Synthese und supramolekulare Eigenschaften von Klammermolekülen mit Anthracen-Seitenwänden

Molekularen Erkennung und der Selbstorganisation sind Schlüsselvorgänge bei der Ausbildung höher organisierter (supramolekularer) chemischer Systeme, die aus der Assoziation zweier oder mehrerer Spezies resultieren. Sie beruhen auf schwachen, aber spezifischen zwischenmolekularen Kräften wie Wasserstoffbrücken, Ionenpaarbindungen und Aren-Aren-Wechselwirkungen sowie den weniger spezifischen van-der-Waals- oder Dispersionskräften. Ihr Verständnis ist für das rationale Wirkstoffdesign sowie für die Entwicklung neuer Materialien von entscheidender Bedeutung. Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Design, der Synthese und den supramolekularen Eigenschaften neuartiger Rezeptoren, die auf der Basis molekularer Klammern aufgebaut sind. Durch Anthracen-Seitenwände sind sie in der Lage, selektiv elektronenarme aromatische und chinoide Substrate durch Aren-Aren-Wechselwirkungen in ihrer Kavität zu binden. Das Studium der Rezeptoreigenschaften erfolgte unter Anwendung von NMR-, UV/Vis- und Fluoreszenzspektroskopie sowie in fester Phase durch die Kristallstrukturanalyse. Durch Einsatz hydrophiler Kopfgruppen gelang es, wasserlösliche Rezeptoren zu synthetisieren, die in wässriger Lösung sowohl Selbstorganisation in Form von Dimerenbildung zeigen als auch biologisch relevante N-Alkylpyridiniumsalze wie z. B. N-Methylnicotinamid komplexieren. Des Weiteren wurden methylen- und dimethylen-überbrückte Acendione synthetisiert, die zum Studium intramolekularer Charge-Transfer-Prozesse dienen. Die UV/Vis-Spektren dieser Verbindungen wurden unter Anwendung quantenchemischer Rechnungen auf hohem theoretischen Niveau (RIMP2, RICC2) interpretiert

Rapid, label-free classification of glioblastoma differentiation status combining confocal Raman spectroscopy and machine learning

Label-free identification of tumor cells using spectroscopic assays has emerged as a technological innovation with a proven ability for rapid implementation in clinical care. Machine learning facilitates the optimization of processing and interpretation of extensive data, such as various spectroscopy data obtained from surgical samples. The here-described preclinical work investigates the potential of machine learning algorithms combining confocal Raman spectroscopy to distinguish non-differentiated glioblastoma cells and their respective isogenic differentiated phenotype by means of confocal ultra-rapid measurements. For this purpose, we measured and correlated modalities of 1146 intracellular single-point measurements and sustainingly clustered cell components to predict tumor stem cell existence. By further narrowing a few selected peaks, we found indicative evidence that using our computational imaging technology is a powerful approach to detect tumor stem cells in vitro with an accuracy of 91.7% in distinct cell compartments, mainly because of greater lipid content and putative different protein structures. We also demonstrate that the presented technology can overcome intra- and intertumoral cellular heterogeneity of our disease models, verifying the elevated physiological relevance of our applied disease modeling technology despite intracellular noise limitations for future translational evaluatio

Towards real-time cardiovascular magnetic resonance guided transarterial CoreValve implantation: in vivo evaluation in swine

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Real-time cardiovascular magnetic resonance (rtCMR) is considered attractive for guiding TAVI. Owing to an unlimited scan plane orientation and an unsurpassed soft-tissue contrast with simultaneous device visualization, rtCMR is presumed to allow safe device navigation and to offer optimal orientation for precise axial positioning. We sought to evaluate the preclinical feasibility of rtCMR-guided transarterial aortic valve implatation (TAVI) using the nitinol-based Medtronic CoreValve bioprosthesis.</p> <p>Methods</p> <p>rtCMR-guided transfemoral (n = 2) and transsubclavian (n = 6) TAVI was performed in 8 swine using the original CoreValve prosthesis and a modified, CMR-compatible delivery catheter without ferromagnetic components.</p> <p>Results</p> <p>rtCMR using TrueFISP sequences provided reliable imaging guidance during TAVI, which was successful in 6 swine. One transfemoral attempt failed due to unsuccessful aortic arch passage and one pericardial tamponade with subsequent death occurred as a result of ventricular perforation by the device tip due to an operating error, this complication being detected without delay by rtCMR. rtCMR allowed for a detailed, simultaneous visualization of the delivery system with the mounted stent-valve and the surrounding anatomy, resulting in improved visualization during navigation through the vasculature, passage of the aortic valve, and during placement and deployment of the stent-valve. Post-interventional success could be confirmed using ECG-triggered time-resolved cine-TrueFISP and flow-sensitive phase-contrast sequences. Intended valve position was confirmed by ex-vivo histology.</p> <p>Conclusions</p> <p>Our study shows that rtCMR-guided TAVI using the commercial CoreValve prosthesis in conjunction with a modified delivery system is feasible in swine, allowing improved procedural guidance including immediate detection of complications and direct functional assessment with reduction of radiation and omission of contrast media.</p

FUmanoid team description 2009

Abstract. This document describes hardware and software of the robots developed by the &quot;FUmanoid&quot; Team for the RoboCup competitions to be held in Graz, Austria 2009. The robot has 22 actuated degrees of freedom based on Dynamixel RX28, and RX64 servos. Central Processing, including Machine vision, Planning and control is performed using a Gumstix Verdex 6LP which is an ARM based 600MHz platform. Planning algorithms are organized in a new structure called Concurrent Scenario based Planning (CSBP). This paper explains the software and hardware used for the robot as well as control and stabilization methods developed by our team

API Usability of the Template Metaprogramming Software Library "SeqAn"

1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Definitionen 1.3 SeqAn 1.4 Methode der Grounded Theory 2 Forschungsstand 2.1 Überblick 2.2 Programmverständnisforschung 2.3 Usability-Evaluation 2.4 API-Usability- Evaluation 2.5 API-Usability-Verbesserung 2.6 Gruppierte Erkenntnisse bezüglich der API-Usability-Forschung 2.7 API-Werkzeuge 3 Forschung 3.1 Übersicht 3.2 Phase1: Behebung grober API-Usability-Probleme 3.3 Phase2: Planung und Durchführung der Datenerhebung 3.4 Phase3: Entwicklung des API Usability Analyzers 3.5 Phase4: Durchführung der GTM-Datenanalyse 3.6 Zusammenfassung der Forschung 4 Ergebnisse 4.1 Theorie: Folgen von SeqAn- Entwurfsentscheidungen 4.2 Zusammenfassung 4.3 API-Usability- Verbesserungsvorschläge 4.4 Verbesserung der API-Usability von SeqAn 4.5 Güte, Validierung und Verallgemeinerbarkeit 5 Fazit 5.1 Ausgangslage 5.2 Zielsetzung 5.3 Methode 5.4 Ergebnisse 5.5 Konklusion 6 Ausblick 6.1 API-Usability 6.2 SeqAn 6.3 Qualitative Datenanalysewerkzeuge mit Unterstützung der GTM 6.4 UI- Entwicklung mittels Websprachen Anhang A API Usability Analyzer B Literaturergänzungen C Rohdaten D Forschungsergebnisse: Heuristische Evaluation E ForschungsdokumenteAusgangslage: Die Usability der bioinformatischen, auf C++-basierenden Softwarebibliothek SeqAn ist wenig ausgeprägt, denn SeqAn wurde mit dem ultimativen Ziel einer hohen Performance entwickelt. Die Grundlage des Entwurfs bilden Templatemetaprogrammierung und generische Programmierung. Obwohl diese Techniken die Usability einer API stark beeinflussen, ist die API-Usability-Forschung diesbezüglich vollkommen erkenntnislos. Zielsetzung: Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, die API-Usability von SeqAn zu erforschen, um mit diesem Wissen SeqAns Usability zu verbessern und verallgemeinerbare Erkenntnisse für andere auf Templatemetaprogrammierung basierenden APIs zu gewinnen. Methode: Für die Erforschung der API-Usability von SeqAn wird die empirische, praktisch annahmenlose Grounded Theory Methode nach Strauss und Corbin gemeinsam mit einer neuartigen und den speziellen organisatorischen Rahmenbedingungen gerechten Datenerhebungsmethode eingesetzt. Letztere kombiniert diverse subjektive und eine hochstrukturierte, objektive Datenquelle miteinander. Eigens für diese Arbeit wird das qualitative Datenanalysewerkzeug API Usability Analyzer entwickelt, welches den methodischen Gegebenheiten gerecht wird, indem es eine Reihe von Funktionen bietet, die selbst bei den kommerziellen Lösungen wie ATLAS.ti nicht zu finden sind. Ergebnisse: Diese Arbeit stellt die Ergebnisse der API- Analyse in Form einer Grounded Theory dar, die nachzeichnet, wie fehlende Erkenntnisse zu den verwendeten Programmierparadigmen und mangelndes Verständnis von den SeqAn-Anwendern, die sich in API-Anwender und API- Endanwender unterscheiden lassen, zu der schlechten API-Usability führte. Es werden die gefundenen Usability-Probleme und mit welchen Strategien diese von den Anwendern bewältigt werden, ausführlich vorgestellt. Weiterhin werden Maßnahmen zur Behebung der Usability-Probleme vorgeschlagen. Unter anderem wird die Dokumentation, unter Berücksichtigung von so genannten Sprachentitätstypen, umfassend überarbeitet und die Nutzung von SeqAn durch API-Endanwender ermöglicht. Weitere Beiträge stellen ein umfassender wissenschaftlicher Literaturüberblick zum Thema API-Usability und das bereits erwähnte qualitative Datenanalysewerkzeug dar. Konklusion: Die in dieser Arbeit erarbeiteten und umgesetzten Maßnahmen haben die API-Usability von SeqAn erfolgreich verbessert. Die auf diesem Weg gewonnen Erkenntnisse lassen allgemeine Rückschlüsse auf den Entwurf von auf Templatemetaprogrammierung basierenden Softwarebibliotheken zu. Darüber hinaus eignet sich das eingesetzte Verfahren für die Evaluation anderer APIs. Abschließend werden Empfehlung für den Bau leistungsfähiger, qualitativer Datenanalysewerkzeuge für Forschungsvorhaben vorgestellt, die ebenfalls die Grounded Theory Methode einsetzen.Introduction: The usability of the bioinformatical, C++ based software library SeqAn is sparsely developed, because SeqAn was designed with the ultimate goal of performance in mind. Template metaprogramming and generic programming constitute the foundation of SeqAn’s design. Although these techniques heavily affect an API’s usability, current API usability research provides no corresponding insights. Motivation: This thesis aims at researching SeqAn’s API usability in order to improve it. The second purpose is to gain generalisable insights into template metaprogramming based APIs. Method: The research is carried out using the empirical Grounded Theory Method by Strauss and Corbin, together with a newly developed data collection method that addresses the specific working conditions. The latter combines various subjective with a highly structured, objective data source. Furthermore a qualitative data analysis tool, called API Usability Analyzer, was solely developed for this research. This tool meets the methodological realities by providing a range of functionalities that even commercially available solutions like ATLAS.ti are lacking. Results: This work presents the results of the API analysis in the form of a Grounded Theory that portrays how missing understanding of the used programming paradigms as well as insufficient comprehension of SeqAn’s users and end users led to SeqAn’s poor API usability. Detected API usability problems and the strategies users employed in order to deal with them are thoroughly discussed. Furthermore, measures to address these usability problems are proposed. Among other things, the documentation is improved under consideration of so-called Language Entity Types; also, SeqAn’s usage by API end users is allowed. Other contributions are a comprehensive scientific literature review on the subject of API usability and the above mentioned qualitative data analysis tool. Conclusion: The presented and applied actions have improved SeqAn’s API usability. The gained insights allow for general conclusions on the design of software libraries based on template metaprogramming. In addition, the applied method used for this API’s evaluation is suitable for other APIs. This thesis concludes with recommendations on the creation of powerful qualitative data analysis tools suitable for research projects also using the Grounded Theory Method

eLabFTW as an Open Science tool to improve the quality and translation of preclinical research

Reports of non-replicable research demand new methods of research data management. Electronic laboratory notebooks (ELNs) are suggested as tools to improve the documentation of research data and make them universally accessible. In a self-guided approach, we introduced the open-source ELN eLabFTW into our life-science lab group and, after using it for a while, think it is a useful tool to overcome hurdles in ELN introduction by providing a combination of properties making it suitable for small life-science labs, like ours. We set up our instance of eLabFTW, without any further programming needed. Our efforts to embrace open data approach by introducing an ELN fits well with other institutional organized ELN initiatives in academic research and our goals towards data quality management