Molecular cloning, nucleotide sequencing, and construction of a Pasteurella haemolytica biotype A serotype 2 aroA mutant

http://www.worldcat.org/oclc/3846996

[alpha](1,3)galactosyltransferase mediated gene therapy for cancer: developing new models and improving on existing ones

Alpha (1,3)galactosyltransferase is the major xenoantigen associated with hyperacute rejection of xenotransplants. Tumor vaccines engineered to express this gene may show promise in breaking tumor tolerance. However there has been a lack of alternative tumor models to the highly published B16 with which to study the immunology associated with alpha(1,3) galactosyltransferase modified tumor vaccines. Moreover, limited in vivo models exist to study the basic biology of alpha(1,3) galactosyltransferase in xenotransplantation experiments. Therefore, we have developed a gastrointestinal stromal tumor, CA320M, derived from C57/BL6 alpha(1,3)galactosyltransferase knock-out mice. The approach, however, is based in part on the sensitivity of tumor cells to the effects of complement. Tumors expressing complement resistance factors such as membrane cofactor (CD46), decay accelerating factor (CD55) and protectin (CD59) have been shown to be more resistant to complement lysis. Anchored to the membrane by a glycosylphosphotidylinositol moiety (GPI-anchored), CD55 and CD59 can be cleaved by Bacillus thuringiensis phosphatidylinositol-specific phospholipase C (PIPLC). The PIPLC native signal sequence was replaced with the human epidermal growth factor signal sequence, EGFssPIPLC, to induce secretion from mammalian cells. (Abstract shortened by UMI.

Entwicklung inhibitorischer Funktionen und deren cerebraler Repräsentation vom Kindes- zum Jugendalter bei der Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitaetsstörung (ADHS)

Gegenstand der vorliegenden Untersuchung war die Entwicklung motorischer Inhibitionsleistungen bei Personen mit einer Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS). In einer Querschnittsanalyse wurden anhand eines klassischen Inhibitions-Paradigmas die Leistungen von 97 Kindern und Jugendlichen mit und ohne ADHS neuropsychologisch und mit Hilfe der Magnetresonanztomografie auch funktionell erfasst

Softwareframework zur universellen Methodenentwicklung für ein fMRT- BCI: Adaptive Paradigmen und Echtzeitdatenanalyse: Softwareframework zur universellen Methodenentwicklung für ein fMRT- BCI: Adaptive Paradigmen und Echtzeitdatenanalyse

Die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) ist ein nicht-invasives Bildgebungsverfahren, mit dem Veränderungen der neuronalen Aktivität im Gehirn mit hoher räumlicher Auflösung erfasst werden können. Mit der fMRT-Bildgebung bei neurowissenschaftlichen Experimenten wurden in den letzten beiden Jahrzehnten bedeutende Erkenntnisse für die Hirnforschung und Medizin gewonnen. Mit Hilfe dieser Methode werden neuronale Aktivitätsunterschiede bei der Durchführung einer bestimmten Aufgabe, z. B. dem Betrachten von Bildern mit emotionalen Inhalten, erfasst und die Daten unabhängig von der Messung zu einem späteren Zeitpunkt statistisch ausgewertet. Mit Hilfe des technischen Fortschritts im letzten Jahrzehnt ist es darüber hinaus möglich geworden, fMRT-Daten direkt zur Aufnahmezeit zu verarbeiten und auszuwerten. Dies wird als Echtzeit-fMRT bezeichnet, wenn die Datenverarbeitung schneller erfolgt als die Aufnahme eines Hirnvolumens (aktuell ca. zwei Sekunden). Die Ergebnisse der Echtzeitdatenverarbeitung können dann wiederum als Steuerbefehle für verschiedene Anwendungen verwendet werden. Daher wird dies auch als Hirn-Computer-Schnittstelle (Brain Computer Interface, BCI) mittels fMRT bezeichnet. Die Echtzeitverarbeitung von fMRT-Daten ermöglicht mehrere neue Anwendungen. Dazu gehören unter anderem die Qualitätskontrolle zur Laufzeit von fMRT-Experimenten, die schnelle funktionelle Lokalisierung von Hirnarealen entweder für neurowissenschaftliche Experimente oder intraoperativ, die Kontrolle des Experimentes mittels des Probandenverhaltens und insbesondere die Möglichkeit, sogenannte fMRT-Neurofeedbackexperimente durchzuführen. Bei diesen Experimenten lernen Probanden, die Aktivität von definierten Hirnarealen willentlich zu beeinflussen. Das Ziel dabei ist, Veränderungen in ihrem Verhalten zu generieren. Die Umsetzung eines BCIs mittels Echtzeit-fMRT ist eine interdisziplinäre Aufgabenstellung von MR-Physik, Informatik und Neurowissenschaften um das Verständnis des menschlichen Gehirns zu verbessern und neue Therapieansätze zu gestalten. Für diese hard- und softwaretechnisch anspruchsvolle Aufgabe gibt es einen enormen Bedarf an neuen Algorithmen zur Datenverarbeitung und Ansätzen zur verbesserten Datenakquise. In diesem Zusammenhang präsentiert die vorliegende Arbeit ein neues Softwareframework, das einerseits eine integrierte Gesamtlösung für die Echtzeit-fMRT darstellt und in seinen Teilmodulen eine abstrakte Basis für eine universelle Methodenentwicklung anbietet. Diese Arbeit beschreibt die grundlegenden abstrakten Konzepte und die Implementierung in ein neues Softwarepaket namens ’Brain Analysis in Real-Time’ (BART). Der Fokus der Arbeit liegt auf zwei Kernmodulen, die für universelle Gestaltung von sogenannten adaptiven Paradigmen und die Einbindung von Echtzeit-fMRT-Datenverarbeitungsalgorithmen konzipiert sind. Bei adaptiven Paradigmen werden zur Laufzeit eines Experiments physiologische Parameter (z. B. Herzrate) oder Verhaltensdaten (z. B. Augenbewegungen) simultan zu den fMRT-Daten erfasst und analysiert, um die Stimulation eines Probanden entsprechend zu adaptieren. Damit kann die Zuverlässigkeit der Daten, die zur Auswertung zur Verfügung stehen, optimiert werden. Die vorliegende Arbeit präsentiert das dazu notwendige abstrakte Grundkonzept des neuen Softwareframeworks und die ersten konkreten Implementierungen für die Datenverarbeitung und adaptive Paradigmen. Das Framework kann zukünftig mit neuen methodischen Ideen erweitert werden. Dazu gehören die Einbindung neuer Datenverarbeitungsalgorithmen, wie z. B. Konnektivitätsanalysen und die Adaption von Paradigmen durch weitere physiologische Parameter. Dabei ist insbesondere die Kombination mit EEG-Signalen von großem Interesse. Außerdem bietet das System eine universelle Grundlage für die zukünftige Arbeit an Neurofeedbackexperimenten. Das in dieser Arbeit entwickelte Framework bietet im Vergleich zu bisher vorgestellten Lösungsansätzen ein Ein-Computer-Setup mit einem erweiterbaren Methodenspektrum. Damit wird die Komplexität des notwendigen technischen Setups reduziert und ist nicht auf einzelne Anwendungsfälle beschränkt. Es können flexibel neue Datenverarbeitungsalgorithmen für ein fMRT-BCI eingebunden und vielgestaltige Anwendungsfälle von adaptiven Paradigmen konzipiert werden. Eine Abstraktion der Stimulation und die Kombination mit der Echtzeitauswertung ist bisher einzigartig für neurowissenschaftliche Experimente. Zusätzlich zu den theoretischen und technischen Erläuterungen werden im empirischen Teil der vorliegenden Arbeit neurowissenschaftliche Experimente, die mit dem Softwarepaket BART durchgeführt wurden, vorgestellt und deren Ergebnisse erläutert. Dabei wird die Zuverlässigkeit und Funktionsweise der Implementierung in allen Teilschritten der Datenerfassung und -verarbeitung validiert. Die Ergebnisse verifizieren die Implementierung einer parallelisierten fMRT-Analyse.Weiterhin wird eine erste konkrete Umsetzung für ein adaptives Paradigma vorgestellt, bei dem zur Laufzeit die Blickrichtung der Probanden berücksichtigt wird. Die Ergebnisse zeigen die signifikanten Verbesserungen der Reliabilität der fMRT-Ergebnisse aufgrund der optimierten Datenqualität durch die Adaption des Paradigmas. Zusammengefasst umfasst die vorliegende Arbeit eine interdisziplinäre Aufgabe, die sich aus der Verarbeitung von MR-Daten in Echtzeit, einem neuen abstraktes Softwarekonzept für Entwicklung neuer methodischer Ansätze und der Durchführung von neurowissenschaftlichen Experimenten zusammensetzt

Transinstitutional information management in health care networks: requirements and methods

Die koordinierte Zusammenarbeit zwischen medizinischen Leistungserbringern, Organisationen des Gesundheitswesens und Systemsektoren ist ein wichtiger Faktor für die Qualität und Effizienz der Versorgung insgesamt. In Deutschland, wie auch in anderen Ländern nehmen daher die Bestrebungen zu, die organisatorischen Grundlagen für die die einrichtungsübergreifende Zusammenarbeit durch die Bildung von Gesundheitsnetzwerken zu verbessern. Transinstitutionelle Informationssystemarchitekturen werden als eine zentrale Voraussetzung für die Realisierung eines patientenzentrierten Versorgungsparadigmas betrachtet. Es ist unklar, wie transinstitutionelle Systeme angesichts der teilweise divergierenden Interessen von Gesundheitsnetzwerkmitgliedern systematisch geplant, gesteuert und überwacht werden können. Eine Ursache hierfür liegt in fehlenden Ansätzen der systematischen Ermittlung von Faktoren, die das Informationsmanagement in Gesundheitsnetzwerken beeinflussen sowie in der Schwierigkeit, diese Einflüsse strukturiert zu beschreiben. In dieser Arbeit werden daher zunächst die relevanten Forschungsergebnisse der Netzwerkforschung aufgearbeitet. Hierbei wird der Fokus auf die Probleme gelegt, die sich aus der Koexistenz von Eigenständigkeit und Kooperation ergeben, gelegt. Darauf aufbauend wird eine Studie konzipiert, durchgeführt und ausgewertet, deren Ziel in der Ermittlung von Umsetzungsbarrieren des einrichtungsübergreifenden Informationsmanagements liegt. Es wird das integrierte Ordnungssystem für Gesundheitsnetzwerke (DIOGEN) vorgestellt. Dies ist ein Ordnungssystem, welches ermöglicht, Gesundheitsnetzwerke anhand der Hauptmerkmale Netzwerkstruktur, Netzwerkmanagementsystem, Versorgungssystem, transinstitutionelles Informationssystem sowie Netzwerkphase, zu charakterisieren. Die Bedeutung der Zentralität des transinstitutionellen Informationsmanagements sowie daraus resultierender einrichtungsübergreifender Abhängigkeiten ist ein weiterer Schwerpunkt dieser Arbeit.The rapid advancement of medical knowledge and technologies for preventive, diagnostic and therapeutic interventions are leading to increasing functional und organizational differentiation in modern health care systems. Appropriate coordination of health care activities between professionals, health organizations and system sectors is conceived as a key requirement for efficient and effective health care. In Germany, as well as in other countries, efforts have emerged to improve transinstitutional cooperation by the means of health care networks. Transinstitutional information system architectures are playing a vital role in implementing the patient-centered care paradigm. It is not clear how can transinstitutional information systems be planned, steered and controlled systematically against the background of the legal autonomy and potentially conflicting interests of participating actors. In order to develop adequate methods of transinstitutional information management, factors that influence information management in health care networks have to be identified and described systematically. Hence, the first goal of this thesis is to review relevant literature from the field of network research, in particular with respect to the complexity that arises from the coexistence of autonomy and cooperation in health care networks. A study is presented that aims at identifying barriers of transinstitutional information management in health care networks. An integrated description framework for health care networks (DIOGEN) is presented. It characterizes health care networks by the dimensions network structure, network management system, care system, transinstitutional information system and network phase. One important focus of this thesis lies on interorganizational dependencies that arise from centralized transinstitutional information management. An approach for modeling and quantifying centrality is developed