Identifikation von potenziellen Transkriptionsfaktorbindestellen in Nukleotidsequenzen basierend auf einem Data-Warehouse-System

Hippe K. Identifikation von potenziellen Transkriptionsfaktorbindestellen in Nukleotidsequenzen basierend auf einem Data-Warehouse-System. Bielefeld: Bielefeld University; 2014

Kollektive Migration von Lungenkrebszellen - Modellierung und Datenanalyse

Für die Wundheilung von Epithelgewebe ist ein komplexes Zusammenspiel zwischen zellulärer Differenzierung, Proliferation und Migration erforderlich. Typische Kennzeichen von Krebserkrankungen sind Störungen und Unausgewogenheit in Aktivierung, Deaktivierung und Aufrechterhaltung dieser Prozesse. Deswegen werden Tumore oft als „Wunden, die niemals heilen“ beschrieben. Aktuelle Ansätze in der Krebstherapie fokussieren sich auf die Regulation von Signalübertragung, zum Beispiel die selektive Inhibierung des EGF/EGFR-Signalpfades. Unser Interesse liegt im Zusammenspiel zwischen intrazellulärer Signalübertragung und migratorischem Verhalten von nichtkleinzelligen Lungenkrebszellen (NSCLC). Wir analysieren experimentelle Daten aus Migrations-Assays mit Lungenkrebszellen nach Stimulation mit verschiedenen Wachstumsfaktoren, oder Inhibierung ausgewählter Signalpfade. Es wurde ein effizienter Arbeitsablauf mit großteils automatisierter Datenanalyse entwickelt und implementiert. Wir benutzen insbesondere Methoden der Particle Image Velocimetry (PIV) und Einzel-Zell-Tracking um migratorische Charakteristiken, wie zum Beispiel nach Zeit und Raum aufgelöste Geschwindigkeitsverteilungen oder Korrelationslängen zu berechnen und zu untersuchen, wie diese sich für unterschiedliche experimentelle Bedingungen verändern. Um das Migrationsverhalten zu simulieren verwenden wir ein Modell für kollektive Zellmigration, welches zufällige Motilität und Zell-Zell-Adhäsion beschreibt. Vergleiche zwischen Simulationen des Modells und Parametern, die aus der Datenanalyse inferiert werden können, führen zu der Schlussfolgerung, dass im Modell ein weiterer Term für gerichtete Zellbewegung benötigt wird. Das durch diesen Term erweiterte neue Modell ist in der Lage, die meisten in den Daten sichtbaren Dynamiken zu erklären. Agentenbasierte Simulationen des Modells reproduzieren migratorische Phänotypen, die in den experimentellen Daten auftreten. Durch die Stochastizität des Modells ist ein direkter Fit des erweiterten Modells an die Daten nicht möglich. Wir stellen allerdings eine Methode vor, mit der interzelluläre Parameter, die die Migration kontrollieren, direkt aus experimentellen Daten inferiert werden können. Die Methode wurde an simulierten Daten getestet und kann auf experimentelle Daten angewendet werden, um zellspezifische Parameter zu bestimmen. Die Kombination von Datenanalyse und Modellierung gewährt auf diese Weise Zugang zu einer umfangreichen Menge an Parametern, die die kollektive Migration von Zellen beschreiben. vi

Kollektive Migration von Lungenkrebszellen - Modellierung und Datenanalyse

Für die Wundheilung von Epithelgewebe ist ein komplexes Zusammenspiel zwischen zellulärer Differenzierung, Proliferation und Migration erforderlich. Typische Kennzeichen von Krebserkrankungen sind Störungen und Unausgewogenheit in Aktivierung, Deaktivierung und Aufrechterhaltung dieser Prozesse. Deswegen werden Tumore oft als „Wunden, die niemals heilen“ beschrieben. Aktuelle Ansätze in der Krebstherapie fokussieren sich auf die Regulation von Signalübertragung, zum Beispiel die selektive Inhibierung des EGF/EGFR-Signalpfades. Unser Interesse liegt im Zusammenspiel zwischen intrazellulärer Signalübertragung und migratorischem Verhalten von nichtkleinzelligen Lungenkrebszellen (NSCLC). Wir analysieren experimentelle Daten aus Migrations-Assays mit Lungenkrebszellen nach Stimulation mit verschiedenen Wachstumsfaktoren, oder Inhibierung ausgewählter Signalpfade. Es wurde ein effizienter Arbeitsablauf mit großteils automatisierter Datenanalyse entwickelt und implementiert. Wir benutzen insbesondere Methoden der Particle Image Velocimetry (PIV) und Einzel-Zell-Tracking um migratorische Charakteristiken, wie zum Beispiel nach Zeit und Raum aufgelöste Geschwindigkeitsverteilungen oder Korrelationslängen zu berechnen und zu untersuchen, wie diese sich für unterschiedliche experimentelle Bedingungen verändern. Um das Migrationsverhalten zu simulieren verwenden wir ein Modell für kollektive Zellmigration, welches zufällige Motilität und Zell-Zell-Adhäsion beschreibt. Vergleiche zwischen Simulationen des Modells und Parametern, die aus der Datenanalyse inferiert werden können, führen zu der Schlussfolgerung, dass im Modell ein weiterer Term für gerichtete Zellbewegung benötigt wird. Das durch diesen Term erweiterte neue Modell ist in der Lage, die meisten in den Daten sichtbaren Dynamiken zu erklären. Agentenbasierte Simulationen des Modells reproduzieren migratorische Phänotypen, die in den experimentellen Daten auftreten. Durch die Stochastizität des Modells ist ein direkter Fit des erweiterten Modells an die Daten nicht möglich. Wir stellen allerdings eine Methode vor, mit der interzelluläre Parameter, die die Migration kontrollieren, direkt aus experimentellen Daten inferiert werden können. Die Methode wurde an simulierten Daten getestet und kann auf experimentelle Daten angewendet werden, um zellspezifische Parameter zu bestimmen. Die Kombination von Datenanalyse und Modellierung gewährt auf diese Weise Zugang zu einer umfangreichen Menge an Parametern, die die kollektive Migration von Zellen beschreiben. vi

Proceedings. 19. Workshop Computational Intelligence, Dortmund, 2. - 4. Dezember 2009

Dieser Tagungsband enthält die Beiträge des 19. Workshops „Computational Intelligence“ des Fachausschusses 5.14 der VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) und der Fachgruppe „Fuzzy-Systeme und Soft-Computing“ der Gesellschaft für Informatik (GI), der vom 2.-4. Dezember 2009 im Haus Bommerholz bei Dortmund stattfindet

Methoden zur adaptiven Benutzerinteraktion bei der semi-autonomen Aufgabenbearbeitung in Rehabilitationsszenarien

The ever increasing performance of modern computing systems enables the realization of more challenging functionalities in software and mechatronic systems. This tendency results in an increase in system complexity and also makes the operation by users more difficult. Therefore, recent developments are focusing more strongly on the usability of technical systems, especially in case of systems that do not only communicate with users via a user interface but also interact with them physically. Systems that support social reintegration of persons with disabilities, so-called rehabilitation or support robots, fall into this area. This thesis focuses on the development of methods for adaptive user interactions within a software architecture for rehabilitation robots. The objective is the development of a software framework that acts as a basis for the adaptability of the graphical user interface. The methods presented to realize adaptivity are based on a user interface modularization by encapsulating all functionalities into modules. These modules can be activated or deactivated during run-time depending on the availability of resources. Furthermore, a bi-directional communication channel between the user interface and active modules as well as among modules is established. Thus it becomes possible to source common functionality out into modules and to have it reused by other modules. The communication is based on a specification language that has been developed to enable validation and to reach robust run-time behavior. An extensive review of the software architecture used for the target system identified open problems that previously prevented the realization of adaptivity within the user interface. By using another specification language, finding solutions for those open problems becomes possible as well as achieving the set objective. The development is based on an abstraction layer between the user interface and the remaining layers of the software architecture. This realizes full decoupling of the user interface from system specificfunctionality. To proof the concept for adaptivity within the user interface, the implementation of a module integrating an algorithm for pattern recognition is exemplarily shown with the aim to predict future actions of the user by evaluating previous actions