Biochemistry of glomerular basement membrane of the normal and diabetic human

The histological appearance of kidneys from patients with diabetic nephropathy is characterized by a variety of findings. The most characteristic finding is a diffuse and/or nodular glomerulosclerosis, consisting of thickening of the peripheral basement membranes and an increase of the mesangial matrix. The nodular transformation of the mesangium leads to the classical Kimmelstiel-Wilson lesion. These typical morphological findings have directed attention to the process and nature of basement membrane thickening. Also, it has been recognized for a long time that basement membrane thickening is dependent on the duration and metabolic control of diabetes mellitus [1–4]. The question of how basement membrane thickening and diabetes mellitus are related biochemically was less clear. This lack of clarity was mainly due to the fact that the chemical structure of the basement membrane was not known. Earlier chemical analyses were beset by methodological drawbacks limiting the value of the results [5, 6], whereas recent studies on the chemical composition of normal and diabetic human glomerular basement membranes (HGBM) produced conflicting results [7–13]. The isolation procedure and the source of the kidneys, as well as other factors, have been considered responsible for the different results obtained by various investigators. This prompted us to carry out further biochemical analyses on normal and diabetic HGBM under more carefully controlled conditions. Special attention has been paid to the source of kidneys and the evaluation of contamination of the isolated basement membranes

Analyse und Schätzung von Mehrgruppen-Strukturgleichungsmodellen mittels SPSS und EQS: eine praxisnahe Anleitung

Diese SISS-Schrift erläutert die statistische Analyse von Mehrgruppen-Modellen sowie deren Schätzung und Interpretation als Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen. Alle Analysen werden exemplarisch unter Verwendung eines empirischen Datensatzes durchgeführt. Dabei werden verschiedenste Probleme, die mit statistischen Mehrgruppenanalysen verbunden sind, aufgezeigt und Möglichkeiten für deren Lösung vorgestellt. Zusätzlich werden alle SPSS- und EQS-Inputfiles (Syntaxfiles), die für die Analyse (mittels „copy and paste“) benötigt werden, zur Verfügung gestellt.This SISS-paper describes the statistical analysis of multi-group models. It shows the estimation and interpretation of these models as structural equation models including latent variables. All analyses are presented in an exemplary way by using empirical data. Several problems that could arise in the course of multi-group analysis are discussed and recommendations on how to deal with the presented problems are given. Additionally, all the SPSS- and EQS-input files (syntax files) necessary for multi-group analysis are presented for download(by “copy and paste”)

Verfahren der Multiplen Imputation bei Schätzung von Strukturgleichungsmodellen mit latenten Variablen: ein systematischer Vergleich mittels Monte-Carlo-Simulationen

Dieser SISS-Beitrag fasst die Ergebnisse aus dem DFG-geförderten Projekt "Monte-Carlo-Simulationen zur Evaluation der Leistungsfähigkeit moderner Missing Data Techniken bei Schätzung von Strukturgleichungsmodellen mit latenten Variablen. Eine systematische Analyse verschiedener Varianten der Multiplen Imputation" zusammen. Im Projekt wurden mittels Monte-Carlo-Simulationstechniken (MC-Simulationstechniken) die Performanz verschiedener Varianten der Multiplen Imputation (MI) und MI-alternativer Verfahren zur Schätzung fehlender Werte im Kontext von Strukturgleichungsmodellierungen (SEM-Analyse) verglichen. Es wurden sechs Missing Data Techniken (MDTs) im Kontext von drei verschiedenen SEM-Populationsmodellen unter unterschiedlichen Simulationskonfigurationen getestet. Die variierten Konfigurationen ergaben sich aus: a) Datensätzen mit unterschiedlichen Fallzahlen, b) Datensätzen mit symmetrischen und (stark) asymmetrischen Variablenverteilungen, c) Datensätzen mit unterschiedlich hohen Anteilen an fehlenden Werten. Neben MI-Techniken mit strikten Annahmen zur Verteilung der Modellvariablen (multivariate Normalverteilung) wurden auch MI-Varianten getestet, welche dieser Annahme nicht unterliegen und kategoriale Variablen explizit im Verfahren berücksichtigen können. Zusätzlich zu den verschiedenen Varianten der Multiplen Imputation wurden zum Vergleich auch MI-alternative Verfahren eingesetzt (das "Direct Maximum Likelihood-Schätz-verfahren" sowie die "Expectation-Maximization-Methode"). Zur Bewertung der Performanz der verschiedenen MDTs wurden damit erreichbare SEM-Fit-Indices herangezogen (p-Wert der Chi²-Statistik, SRMR, RMSEA und CFI). Es wurden aber auch die Qualität der geschätzten SEM-Parameter und deren Standardfehler sowie die relative Effizienz der Parameterschätzungen untersucht. Auf diese Weise konnten unter den sechs getesteten MDTs zwei Verfahren identifiziert werden, die bei allen konfigurierten Modell- und Datenbedingungen sehr gute Ergebnisse erbringen. Das sind das "Direct Maximum Likelihood-Schätzverfahren" (Direct-ML-Verfahren) und eine Variante der MI, die bei der Imputation der fehlenden Werte die Modellstruktur des Analysemodells berücksichtigt: die H0-Technik. Beide erbringen neben sehr guten Ergebnissen bei den untersuchten SEM-Fit-Indices auch unverzerrte SEM-Parameterschätzungen und Standardfehler. Von den MI-Varianten kann somit allein dieH0-Technikuneingeschränkt für den praktischen Einsatz empfohlen werden. Zudem kann als Nicht-MI-Variante die Direct-ML-Methode empfohlen werden. Sie hat sogar den Vorteil, dass die fehlenden Werte direkt bei der Modellschätzung berücksichtigt werden (ohne die fehlenden Werte separat imputieren zu müssen). Alle anderen MDTs liefern zwar auch gute, unverzerrte SEM-Parameterschätzwerte und Standard-fehler, aber sie generieren häufig SEM-Fit-Werte, die zur fälschlichen Ablehnung von geschätzten Strukturgleichungsmodellen führen. Zwar ist bei kleinen Missinganteilen die Modellbewertung an-hand der Fit-Indices oftmals unproblematisch, aber bei höheren Anteilen (ab ca. 20%) kann nur ein einziger Fit-Index uneingeschränkt empfohlen werden: der SRMR-Index (Standardized Root Mean-Square Residual Index).This SISS-paper summarizes the results of the DFG-funded project "Monte Carlo simulations for evaluating the performance of modern missing data techniques in estimating structural equation models with latent variables. A systematic analysis of different variants of multiple imputation". In this project, Monte Carlo simulation (MC simulation) techniques were used to compare the performance of different variants of Multiple Imputation (MI) and other Non-Multiple Imputation methods for estimating missing values when analyzing structural equation models (SEM). In total, six missing data techniques (MDTs) applied to three different SEM-population models were investigated using various configurations for simulation. These configurations included a) data files with different numbers of cases, b) data files with symmetrical and (strong) asymmetrical value distributions, and c) data files with different proportions of missing data. Besides using MI techniques with strict assumptions of value distributions (multivariate normal distribution), we also tested MI variants which are not subject to these assumptions. For comparative reasons two Non-MI MDTs were applied (the "Direct Maximum Likelihood estimation" and the "Expectation-Maximization method"). For evaluating the performance of all six MDTs we focused on four different fit indices used most prominentlyin SEM analysis (p-value of the chi²-statistic, SRMR, RMSEA und CFI). We also analyzed the quality of all estimated SEM parameters and their standard errors as well as the relative efficiency of all estimated parameters. Among the six tested missing data techniques only two techniques could be identified that deliver very good results under all model-and data configurations. These are the "Direct Maximum Likelihood estimation" (Direct-ML-method) and a variant of MI that takes into account the model structure of the analyzed model when imputing the missing values: the H0-method. Both methods deliver high quality fit indices when applied to SEM estimation. They also deliver unbiased SEM parameter es-timations and standard errors. Thus, when looking particularly at the MI variants, just the H0-method can be recommended for practical usage. In addition, the Direct ML-method (a Non-MI technique) can be recommended. The Direct ML-method integrates the process of estimating missing values into model estimation so that there is no need for an initially separate process of missing value imputation. Although all the other MDTs deliver good and unbiased results when estimating SEM parameters and standard errors, they often generate SEM fit indices that lead to false rejections of SEMs. This is even more problematic when having data files with high proportions of missing values (≥ 20%). In situations like this, there is only one SEM fit index that can be fully recommended: the SRMR index (Standardized Root Mean-Square Residual index)

Verschärfung des Polynomialitätsbeweises für die erwartete Anzahl von Schattenecken im Rotationssymmetrie-Modell

Dieser SISS-Beitrag zeigt, wie mit SPSS eine multiple Regressionsanalyse durchgeführt werden kann, wenn einzelne Variablen des analysierten Datensatzes fehlende Werte (missing values) aufweisen. Es wird erläutert, in welcher Weise das Ausmaß und die Relevanz fehlender Werte ermittelt werden sollte, wann ein listenweiser Ausschluss von Fällen mit fehlenden Werten in einer Regressionsanalyse möglich ist, und unter welchen Bedingungen und in welcher Weise (mit welchen Vor- und Nachteilen) in SPSS das Verfahren der stochastischen Regressionsimputation (sRI) oder der Multiplen Imputation (MI) einzusetzen ist. Die Darstellung ist praxisorientiert. Der Text enthält für alle beschriebenen statistischen Verfahren die entsprechenden SPSS-Steueranweisungen (SPSS-Syntaxfiles).This SISS-paper shows, how to perform a multiple regression analysis with SPSS when variables of the concerning data file have missing values. The paper informs about detecting the amount and relevancy of missing values, shows when it is possible to perform a listwise deletion of cases in regression analysis, and describes under which conditions and how to apply a stochastic regression imputation (sRI) or amultiple imputation procedure (MI) in SPSS discussing the advantages and disadvantages of both methods. The argumentation is practice-oriented. The paper contains the appropriate SPSS-syntax files for all statistical techniques described

1,8-dipyrenylnaphthalenes : syntheses, molecular structure, and spectroscopic properties

Syntheses of the 1,8-dipyrenylnaphthalenes 1-3 are reported. The stereoisomers 1 and 2 were separated; their structural assignment is based on 1H NMR, on the optical activity of 2, and on X-ray structure analyses of 1 and 2. Kinetic parameters for the isomerisation 2 = 1 were determined by optical rotation measurements. - Emission spectra of 1 - 3 are discussed in comparison to monopyrenyl compounds 4 and 8. For 1 and 3 typical 'excimer-like' fluorescence is observed. The difference between 1 and 2 clearly demonstrates the dependence of excimer interactions between the pyrene units on the mutual orientation of the π-systems involved. - On the basis of X-ray analyses the molecular structures of 1- 3 are discussed with emphasis on π···π-interactions between the pyrene units.Synthesen der 1,8-Dipyrenylnaphthaline 1 - 3 werden mitgeteilt. Die Stereoisomeren 1 und 2 wurden getrennt; ihre strukturelle Zuordnung basiert auf 1H-NMR, auf der optischen Aktivität von 2 und auf den Röntgenstrukturanalysen von 1 und 2. Kinetische Parameter für die Isomerisierung 2 = 1 wurden durch Messung der optischen Rotationen bestimmt. - Emissionsspektren von 1-3 werden im Vergleich zu den Monopyrenyl-Verbindungen 4 und 8 diskutiert. Für 1 und 3 wird eine typische "excimeren-artige" Fluoreszenz beobachtet. Der Unterschied zwischen 1 und 2 demonstriert deutlich die Abhängigkeit der Excimeren-Wechselwirkung zwischen den Pyren-Einheiten von der gegenseitigen Orientierung der beteiligten π-Systeme. - Auf der Grundlage von Röntgen-Strukturanalysen werden die Molekülstrukturen von 1 - 3 im Hinblick auf die π···π Wechselwirkung zwischen den Pyren-Einheiten diskutiert

Konvergierende und divergierende Tendenzen: Übergänge zwischen Berufs-, Hochschul- und Weiterbildung im pädagogisch organisierten System des lebenslangen Lernens

Der Beitrag thematisiert Systembildungstendenzen im Erziehungs- und Bildungswesen am Beispiel von Berufs-, Hochschul- und Weiterbildung. Dazu werden drei Zugänge gewählt. Den ersten bildet der Vergleich von Leitbildern und ExpertInneninterviews aus den drei Bereichen. Ein zweiter Zugang erfolgt durch die Rekonstruktion von beruflichen Orientierungen berufsbegleitend Studierender. Als dritte Perspektive werden Entgrenzungsprozesse pädagogischer Arbeit in der betrieblichen Weiterbildung analysiert

Ion stopping in dense plasma target for high energy density physics

The basic physics of nonrelativistic and electromagnetic ion stopping in hot and ionized plasma targets is thoroughly updated. Corresponding projectile-target interactions involve enhanced projectile ionization and coupling with target free electrons leading to significantly larger energy losses in hot targets when contrasted to their cold homologues. Standard stoppping formalism is framed around the most economical extrapolation of high velocity stopping in cold matter. Further elaborations pay attention to target electron coupling and nonlinearities due to enhanced projectile charge state, as well. Scaling rules are then used to optimize the enhanced stopping of MeV/amu ions in plasmas with electron linear densities nel ~ 10 18 -10 20 cm -2 . The synchronous firing of dense and strongly ionized plasmas with the time structure of bunched and energetic multicharged ion beam then allow to probe, for the first time, the long searched enhanced plasma stopping and projectile charge at target exit. Laser ablated plasmas (SPQR1) and dense linear plasma columns (SPQR2) show up as targets of choice in providing accurate and on line measurements of plasma parameters. Corresponding stopping results are of a central significance in asserting the validity of intense ion beam scenarios for driving thermonuclear pellets. Other applications of note feature thorium induced fission, novel ion sources and specific material processing through low energy ion beams. Last but not least, the given ion beam-plasma target interaction physics is likely to pave a way to the production and diagnostics of warm dense matter (WDM)

Графическое сопровождение международной конференции, посвященной изучению творчества японского писателя Акутагава Рюноске

Графическое сопровождение мероприятия на Восточном факультете в 2018 годуVisual identity of the event at the Eastern faculty in 201