Sensitivity Enhanced NMR

Das Thema dieser Arbeit ist die Sensitivitätserhöhung der Kernspinmagnetresonanzspektroskopie (NMR-Spektroskopie) für die Anwendung an biologischen Systemen durch dynamische Kernspinpolarisation (DNP). Dementsprechend wurden die experimentellen Bedingungen möglichst ähnlich zu einer physiologischen Umgebung in Lösung gewählt. Unter diesen Voraussetzungen ist der Overhauser-Effekt der zentrale Mechanismus für DNP. Dieser ist von der relativen Diffusion zwischen den Kernspins des Zielmoleküls und dem polarisierenden Molekül, welchesein ungepaartes Elektron aufweist, abhängig. Als experimenteller Ansatz für diese Arbeit wurde ein Shuttle-DNP-Spektrometer mit Proben im flüssigen Zustand ausgewählt. Hierbei wurden die Kernspins bei einem Magnetfeld von 0,34 T polarisiert und für eine hoch auflösende NMR-Detektion in ein Magnetfeld von 14,09 T transferiert. Mehrere technische Anpassungen, welche zu einer Erhöhung der Stabilität und Reproduzierbarkeit der Messungen führten, wurden sukzessiv implementiert. Für die Signale der Protonen von L-Tryptophan wurde im Hochfeld eine DNP-Verstärkung εhf von bis zu -2,4 (Hη2) gemessen. Darauf aufbauend wurde ein allgemeiner Verstärkungsfaktor εglobal eingeführt. Dieser beinhaltete sowohl die Vorteile des Shuttle-DNP-Spektrometers, wie beispielsweise die schnellere Aufnahmerate der DNP-Experimente als auch die Nachteile, wie etwa die Linienverbreiterung der Signale durch die Gegenwart des polarisierenden Radikals. Anschließend wurde dieser Faktor schrittweise auf eindimensionale Messungen angewandt und an diese angepasst. Hierfür wurden die Aufbaurate der Polarisation und die Aufnahmezeit der Messungen mit DNP und Boltzmann-Polarisation optimiert, um das maximale Signal-zu-Rauschen-Verhältnis pro Messzeit zu erhalten. Diese Parameter basieren auf T1 bzw. T2∗. Das Ergebnis dieser Schritte war ein angewandter, allgemeiner Verstärkungsfaktor εapp von -4.0 für Hδ1 von L-Tryptophan. Des Weiteren wurden die Kernspineigenschaften von Protonen für DNP, wie z.B.die Relaxationsraten, gemessen und miteinander verglichen. Der daraus abgeleitete Kopplungsfaktor implizierte, dass die intermolekulare, dipolare Wechselwirkung zwischen den Kernspins des Zielmoleküls und dem Elektron des polarisierenden Radikals von der räumlichen Zugänglichkeit der Kernspins beeinflusst wurde. Zudem wurde gezeigt, dass diese Wechselwirkung am besten durch ein Model basierend auf translatorischer Diffusion beschrieben werden konnte. Mit diesem wurde der Abstand der dichtesten Annährung zwischen den Kernspins und dem ungepaartem Elektron bestimmt. Diese Abstände reichen entsprechend der Zugänglichkeit des jeweiligen Protons von 3 bis 5 Å. Darauf aufbauend wurden die DNP-Verstärkungen für Kohlenstoff gemessen. Für deuteriertes L-Tryptophan-d8,15N2,13C11 wurden Verstärkungen zwischen -0,3 und -2,5 erzielt. Durch weitere Berechnungen wurde gezeigt, dass diese Verstärkungen mit den zuvor berechneten Abständen der dichtesten Annäherung der Protonen übereinstimmten und dadurch den Ansatz des Models der translatorischen Diffusion untermauerten. In weiteren Messungen an protoniertem L-Tryptophan-15N2,13C11 wurde der Drei-Spin-Effekt erstmalig bei einem gelösten Molekül beobachtet. Dieser Effekt basierte auf der dipolaren Wechselwirkung zwischen den Spins der Protonen, Kohlenstoffkerne und Radikal-Elektronen. Er verursachte positive Signalverstärkungen von bis zu 2,3 für alle Kohlenstoffe außer dem Carbonyl-Kohlenstoff, welcher eine Signalverstärkung von -2,5 aufwies. Diese Ergebnisse waren in Übereinstimmung mit einem erweiterten Kopplungsfaktor, der die intramolekulare Wechselwirkung zwischen Kohlenstoff und Proton neben der zwischen Kohlenstoff und Elektron berücksichtigte. In einem abschließenden Schritt wurden DNP-Experimente an einem Protein (Ubiquitin-U-15N,U-13C) durchgeführt. Zu diesem Zweck wurden zweidimensionale Shuttle-DNP-1H-13C-HSQC-Spektren aufgenommen. Zum ersten Mal konnte ein DNP-Transfer zu der Oberfläche eines Proteins in Lösung nachgewiesen werden

Bildung im Alter - für alle?

Die vorliegende Studie untersucht auf der Basis aktueller Zahlen des Mikrozensus, wer an Bildungsangeboten im Alter ab 55 Jahren teilnimmt, was die Hemmnisse für ein lebenslanges Lernen sind und wie sich soziale Ungleichheit in der Bildungspartizipation über die gesamte Lebensspanne verfestigt. Interviews mit deutschen und US-amerikanischen Expertinnen und Experten machen Altersbilder bei Lehrenden sowie deren Einfluss auf die Ziele nachberuflicher Bildung sichtbar. Sie zeigen, wie die Interviewten ihre eigene Arbeit und die Situation der Altenbildung bewerten und welche Möglichkeiten (aber auch Grenzen) für innovative Ansätze in der Erwachsenenbildung mit älteren Menschen bestehen. Die Arbeit diskutiert die Vor- und Nachteile der jeweiligen Bildungsstrukturen in Deutschland und den USA und gibt wichtige Hinweise auf Entwicklungspotenziale in der nachberuflichen Bildung

Biologische Bekämpfung von Rhizoctonia solani im ökologischen Anbau mit Hilfe von bakteriellen und pilzlichen Antagonisten

Rhizoctonia solani Kühn ist ein weit verbreiteter bodenbürtiger Erreger, der an verschiedenen Kulturen für ökonomisch relevante Ertragsverluste verantwortlich ist. Der Erreger R. solani ist aufgrund seiner sowohl saprophytischen als auch parasitischen Eigenschaften sowie seiner persistenten Dauerorgane (Sklerotien) schwer zu bekämpfen. Seine Fähigkeit auch an Nichtwirtspflanzen seinen Lebenszyklus vollenden zu können, erschwert die Kontrolle über Fruchtfolgen, die insbesondere im organischen Landbau Teil der Bekämpfungsstrategie gegen bodenbürtige Erreger sind. Probleme durch R. solani treten im ökologischen Anbau vor allem an Kartoffeln auf. Derzeit stehen dem ökologischen Anbau keine geeigneten Strategien zur Bekämpfung des Erregers zur Verfügung. Ziel des Projektes ist daher die Entwicklung einer biologischen Methode zur Kontrolle des Erregers auf der Basis eines bakteriellen und pilzlichen Antagonisten. Durch Einsatz eines bakteriellen Antagonisten soll die Widerstandsfähigkeit der Pflanze gegenüber R. solani erhöht und durch Anwendung eines pilzlichen Antagonisten die Dauerorgane im Boden oder an Kartoffelknollen bekämpft werden. Im Rahmen des Projektes wurden 450 bakterielle und 390 pilzliche Isolate auf der Basis eines hierarchischen Screeningsystems aus verschiedenen in vitro und ad planta Methoden hinsichtlich ihrer Eignung als Biological Control Agents (BCAs) zur Kontrolle von R. solani geprüft. Insgesamt konnten durch in vitro Untersuchungen 18 bakterielle und 12 pilzliche Isolate gegen das Zielpathogen selektiert werden. Das Myzel von R. solani wird von den pilzlichen Antagonisten parasitiert und die Sklerotienkeimung vollständig gehemmt. Ihre Wirkung wurde bislang an natürlich mit Rhizoctonia-Sklerotien infizierten Kartoffelknollen, künstlich infizierten Kartoffelknollen sowie Salatpflanzen und Zuckerrübensämlingen unter krankheitsbegünstigenden Bedingungen geprüft. In diesen Versuchen zeigten insbesondere 3 bakterielle (Pseudomonas putida B1, Pseudomonas fluorescens B2 und Serratia plymuthica B4) und 6 pilzliche (P2, P3, P4, P9, P10, P11, Trichoderma spp.) Antagonisten eine wiederholte, signifikante krankheitsunterdrückende Wirkung, z. B. bis zu 60 % durch B1 oder über 50 % durch P11 an Kartoffelkeimlingen. Unter Feldbedingungen wurde der marktfähige Kartoffelertrag durch R. solani bei einem hohen Befalldruck signifikant reduziert und der Befall der Knollen mit R. solani Sklerotien signifikant erhöht. Durch die Bakterisierung der Pflanzkartoffeln konnte die Befallsschwere signifikant reduziert und der Ertrag erhöht werden. An Salat war ebenfalls eine Kompensation der durch R. solani verursachten Biomasseverluste gegeben. Die Ergebnisse erster Feldversuche mit den bakteriellen Antagonisten B1, B2 und B 4 an Salat und Kartoffel bestätigten somit deren krankheitsunterdrückende Wirkung. Durch eine optimale Applikationsdichte und –häufigkeit sowie die Entwicklung einer geeigneten Formulierung für die gegen R. solani wirksamsten BCAs (bakteriell sowie pilzlich) könnte die krankheitsunterdrückende Wirkung verbessert und eine höhere Wirksicherheit gewährleistet werden. Dies ist in weiteren Feldversuchen zu prüfen

Bildung im Alter - für alle?

Die vorliegende Studie untersucht auf der Basis aktueller Zahlen des Mikrozensus, wer an Bildungsangeboten im Alter ab 55 Jahren teilnimmt, was die Hemmnisse für ein lebenslanges Lernen sind und wie sich soziale Ungleichheit in der Bildungspartizipation über die gesamte Lebensspanne verfestigt. Interviews mit deutschen und US-amerikanischen Expertinnen und Experten machen Altersbilder bei Lehrenden sowie deren Einfluss auf die Ziele nachberuflicher Bildung sichtbar. Sie zeigen, wie die Interviewten ihre eigene Arbeit und die Situation der Altenbildung bewerten und welche Möglichkeiten (aber auch Grenzen) für innovative Ansätze in der Erwachsenenbildung mit älteren Menschen bestehen. Die Arbeit diskutiert die Vor- und Nachteile der jeweiligen Bildungsstrukturen in Deutschland und den USA und gibt wichtige Hinweise auf Entwicklungspotenziale in der nachberuflichen Bildung

Healthcare Fact Check: Regional Variations in German Healthcare

Overuse, underuse and misuse in the German health system have been debated by experts for years. The Advisory Council on the Assessment of Developments in the Health Care System called attention to the problem as early as 2001. Valuable resources are used inappropriately and unnecessarily, and often the regional provision of healthcare services and the range of healthcare options offered do not reflect people’s needs

Generalized vulnerability extrapolation using abstract syntax trees

The discovery of vulnerabilities in source code is a key for securing computer systems. While specific types of security flaws can be identified automatically, in the general case the process of finding vulnerabilities cannot be automated and vulnerabilities are mainly discovered by manual analysis. In this paper, we propose a method for assisting a security an-alyst during auditing of source code. Our method proceeds by extracting abstract syntax trees from the code and de-termining structural patterns in these trees, such that each function in the code can be described as a mixture of these patterns. This representation enables us to decompose a known vulnerability and extrapolate it to a code base, such that functions potentially suffering from the same flaw can be suggested to the analyst. We evaluate our method on the source code of four popular open-source projects: LibTIFF, FFmpeg, Pidgin and Asterisk. For three of these projects, we are able to identify zero-day vulnerabilities by inspecting only a small fraction of the code bases. 1

Image identification using texture analysis and machine learning

Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática, Facultad de Informática UCM, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, Curso 2019/2020Hoy en día, el tratamiento y reconocimiento de imágenes gracias a la inteligencia artificial y análisis de estas mediante aprendizaje automático nos reporta enormes beneficios y aplicaciones en el mundo moderno. A partir de estos mecanismos podemos pilotar vehículos de manera autónoma, reconocer expresiones o detectar enfermedades mediante el entrenamiento, refuerzo y test de la máquina. Concretamente nuestro proyecto está dirigido al procesamiento digital mediante aprendizaje automático empleado para el análisis de texturas. A medida que avancemos en la lectura y desarrollo de esta memoria detallaremos sobre los métodos empleados, finalidad y objetivos del proyecto. En términos generales, la finalidad última es desarrollar una máquina capaz de clasificar texturas a partir de una serie de imágenes de radiografías de la caja torácica que incluye mayormente los pulmones, con el motivo de detectar enfermedades respiratorias como la neumonía. Para ello hemos dividido el proyecto en diversas fases debidamente diferenciadas: -Investigación y trabajo previo. -Implementación y desarrollo del programa. -Módulos 1, 2 y 3 -Pruebas y evaluación sobre imágenes torácicas de rayos-x con neumonía asociada al SARS-CoV-2. -Síntesis y resultados finales.Today, the treatment and recognition of images thanks to artificial intelligence and the analysis of these through machine learning report the benefits and applications in the modern world. From these mechanisms we can pilot vehicles autonomously, recognize expressions or detect diseases through training, reinforcement and testing of the machine. Specifically, our project is aimed at digital processing through machine learning used for the analysis of textures. As we continue reading and developing this report, we will detail the methods used, purposes and objectives of the project. In general terms, the last one is a machine capable of classifying textures from a series of x-ray images of the rib cage that mainly includes the lungs, in order to detect respiratory diseases such as pneumonia. To do this, we have divided the project into various different phases: -Investigation and previous work. -Implementation and development of the program. -Modules 1, 2 and 3 -Testing and evaluation with torax x-ray images of pneumonia associated to SARS-CoV-2. -Synthesis and final results.Depto. de Arquitectura de Computadores y AutomáticaFac. de InformáticaTRUEunpu

Do screening parameters predict response to desmopressin in a primary nocturnal enuresis population?

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