Changepoint-Analyse für Kenngrößen der Telekommunikation

Thema der Dissertation ist die theoretische Untersuchung von Verfahren der Changepoint-Analyse zur Anwendung auf Telekommunikationsdaten. Die hier betrachteten Modelle sind durch Modelle motiviert, wie sie für Fragestellungen der Telekommunikation verwendet werden. Insbesondere für Marktanteilsuntersuchungen bezogen auf telefonierte Minuten erweisen sich lineare Modelle als geeignet. Die Fehlerterme sind dabei in der Praxis häufig nicht unabhängig, wie in theoretischen Untersuchungen oft vorausgesetzt wird, sondern als korreliert anzusehen. Aus dieser Motivation heraus verallgemeinern wir Verfahren der a posteriori Changepoint-Analyse für lineare Modelle mit unabhängigen Fehlern auf solche mit korrelierten Fehlertermen. Eine weitere wichtige sehr allgemein definierte Klasse von Modellen ist die Modellklasse der State-Space Modelle. State-Space Modelle werden insbesondere für Prognosen des Verkehrsaufkommens im Telekommunikationsbereich herangezogen. Es werden neue Verfahren zur a posteriori Changepoint-Analyse für diese Modellklasse entwickelt und auf ihre asymptotischen Eigenschaften untersucht. Bezüglich sequentieller Verfahren der Changepoint-Analyse stellen wir bekannte praxisorientierte Verfahren vor und setzen diese auf die hier betrachteten linearen Modelle sowie State-Space Modelle um. Theoretisch erzielte Ergebnisse werden durch Simulationen überprüft. Sämtliche Programme, die zu Simulationsstudien verwendet werden, sind in der statistischen Programmiersprache R geschrieben. Die hier untersuchten Verfahren werden in einer Anwendungsstudie, die aus Datenschutzgründen nicht Bestandteil der Dissertation ist, auf Realdaten der Deutschen Telekom angewendet. Dabei wird einerseits die Konzeption von Frühwarnsystemen diskutiert, die sequentiell Beobachtungen auf Strukturbrüche (Abweichungen von einem vorgegebenen Modell) untersuchen. Andererseits betrachten wir dort Analysesysteme, die eine Menge von Beobachtungen im Nachhinein (''a posteriori'') auf vorhandene Changepoints überprüfen. Die Verfahren liefern in praktischen Anwendungen wertvolle Hinweise auf Strukturbrüche in beobachteten Daten. Ein Teil der Verfahren wird von der Deutschen Telekom zur automatisierten Überwachung von Marktanteilen sowie anderen Zielgrößen verwendet

Changepoint-Analyse für Kenngrößen der Telekommunikation

Thema der Dissertation ist die theoretische Untersuchung von Verfahren der Changepoint-Analyse zur Anwendung auf Telekommunikationsdaten. Die hier betrachteten Modelle sind durch Modelle motiviert, wie sie für Fragestellungen der Telekommunikation verwendet werden. Insbesondere für Marktanteilsuntersuchungen bezogen auf telefonierte Minuten erweisen sich lineare Modelle als geeignet. Die Fehlerterme sind dabei in der Praxis häufig nicht unabhängig, wie in theoretischen Untersuchungen oft vorausgesetzt wird, sondern als korreliert anzusehen. Aus dieser Motivation heraus verallgemeinern wir Verfahren der a posteriori Changepoint-Analyse für lineare Modelle mit unabhängigen Fehlern auf solche mit korrelierten Fehlertermen. Eine weitere wichtige sehr allgemein definierte Klasse von Modellen ist die Modellklasse der State-Space Modelle. State-Space Modelle werden insbesondere für Prognosen des Verkehrsaufkommens im Telekommunikationsbereich herangezogen. Es werden neue Verfahren zur a posteriori Changepoint-Analyse für diese Modellklasse entwickelt und auf ihre asymptotischen Eigenschaften untersucht. Bezüglich sequentieller Verfahren der Changepoint-Analyse stellen wir bekannte praxisorientierte Verfahren vor und setzen diese auf die hier betrachteten linearen Modelle sowie State-Space Modelle um. Theoretisch erzielte Ergebnisse werden durch Simulationen überprüft. Sämtliche Programme, die zu Simulationsstudien verwendet werden, sind in der statistischen Programmiersprache R geschrieben. Die hier untersuchten Verfahren werden in einer Anwendungsstudie, die aus Datenschutzgründen nicht Bestandteil der Dissertation ist, auf Realdaten der Deutschen Telekom angewendet. Dabei wird einerseits die Konzeption von Frühwarnsystemen diskutiert, die sequentiell Beobachtungen auf Strukturbrüche (Abweichungen von einem vorgegebenen Modell) untersuchen. Andererseits betrachten wir dort Analysesysteme, die eine Menge von Beobachtungen im Nachhinein (''a posteriori'') auf vorhandene Changepoints überprüfen. Die Verfahren liefern in praktischen Anwendungen wertvolle Hinweise auf Strukturbrüche in beobachteten Daten. Ein Teil der Verfahren wird von der Deutschen Telekom zur automatisierten Überwachung von Marktanteilen sowie anderen Zielgrößen verwendet

Mating system, sex ratio, and persistence of females in the gynodioecious shrub Daphne laureola L. (Thymelaeaceae)

Although in gynodioecious populations male steriles require a fecundity advantage to compensate for their gametic disadvantage, southern Spanish populations of the long-lived shrub Daphne laureola do not show any fecundity advantage over hermaphrodites in terms of seed production and early seedling establishment. By using allozyme markers, we assess the mating system of this species in five populations differing in sex ratio, and infer levels of inbreeding depression over the whole life cycle by comparing the inbreeding coefficients at the seed and adult plant stages. Extremely low outcrossing rates (0.001oto0.125) were consistently found for hermaphrodites in all populations, whereas, as expected, female progeny were entirely outcrossed. In most populations, offspring were much more inbred than their parents, and heterozygosity of adults was greater than expected from outcrossing rate estimates, with very few selfed progeny appearing to reproduce in the field. The combination of extensive selfing in hermaphrodites and a strong inbreeding depression expressed late in the life cycle (and thus, only estimable by indirect measures based on genetic markers) may explain the persistence and high frequency of D. laureola females in southern Spanish populations.Peer reviewe

Seeding and transgenic overexpression of alpha-synuclein triggers dendritic spine pathology in the neocortex

Although misfolded and aggregated alpha-synuclein (alpha-syn) is recognized in the disease progression of synucleinopathies, its role in the impairment of cortical circuitries and synaptic plasticity remains incompletely understood. We investigated how alpha-synuclein accumulation affects synaptic plasticity in the mouse somatosensory cortex using two distinct approaches. Long-term in vivo imaging of apical dendrites was performed in mice overexpressing wild-type human alpha-synuclein. Additionally, intracranial injection of preformed alpha-synuclein fibrils was performed to induce cortical alpha-syn pathology. We find that alpha-synuclein overexpressing mice show decreased spine density and abnormalities in spine dynamics in an age-dependent manner. We also provide evidence for the detrimental effects of seeded alpha-synuclein aggregates on dendritic architecture. We observed spine loss as well as dystrophic deformation of dendritic shafts in layer V pyramidal neurons. Our results provide a link to the pathophysiology underlying dementia associated with synucleinopathies and may enable the evaluation of potential drug candidates on dendritic spine pathology in vivo

Late-stage Anle138b treatment ameliorates tau pathology and metabolic decline in a mouse model of human Alzheimer's disease tau

BackgroundAugmenting the brain clearance of toxic oligomers with small molecule modulators constitutes a promising therapeutic concept against tau deposition. However, there has been no test of this concept in animal models of Alzheimer's disease (AD) with initiation at a late disease stage. Thus, we aimed to investigate the effects of interventional late-stage Anle138b treatment, which previously indicated great potential to inhibit oligomer accumulation by binding of pathological aggregates, on the metabolic decline in transgenic mice with established tauopathy in a longitudinal F-18-fluorodeoxyglucose positron emission tomography (FDG-PET) study.MethodsTwelve transgenic mice expressing all six human tau isoforms (hTau) and ten controls were imaged by FDG-PET at baseline (14.5months), followed by randomization into Anle138b treatment and vehicle groups for 3months. FDG-PET was repeated after treatment for 3months, and brains were analyzed by tau immunohistochemistry. Longitudinal changes of glucose metabolism were compared between study groups, and the end point tau load was correlated with individual FDG-PET findings.ResultsTau pathology was significantly ameliorated by late-stage Anle138b treatment when compared to vehicle (frontal cortex -53%, p<0.001;hippocampus -59%, p<0.005). FDG-PET revealed a reversal of metabolic decline during Anle138b treatment, whereas the vehicle group showed ongoing deterioration. End point glucose metabolism in the brain of hTau mice had a strong correlation with tau deposition measured by immunohistochemistry (R=0.92, p<0.001).ConclusionLate-stage oligomer modulation effectively ameliorated tau pathology in hTau mice and rescued metabolic function. Molecular imaging by FDG-PET can serve for monitoring effects of Anle138b treatment

Software Engineering for Self-Adaptive Systems: A second Research Roadmap

The goal of this roadmap paper is to summarize the state of-the-art and identify research challenges when developing, deploying and managing self-adaptive software systems. Instead of dealing with a wide range of topics associated with the field, we focus on four essential topics of self-adaptation: design space for adaptive solutions, processes, from centralized to decentralized control, and practical run-time verification and validation. For each topic, we present an overview, suggest future directions, and focus on selected challenges. This paper complements and extends a previous roadmap on software engineering for self-adaptive systems published in 2009 covering a different set of topics, and reflecting in part on the previous paper. This roadmap is one of the many results of the Dagstuhl Seminar 10431 on Software Engineering for Self-Adaptive Systems, which took place in October 2010

Extracellular vesicle sorting of α-Synuclein is regulated by sumoylation

Extracellular α-Synuclein has been implicated in interneuronal propagation of disease pathology in Parkinson’s Disease. How α-Synuclein is released into the extracellular space is still unclear. Here, we show that α-Synuclein is present in extracellular vesicles in the central nervous system. We find that sorting of α-Synuclein in extracellular vesicles is regulated by sumoylation and that sumoylation acts as a sorting factor for targeting of both, cytosolic and transmembrane proteins, to extracellular vesicles. We provide evidence that the SUMO-dependent sorting utilizes the endosomal sorting complex required for transport (ESCRT) by interaction with phosphoinositols. Ubiquitination of cargo proteins is so far the only known determinant for ESCRT-dependent sorting into the extracellular vesicle pathway. Our study reveals a function of SUMO protein modification as a Ubiquitin-independent ESCRT sorting signal, regulating the extracellular vesicle release of α-Synuclein. We deciphered in detail the molecular mechanism which directs α-Synuclein into extracellular vesicles which is of highest relevance for the understanding of Parkinson’s disease pathogenesis and progression at the molecular level. We furthermore propose that sumo-dependent sorting constitutes a mechanism with more general implications for cell biology.Instituto de Investigaciones Bioquímicas de La Plat