anwendungen geführt hat, ist die Skalierbarkeit der sehr genauen Varianten noch eingeschränkt. Das bedeutet, dass die existierenden Verfahren, mit denen ein Bildpaar robust auf lokal ähnliche Teilinhalte untersucht werden kann, nicht ohne weiteres auf die Suche in vielen Millionen von Bildern ausgeweitet werden können. Diese Dissertation widmet sich dieser Art der inhaltsbasierten Bildsuche, die Bilder anhand ihrer lokalen Bildmerkmale indexiert, und adressiert zwei wesentliche Einschränkungen des populären Bag-of-Words-Modells. Zum einen sind die Quantisierung und Komprimierung der lokalen Merkmale, die für die Suchgeschwindigkeit in großen Bildmengen essentiell sind, mit einem gewissen Verlust von Detailinformation verbunden. Zum anderen müssen die indexierten Merkmale aller Bilder immer im Arbeitsspeicher vorliegen, da jede Suchanfrage den schnellen Zugriff auf einen beträchtlichen Teil des Index erfordert. Konkret beschäftigt sich die Arbeit mit Repräsentationen, die im Index nicht nur die quantisierten Merkmale, sondern auch ihren Kontext einbeziehen. Abweichend zu den bisher üblichen Ansätzen, wird der Kontext, also die größere Umgebung eines lokalen Merkmals, als eigenständiges Merkmal erfasst und ebenfalls quantisiert, was den Index um eine Dimension erweitert. Zunächst wird dafür ein Framework für die Evaluation solcher Umgebungsrepräsentationen entworfen. Anschließend werden zwei Repräsentationen vorgeschlagen: einerseits basierend auf den benachbarten lokalen Merkmalen, die mittels des Fisher Vektors aggregiert werden, andererseits auf Basis der Ergebnisse von Faltungsschichten von künstlichen neuronalen Netzen. Nach einem Vergleich der beiden Repräsentationen sowie Kombinationen davon im Rahmen des Evaluationsframeworks, werden die Vorteile für ein Gesamtsystem der inhaltsbasierten Bildsuche anhand von vier öffentlichen Datensätzen bewertet. Für die Suche in einer Million Bildern verbessern die vorgeschlagenen Repräsentationen auf Basis der neuronalen Netze die Suchergebnisse des Bag-of-Words-Modells deutlich. Da die zusätzliche Indexdimension einen effektiveren Zugriff auf die indexierten Merkmale ermöglicht, wird darüber hinaus eine neue Realisierung des Gesamtsystems vorgeschlagen. Das System ist bezüglich des Index nicht mehr auf den Arbeitsspeicher angewiesen, sondern kann von aktuellen nichtflüchtigen Speichermedien profitieren, etwa von SSD-Laufwerken. Von der Kombination der vorgeschlagenen Umgebungsrepräsentation der lokalen Merkmale und der Realisierung mit großen und günstigen SSD-Laufwerken können bereits heutige Systeme profitieren, denn sie können dadurch noch größere Bilddatenbanken für die inhaltsbasierte Bildsuche zugänglich machen

Analyse, Identifikation und Prognose preisbeeinflusster elektrischer Lastzeitreihen

Durch die Beeinflussung der Lastzeitreihe mittels Anreiz- bzw. Preiszeitreihen (Demand Side Management) können zusätzliche Flexibilitätspotenziale für den Ausgleich von Erzeugung und Verbrauch im elektrischen Energiesystem erschlossen werden. Allerdings werden dadurch die bisher unbeeinflussten Verbrauchsmuster verändert. Damit einhergehend ist eine steigende Unsicherheit bei der Verbrauchsprognose zu beobachten, was die Untersuchungen der vorliegenden Arbeit auch belegen. Für eine sichere Versorgung und Planbarkeit muss zukünftig auch derart beeinflusstes Verbrauchsverhalten mit höchster Qualität prognostizierbar sein. Die vorliegende Dissertation leistet einen Beitrag zur Analyse und Vorhersage von Lastzeitreihen unter Berücksichtigung preisbasierter Verbrauchsbeeinflussung. Ziel war die Entwicklung eines Gesamtkonzepts für die Analyse, den Entwurf und die Vorhersage von beeinflusstem Verbrauchsverhalten. Die entwickelte neuartige Prognosemethode weist gegenüber etablierten Methoden der Lastprognose neben einer erheblich verbesserten Vorhersagequalität einen weiteren signifikanten Vorteil auf. Mit der Prognosemethode ist es auf Grundlage historischer Daten beeinflusster Verbraucher oder Verbrauchergruppen möglich, neben der Prognose von beeinflusstem Verbrauchsverhalten auch auf das unbeeinflusste Verbrauchsverhalten zu schließen und dieses vorherzusagen. Die Prognose und die damit vollzogene Dekomposition der beeinflussten Verbrauchskurve in den beeinflussten und unbeeinflussten Anteil ist der Ausgangspunkt für die Planung und Preisbildung im Rahmen von Demand Response. Denn nur auf der Grundlage des zu erwartenden Verbrauchs ohne den Preiseinfluss kann abgeschätzt werden, zu welchem Zeitpunkt und mit welchem Ausmaß die Verbraucher mit Hilfe eines zu setzenden Preises zu beeinflussen sind. Die Entwicklung der neuartigen Prognosemethode stützt sich auf einen umfangreich recherchierten und aufbereiteten Stand des Wissens, der systemtechnisch aufgearbeiteten Problemstellung beim Zusammenspiel von Planung, Preisbildung, Verbrauchern und der Prognose sowie der Analyse der Charakteristik von preisbeeinflusstem Verbrauchsverhalten.Influencing of consumption behaviour of consumers by means of incentive or price time series (demand side management) can open up additional flexibility potentials for balancing generation and consumption in an electric energy system. Consumption patterns of previously uninfluenced consumers are, however, changed by this influence and the uncertainty in consumption forecast increases. A reliable supply and predictability in the future requires a sufficiently good forecast quality of consumption behaviour influenced in this way. This present dissertation is intended to contribute to the forecast of price-influenced load time series. The aim was to develop an overall concept for the analysis, design and forecast of influenced consumption behaviour. The newly developed forecasting method has significant advantages over established load forecasting methods. On the one hand, it shows a significantly improved forecasting quality. On the other hand, the forecast method makes it possible, on the basis of historical data from influenced consumers or consumer groups, to conclude and forecast not only the influenced consumption behaviour but also the uninfluenced consumption behaviour. The forecast and the resulting decomposition of the influenced consumption curve into the influenced and uninfluenced component is the sensible starting point for planning and pricing in the context of demand response. To estimate the schedule and the extent of the influence is only possible based on the forecasted uninfluenced consumer behaviour. The development of the new forecasting method is based on an extensively researched and refurbished state of knowledge, the problem definition in the interplay of planning, pricing, consumers and forecasting and the analysis of the characteristics of price-influenced consumption behaviour

Chaotische Dynamik in Netzwerken feuernder Neurone im Balanced State

Das Gehirn verarbeitet sensorische Information über die äußere Welt in großen Netzwerken aus Neuronen die mit kurzen elektrischen Impulsen, genannt Aktionspotentiale oder Spikes, untereinander kommunizieren. Wie diese Informationsverarbeitung im Detail funktioniert ist bisher nicht gut verstanden. Eine wichtige Randbedingung dafür ist die intrinsische Dynamik von neuronalen Netzen. Diese war jedoch bisher, wegen der hohen Komplexität dieser Systeme, weitestgehend unzugänglich.In dieser Arbeit wurde ein neuer Ansatz eingeführt, welcher erlaubt die kollektive Dynamik zu charakterisieren und die Informationserhaltung und den Informationsverlust in großen neuronalen Netzwerken zu quantifizieren. Dieser Ansatz basiert auf analytischen Lösungen der Einzelneuronendynamik und numerisch exakten Simulationen sowie der Berechnung der kompletten Spektren von Lyapunovexponenten. Er kann direkt auf beliebige Netzwerktopologien und Phasenantwortkurven der Einzelneurone angewandt werden.Dieser Ansatz wurde auf neuronale Netzwerke im Balanced State angewandt. Der Balanced State ist die vorherrschende Erklärung der asynchronen, irregulären Aktivität wie sie im Kortex beobachtet wird. Diese Irregularität entsteht durch starke Eingangsstromfluktuationen in den Neuronen, welche das Resultat eines dynamischen Gleichgewichts von Exzitation und Inhibition sind. Während das Auftreten und die Statistik dieses Balanced State recht gut verstanden sind, wird seine bislang Dynamik kontrovers diskutiert.In einer ausführlichen Analyse von rein inhibitorisch gekoppelten sowie exzitatorisch und inhibitorischen Netzwerken zeigt diese Arbeit, daß neuronale Netze im Balanced State generell eine chaotische Dynamik besitzen. Die Anwendung des entwickelten Ansatzes auf neuronale Netze im Balanced State mit verschiedener Einzelneuronendynamik und synaptischen Transferfunktionen offenbart, daß der Auslösemechanismus der Aktionspotentiale in der Einzelneuronendynamik eine Schlüsselrole in der Stärke des Chaos spielt.Netzwerke mit niedriger Aktionspotentialauslößegeschwindigeit besitzen extensives deterministisches Chaos. Die dynamische Entropieproduktionsrate in solchen chaotischen Netzen ist erstaunlich hoch, sodaß die sensorische Information mit der gleichen Rate überschrieben würde wie sie eintrifft. Dadurch wäre die Informationsverarbeitung auf die sofortige Stimulusantwort beschränkt.Eine Erhöhung der Aktionspotentialauslößegeschwindigeit der Einzelneurone reduziert die Entropieproduktionsrate und führt die Netzwerke zur Edge of Chaos und einer verschränkter Statistik trotz schwachen paarweisen Korrelationen. Da kürzlich gezeigt wurde, daß kortikale Neurone eine wesentlich größere Aktionspotentialauslößegeschwindigeit besitzen als durch Standardneuronenmodelle hervorgesagt, könnte man spekulieren, daß kortikale Neurone diese scharfe Spikeauslösung entwickelt haben, um die sensorische Information länger verarbeiten zu können, und daß kortikale Netzwerke möglicherweise nahe der Edge of Chaos operieren.Eine sehr große Aktionspotentialauslößegeschwindigeit and damit praktisch eine instantane Spikeauslösung führt zum sogenannten stabilen Chaos. Diese formal stabile Dynamik bzgl. infinitesimalen Störungen ist jedoch begleitet von einer starken Sensitivität und im wesentlichen instanten Dekorrelierung des Netzwerkmikrozustands nach Einzelspikestörungen. Die Koexistenz von stabiler und extrem instabiler Dynamik im selben dynamischen System zeichnet ein Bild einer neuen exotischen Phasenraumstruktur, nämlich von exponentiell separierenden Flußschläuchen welche stabile Trajektorien umschließen.Zusammenfassend läßt sich über diese Arbeit sagen, daß sie einen neuen Ansatz zur gründlichen Charakterisierung der Dynamik neuronaler Netze und die Quantifizierung von Informationserhaltung und Informationsverlust einführt. Dieser Ansatz, angewandt auf Netzwerke feuernder Neurone im Balanced State, offenbart eine chaotische Dynamik welche äußerst abhängig von den Details der Aktionspotentialauslößung der Einzelneuronendynamik ist