Economic system dynamics

We provide the reader with a qualitative summary of the main ideas from econophysics and finance theory, starting with a thorough criticism of the standard ideas taught in typical economics textbooks. The emphasis is on the Galilean or physicists' approach to market synamics, as opposed to the standard nonempirical postulatory one.Utility; equilibrium; supply and demand curves; business cycles; market dynamics

Solution Processing of Hybrid Perovskite by Scalable and Sustainable Techniques for Solar Cell Application

Nach nur wenigen Jahren Forschung erzielen Organisch-Inorganische Hybrid-Metallhalogenid Perowskit-Solarzellen einen Rekordwirkungsgrad von >25%, was sie zu einer der effizientesten Photovoltaik-Technologien macht. Aufgrund der herausragenden optoelektronischen Eigenschaften des Perowskit-Halbleiters und dessen kostengünstigen Herstellung durch lösungsbasierte Verfahren verspricht das Absorbermaterial ein aussichtsreicher Kandidat für Photovoltaik-Anwendungen der nächsten Generation und die großtechnische Massenproduktion zu sein. Nichtsdestotrotz weist die Überzahl von den in der Literatur berichteten Perowskit-Solarzellen nur kleinen Labormaßstab (∼0.1 cm²) auf und ist hauptsächlich mit Abscheidetechniken hergestellt, die kaum skalierbar sind. Daher ist die Aufskalierung der Abscheidung von homogenen Perowskit-Schichten auf große Flächen (≥100 cm²) und mittels industrierelevanten Prozessen, neben anderen Hindernissen wie Stabilität und Toxizität, einer der größten Herausforderungen der Technologie, um die Kommerzialisierung von Perowskit-Solarzellen zu ermöglichen. Aus diesem Grund befasst sich diese Dissertation mit dem Thema der lösungsbasierten Fertigung von Hybrid-Perowskitschichten mithilfe skalierbarer und umweltverträglicher Verfahren für den Einsatz in Solarzellen. In der lösungsbasierten Fertigung von Perowskit-Dünnschichten sind vor allem vier Trocknungsmethoden bekannt, um das Lösemittel aus dem Nassfilm zu entfernen, was dessen Konvertierung zu einer trockenen kristallinen Schicht gleichkommt. In dieser Dissertation liegt der Fokus auf zwei Konvertierungsmethoden, der hitze- und der gasgestützten Methode, da diese als die mit dem größten Aufskalierungspotenzial identifiziert werden. Als Ausgangspunkt wird die hitzegestützte Konvertierung für Solarzellen basierend auf gerakeltem MAPbI₃ (MAPI) untersucht. Es lies sich feststellen, dass aufgrund des dynamischen Flüssigkeitsverhaltens im Nassfilm und schlechter Prozessbeherrschbarkeit diese Konvertierungsmethode für die Aufskalierung der Perowskit-Abscheidung weniger geeignet ist. Zudem wird gezeigt, dass die Nutzung eines Netzmittels die Perowskit-Morphologie verbessert, aber auch zu nachteiligen prozesstechnischen Auswirkungen führt. Die gasgestützte Konvertierungsmethode mittels eines stationären Niederdruck-Gassystems im Anschluss an die Rakelbeschichtung stellt sich hingegen, für die Aufskalierung und um die MAPI Perowskit-Morphologie zu kontrollieren, als überlegen dar. Darüber hinaus wird die Perowskit-Morphologie mithilfe eines gerakelten Nanopartikel-Benetzungsmittels und der Anpassung der Komponenten in der Perowskit-Präkursorlösung optimiert. Es wird gezeigt, dass mittels Schichtdickenoptimierungen eine weitere Verbesserung der Champion-Effizienz der Perowskit-Solarzelle mit Standard-Bauteilfläche (∼0.25 cm²) bis ∼18% erreicht werden kann. Durch Kombination aller Entwicklungsschritte weist der Autor die Skalierbarkeit bis zu einer Substratfläche von ∼80 cm² nach und präsentiert Perowskit-Solarmodule mit einer Aperturfläche von bis zu ∼50 cm² und einem erzielten Wirkungsgrad von ∼9%. Außerdem untersucht der Autor die gasgestützte Konvertierung für die skalierbare Abscheidung von geeigneten Lösemittelsystemen, um Multi-Kationen-Perowskitschichten herzustellen, die laut Literatur stabiler sind. Dabei zeigt diese Dissertation die Notwendigkeit eines sich bewegenden Hochdruck-Gassystems auf. Des Weiteren wird die Implementierung des grünen und umweltverträglichen Perowskit-Präkursorlösemittels Dimethylsulfoxid evaluiert, welches auf gerakelter Standard-Bauteilfläche zum giftigen Pendant vergleichbare Perowskit-Solarzelleffizienzen von ∼17% liefert. Auf diese Weise wird deutlich gemacht, dass die Verwendung von giftigen Lösemitteln vermeidbar ist. Zusätzlich wird die gasgestützte Konvertierung in Kombination mit der Schlitzdüsenbeschichtung optimiert, die gegenüber der Rakelbeschichtung einer noch industrierelevanteren Abscheidetechnik entspricht. Mittels Additiv-Entwicklung und Strategien zur Defektpassivierung werden Perowskit-Solarzellen mit per Schlitzdüse beschichtetem Perowskit und Wirkungsgraden von >17% auf Standard-Bauteilfläche gezeigt. Diese Dissertation zeigt auf, dass die gasgestützte Konvertierung eine erfolgversprechende Methode für die Aufskalierung der lösungsbasierten Fertigung von Hybrid-Perowskit mithilfe skalierbarer und umweltverträglicher Verfahren ist, um in Solarzellen Anwendung zu finden

miRSel: automated extraction of associations between microRNAs and genes from the biomedical literature.

Background MicroRNAs have been discovered as important regulators of gene expression. To identify the target genes of microRNAs, several databases and prediction algorithms have been developed. Only few experimentally confirmed microRNA targets are available in databases. Many of the microRNA targets stored in databases were derived from large-scale experiments that are considered not very reliable. We propose to use text mining of publication abstracts for extracting microRNA-gene associations including microRNA-target relations to complement current repositories. Results The microRNA-gene association database miRSel combines text-mining results with existing databases and computational predictions. Text mining enables the reliable extraction of microRNA, gene and protein occurrences as well as their relationships from texts. Thereby, we increased the number of human, mouse and rat miRNA-gene associations by at least three-fold as compared to e.g. TarBase, a resource for miRNA-gene associations. Conclusions Our database miRSel offers the currently largest collection of literature derived miRNA-gene associations. Comprehensive collections of miRNA-gene associations are important for the development of miRNA target prediction tools and the analysis of regulatory networks. miRSel is updated daily and can be queried using a web-based interface via microRNA identifiers, gene and protein names, PubMed queries as well as gene ontology (GO) terms. miRSel is freely available online at http://services.bio.ifi.lmu.de/mirse

Normalization and Gene p-Value Estimation: Issues in Microarray Data Processing

Introduction: Numerous methods exist for basic processing, e.g. normalization, of microarray gene expression data. These methods have an important effect on the final analysis outcome. Therefore, it is crucial to select methods appropriate for a given dataset in order to assure the validity and reliability of expression data analysis. Furthermore, biological interpretation requires expression values for genes, which are often represented by several spots or probe sets on a microarray. How to best integrate spot/probe set values into gene values has so far been a somewhat neglecte

Isolierglas ohne Reflexionsverzerrungen

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Detection of network motifs using three-way ANOVA

Motivation Gene regulatory networks (GRN) can be determined via various experimental techniques, and also by computational methods, which infer networks from gene expression data. However, these techniques treat interactions separately such that interdependencies of interactions forming meaningful subnetworks are typically not considered. Methods For the investigation of network properties and for the classification of different (sub-) networks based on gene expression data, we consider biological network motifs consisting of three genes and up to three interactions, e.g. the cascade chain (CSC), feed-forward loop (FFL), and dense-overlapping regulon (DOR). We examine several conventional methods for the inference of network motifs, which typically consider each interaction individually. In addition, we propose a new method based on three-way ANOVA (ANalysis Of VAriance) (3WA) that analyzes entire subnetworks at once. To demonstrate the advantages of such a more holistic perspective, we compare the ability of 3WA and other methods to detect and categorize network motifs on large real and artificial datasets. Results We find that conventional methods perform much better on artificial data (AUC up to 80%), than on real E. coli expression datasets (AUC 50% corresponding to random guessing). To explain this observation, we examine several important properties that differ between datasets and analyze predicted motifs in detail. We find that in case of real networks our new 3WA method outperforms (AUC 70% in E. coli) previous methods by exploiting the interdependencies in the full motif structure. Because of important differences between current artificial datasets and real measurements, the construction and testing of motif detection methods should focus on real data

An optimization model for metabolic pathways

This article is available open access through the publisher’s website through the link below. Copyright @ The Author 2009.Motivation: Different mathematical methods have emerged in the post-genomic era to determine metabolic pathways. These methods can be divided into stoichiometric methods and path finding methods. In this paper we detail a novel optimization model, based upon integer linear programming, to determine metabolic pathways. Our model links reaction stoichiometry with path finding in a single approach. We test the ability of our model to determine 40 annotated Escherichia coli metabolic pathways. We show that our model is able to determine 36 of these 40 pathways in a computationally effective manner. Contact: [email protected] Supplementary information: Supplementary data are available at Bioinformatics online (http://bioinformatics.oxfordjournals.org/cgi/content/full/btp441/DC1)

COMBINED C-14 ANALYSIS OF CANVAS AND ORGANIC BINDER FOR DATING A PAINTING

The use of accelerator mass spectrometry (AMS) for age determinations of paintings is growing due to decreasing sample size requirements. However, as only the support material is usually dated, the validity of the results may be questioned. This work describes a novel sampling and preparation technique for dating the natural organic binder using radiocarbon (C-14) AMS. In the particular case of oil paintings, the natural oil used has a high probability of being representative of the time of creation, hereby circumventing the problem of the originality of the support material. A multi-technique approach was developed for a detailed characterization of all paint components to identify the binder type as well as pigments and additives present in the sample. The technique was showcased on a painting of the 20th century. The results by C-14 AMS dating show that both the canvas and binding medium predate the signed date by 4-5 yr. This could be the time span for keeping painting material in the atelier. The method developed provides, especially given the low amounts of material needed for analysis, a superior precision and accuracy in dating and has potential to become a standard method for oil painting dating