Torsional Newton-Cartan Geometry from the Noether Procedure

We apply the Noether procedure for gauging space-time symmetries to theories with Galilean symmetries, analyzing both massless and massive (Bargmann) realizations. It is shown that at the linearized level the Noether procedure gives rise to (linearized) torsional Newton-Cartan geometry. In the case of Bargmann theories the Newton-Cartan form $M_\mu$ couples to the conserved mass current. We show that even in the case of theories with massless Galilean symmetries it is necessary to introduce the form $M_\mu$ and that it couples to a topological current. Further, we show that the Noether procedure naturally gives rise to a distinguished affine (Christoffel type) connection that is linear in $M_\mu$ and torsionful. As an application of these techniques we study the coupling of Galilean electrodynamics to TNC geometry at the linearized level.Comment: 31 pages; v2 references adde

Micro/Nano Manufacturing

Micro- and nano-scale manufacturing has been the subject of ever more research and industrial focus over the past 10 years. Traditional lithography-based technology forms the basis of micro-electro-mechanical systems (MEMS) manufacturing, but also precision manufacturing technologies have been developed to cover micro-scale dimensions and accuracies. Furthermore, these fundamentally different technology platforms are currently combined in order to exploit the strengths of both platforms. One example is the use of lithography-based technologies to establish nanostructures that are subsequently transferred to 3D geometries via injection molding. Manufacturing processes at the micro-scale are the key-enabling technologies to bridge the gap between the nano- and the macro-worlds to increase the accuracy of micro/nano-precision production technologies, and to integrate different dimensional scales in mass-manufacturing processes. Accordingly, this Special Issue seeks to showcase research papers, short communications, and review articles that focus on novel methodological developments in micro- and nano-scale manufacturing, i.e., on novel process chains including process optimization, quality assurance approaches and metrology

Multi-task learning for pKa prediction

Many compound properties depend directly on the dissociation constants of its acidic and basic groups. Significant effort has been invested in computational models to predict these constants. For linear regression models, compounds are often divided into chemically motivated classes, with a separate model for each class. However, sometimes too few measurements are available for a class to build a reasonable model, e.g., when investigating a new compound series. If data for related classes are available, we show that multi-task learning can be used to improve predictions by utilizing data from these other classes. We investigate performance of linear Gaussian process regression models (single task, pooling, and multi-task models) in the low sample size regime, using a published data set (n=698, mostly monoprotic, in aqueous solution) divided beforehand into 15 classes. A multi-task regression model using the intrinsic model of co-regionalization and incomplete Cholesky decomposition performed best in 85% of all experiments. The presented approach can be applied to estimate other molecular properties where few measurements are availabl

Strukturbasiertes Wirkstoffdesign am Beispiel der Topoisomerase I aus Thermotoga maritima und der humanen neutrophilen Elastase

Die Röntgenstrukturanalyse erlaubt die Aufklärung der 3D-Struktur wichtiger medizinischer Zielmoleküle und ermöglicht so das gezielte Design neuer Wirkstoffe. In der vorliegenden Arbeit wurden die Enzyme Topoisomerase I aus Thermotoga maritima und die humane neutrophile Elastase röntgenkristallographisch untersucht. Die Topoisomerase I gehört zur Enzymklasse der Isomerasen und kontrolliert die Topologie der DNA des thermophilen Bakteriums T. maritima. Die humane neutrophile Elastase ist eine Serinprotease, die an der Aufrechterhaltung der Gewebestruktur der Lunge und an der Abwehr von eingedrungenen Krankheitserregern beteiligt ist. Beide Proteine stellen wichtige Zielmoleküle für die Entwicklung von medizinischen Wirkstoffen da. Die Struktur der Topoisomerase I aus Thermotoga maritima zeigt, dass das Enzym aus insgesamt fünf Domänen besteht. Die Struktur der N-terminalen Domänen I-IV weist die typische Faltung von Typ IA Topoisomerasen auf. Die Domänen I-IV sind so angeordnet, dass eine große zentrale Öffnung umschlossen wird. Die bisher in bakteriellen Topoisomerasen I nicht strukturell charakterisierte C-terminale Region schließt in Thermotoga maritima ein Zink-Bindemotiv der zinc ribbon-Familie mit ein. Diese Region bildet eine zusätzliche, globuläre Domäne V, die an der Bindung von DNA-Substraten beteiligt ist. Die aufgeklärte Struktur der Topoisomerase I aus Thermotoga maritima mit einer Auflösung von 1.7 Å zeigt erstmalig die Gesamtstruktur einer prokaryotischen Topoisomerase I. Mit Hilfe der Strukturen der humanen neutrophilen Elastase im Komplex mit zwei Inhibitoren des Enzyms, konnte der genaue Bindungsmodus eines nicht-peptidischen Inhibitors (Auflösung 2.0 Å) und eines peptidischen Inhibitors (Auflösung 2.5 Å) aufgeklärt werden. Ein Vergleich mit der Struktur des inhibitorfreien Apo-Enzyms (Auflösung 1.86 Å) und anderen bekannten HNE-Strukturen zeigt, dass die Bindung des nicht-peptischen Inhibitors eine Konformationsänderung der S2-Bindetasche im aktiven Zentrum der Protease auslöst. Das Wissen um die strukturelle Flexibilität der S2-Tasche ist entscheidend für das Verständnis der Interaktion zwischen Protein und Inhibitor und ermöglicht das Design von neuen, modifizierten Inhibitoren der humanen neutrophilen Elastase