Reconfigurable Si Nanowire Nonvolatile Transistors

Reconfigurable transistors merge unipolar p- and n-type characteristics of field-effect transistors into a single programmable device. Combinational circuits have shown benefits in area and power consumption by fine-grain reconfiguration of complete logic blocks at runtime. To complement this volatile programming technology, a proof of concept for individually addressable reconfigurable nonvolatile transistors is presented. A charge-trapping stack is incorporated, and four distinct and stable states in a single device are demonstrated

Common Variants of the Genes Encoding Erythropoietin and Its Receptor Modulate Cognitive Performance in Schizophrenia

Erythropoietin (EPO) improves cognitive performance in clinical studies and rodent experiments. We hypothesized that an intrinsic role of EPO for cognition exists, with particular relevance in situations of cognitive decline, which is reflected by associations of EPO and EPO receptor (EPOR) genotypes with cognitive functions. To prove this hypothesis, schizophrenic patients (N > 1000) were genotyped for 5′ upstream-located gene variants, EPO SNP rs1617640 (T/G) and EPOR STR(GA)n. Associations of these variants were obtained for cognitive processing speed, fine motor skills and short-term memory readouts, with one particular combination of genotypes superior to all others (p 800), these associations were confirmed. A matching preclinical study with mice demonstrated cognitive processing speed and memory enhanced upon transgenic expression of constitutively active EPOR in pyramidal neurons of cortex and hippocampus. We thus predicted that the human genotypes associated with better cognition would reflect gain-of-function effects. Indeed, reporter gene assays and quantitative transcriptional analysis of peripheral blood mononuclear cells showed genotype-dependent EPO/EPOR expression differences. Together, these findings reveal a role of endogenous EPO/EPOR for cognition, at least in schizophrenic patients

The cross-sectional GRAS sample: A comprehensive phenotypical data collection of schizophrenic patients

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Schizophrenia is the collective term for an exclusively clinically diagnosed, heterogeneous group of mental disorders with still obscure biological roots. Based on the assumption that valuable information about relevant genetic and environmental disease mechanisms can be obtained by association studies on patient cohorts of ≥ 1000 patients, if performed on detailed clinical datasets and quantifiable biological readouts, we generated a new schizophrenia data base, the GRAS (Göttingen Research Association for Schizophrenia) data collection. GRAS is the necessary ground to study genetic causes of the schizophrenic phenotype in a 'phenotype-based genetic association study' (PGAS). This approach is different from and complementary to the genome-wide association studies (GWAS) on schizophrenia.</p> <p>Methods</p> <p>For this purpose, 1085 patients were recruited between 2005 and 2010 by an invariable team of traveling investigators in a cross-sectional field study that comprised 23 German psychiatric hospitals. Additionally, chart records and discharge letters of all patients were collected.</p> <p>Results</p> <p>The corresponding dataset extracted and presented in form of an overview here, comprises biographic information, disease history, medication including side effects, and results of comprehensive cross-sectional psychopathological, neuropsychological, and neurological examinations. With >3000 data points per schizophrenic subject, this data base of living patients, who are also accessible for follow-up studies, provides a wide-ranging and standardized phenotype characterization of as yet unprecedented detail.</p> <p>Conclusions</p> <p>The GRAS data base will serve as prerequisite for PGAS, a novel approach to better understanding 'the schizophrenias' through exploring the contribution of genetic variation to the schizophrenic phenotypes.</p

Phänotyp-basierten genetischen Assoziationsstudien in Schizophrenie:

Schizophrenie ist der Sammelbegriff für eine heterogene Gruppe von psychischen Störungen mit einer noch nicht geklärten biologischen Basis. Insbesondere der spezifische Beitrag von Risikogenen auf den komplexen schizophrenen Phänotyp ist weitgehend unbekannt. Um die Grundlage für einen neuartigen "phenomics"-Ansatz zu schaffen, wurde eine einzigartige Schizophrenie Patienten-Datenbank von der Göttingen Research Association for Schizophrenia (GRAS) gegründet, um zu ermögliche genetischen Informationen mit quantifizierbaren Phänotypen zu assozieren (Ribbe et al, 2010) . Da kognitive Dysfunktionen zu den am meisten belastenden Symptomen der Schizophrenie gehören, waren zwei Gene, die vermutlich die menschliche Kognition beeinflussen, CPLX2 und KCNN3 (SK3), Gegenstand der ersten Phänotyp-basierten genetischen Assoziationsstudien (PGAS), die Grundlage für diese kumulative Promotionsarbeit sind. Im CPLX2-Projekt wird deutlich, dass die aktuelle kognitive Leistung von schizophrenen Patienten durch CPLX2 Varianten, die veränderte posttranskriptionelle Genexpression hervorrufen, moduliert wird (Begemann & Grube et al, 2010). Die zweite Veröffentlichung zeigt, dass eine normale Variation (CAGn) im KCNN3 Gen, welches den Kalium Kanal SK3 kodiert, kognitive Leistung bei Schizophrenen vorhersagt, indem die Repeat-Länge die Effizienz des Kalium-Kanals determiniert (Grube et al, 2011). Beide Befunde beim Menschen konnten durch ähnliche Ergebnisse in Maus-Modellen unterstützt werden. Mit diesen ersten Studien konnten wir beweisen, dass die GRAS Datenbank ein wertvolles Instrument ist, um zu analysieren, wie verbreitete genetische Variationen, z.B. durch GWAS vorgeschlagen, zum komplexen, schizophrenen Phänotyp beitragen. Wir sind sicher, dass diese Art der Forschung notwendig ist, um Aufschluss über die biologischen Gründen der Schizophrenie zu geben. Es wird uns ermöglichen, ein besseres Verständnis dessen, was im Gehirn passiert zu bekommen und letztendlich zu neuen Behandlungsansätzen führen

Datensicherheit von Corona-Apps nach der DSGVO

Der Beitrag analysiert die Protokolle der Konsortien DP-3T und PEPP-PT aus technischer Perspektive und grenzt diese voneinander ab. Zudem wird die technische Ausgestaltung der Entwicklerschnittstelle (API) von Google und Apple dargestellt. Aufbauend darauf erfolgt eine rechtliche Beurteilung der sich aus Art. 5 Abs. 1 lit. f, 25, 32 DSGVO ergebenden und die Datensicherheit betreffenden Kriterien und deren konkrete Umsetzung in den Protokollen

Physical Place and Cyber Place: The Rise of Personalized Networking 1

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