Postprandial Dysmetabolism and Non-Alcoholic Fatty Liver Disease in Relation to Type 2 Diabetes Mellitus and Cardiovascular Risk

Het aantal gevallen van “ouderdomssuikerziekte” (type 2 diabetes mellitus) neemt in de Westerse wereld snel toe als gevolg van veranderingen in leefstijl (verhoogde consumptie van vet- en energierijke voeding en verminderde lichaamsbeweging), en als gevolg van de vergrijzing van de bevolking. Mensen met type 2 diabetes mellitus hebben een verhoogd risico op het krijgen van hart- en vaatziekten. Dit verhoogde risico kan voor een deel verklaard worden door reeds bekende risicofactoren voor hart- en vaatziekten, zoals hoge bloeddruk (hypertensie), roken, afwijkende vetspiegels in het bloed (een verhoogd LDL-cholesterol (het “slechte” cholesterol), laag HDL cholesterol (goede cholesterol) en verhoogde hoeveelheden triglyceriden), alsook hoge glucose (suiker) concentraties in het bloed. Met name bij vrouwen na de menopauze (overgang) is het risico op hart- en vaatziekten hoger dan bij vrouwen vóór de menopauze. Na de overgang stijgt de hoeveelheid triglyceriden en daalt de hoeveelheid HDL-cholesterol in het bloed. Dit heeft ons aangespoord de effecten van maaltijden te bestuderen bij vrouwen na menopauze. Het is al langer bekend dat glucose en triglyceriden, en verbindingen die hieruit gevormd kunnen worden, schadelijk kunnen zijn voor de bloedvaten en daardoor kunnen bijdragen aan het ontwikkelen van hart- en vaatziekten. Ruim een kwart eeuw geleden is geopperd dat verstoringen in de vet- en glucosestofwisseling die optreden na een maaltijd mogelijk kunnen bijdragen aan het verhoogde risico op hart- en vaatziekten. Na het eten van een maaltijd stijgen de triglyceriden- en glucoseconcentraties in het bloed. De triglyceriden en de glucose worden gebruikt als bouwstoffen of als brandstoffen voor het lichaam. De mate waarin deze stoffen worden verwerkt en opgeslagen verschilt tussen gezonde mensen en mensen met type diabetes mellitus. De lever speelt hierbij een belangrijke rol. Een verhoogde hoeveelheid vet in de lever (steatose), een aandoening die vaker voorkomt bij mensen met diabetes en overgewicht, kan deze processen verstoren, alsook het risico op hart- en vaatziekten verhogen. Het hormoon insuline speelt een belangrijke rol bij het verwerken van de triglyceriden en de glucose. Bij mensen met type 2 diabetes mellitus werkt het insuline minder goed waardoor de triglyceriden en de glucose trager worden opgenomen en verwerkt. De vraag is welke stof schadelijker is voor de vaatwand: de glucose of de triglyceriden? De onderzoeken die in dit proefschrift beschreven zijn, proberen antwoord te geven op de volgende vragen: 1a) hoe is het beloop van glucose en triglyceriden in het bloed na twee vetrijke en twee koolhydraatrijke maaltijden, 1b) wat is de relatieve bijdrage van glucose en triglyceriden in relatie tot hart- en vaatziekten en 1c) welke mechanismen kunnen het verhoogde risico op hart- en vaatzieken verklaren bij patiënten met type 2 diabetes mellitus; 2a) hebben mensen met leververvetting een verhoogde kans op het risico van hart- en vaatzieken en 2b) wat zijn de mogelijke mechanismen waardoor dit verklaard kan worden?Heine, R.J. [Promotor]Diamant, M. [Copromotor]Teerlink, T. [Copromotor

Der Trust im deutschen Erbschaft- und Schenkungsteuerrecht

SIGLEAvailable from Bibliothek des Instituts fuer Weltwirtschaft, ZBW, Duesternbrook Weg 120, D-24105 Kiel W 802 (98.5) / FIZ - Fachinformationszzentrum Karlsruhe / TIB - Technische InformationsbibliothekDEGerman

Probing the Inner Regions of Protoplanetary Disks with CO Absorption Line Spectroscopy

Carbon monoxide (CO) is the most commonly used tracer of molecular gas in the inner regions of protoplanetary disks. CO can be used to constrain the excitation and structure of the circumstellar environment. Absorption line spectroscopy provides an accurate assessment of a single line-of-sight through the protoplanetary disk system, giving more straightforward estimates of column densities and temperatures than CO and molecular hydrogen emission line studies. We analyze new observations of ultraviolet CO absorption from the Hubble Space Telescope along the sightlines to six classical T Tauri stars. Gas velocities consistent with the stellar velocities, combined with the moderate-to-high disk inclinations, argue against the absorbing CO gas originating in a fast-moving disk wind. We conclude that the far-ultraviolet observations provide a direct measure of the disk atmosphere or possibly a slow disk wind. The CO absorption lines are reproduced by model spectra with column densities in the range N(^{12}CO) ~ 10^{16} - 10^{18} cm^{-2} and N(^{13}CO) ~ 10^{15} - 10^{17} cm^{-2}, rotational temperatures T_{rot}(CO) ~ 300 - 700 K, and Doppler b-values, b ~ 0.5 - 1.5 km s^{-1}. We use these results to constrain the line-of-sight density of the warm molecular gas (n_{CO} ~ 70 - 4000 cm^{-3}) and put these observations in context with protoplanetary disk models.Comment: 12 pages, 14 figures, ApJ - accepte

Transportrechtsreform 1998, Neufassung des HGB : ein Überblick ; Vortrag zur Transportrechtsreform Gesamtverband Verkehrsgewerbe Niedersachsen e. V. (GVN), Osnabrück, Hotel Rahenkamp

Vortrag gehalten am 4 Juni 1998 bei der Tagung des Gesamtverbands Verkehrsgewerbe Niedersachsen e. V. (GVN) Osnabrück, Hotel Rahenkamp

Automatic lameness detection in dairy cows through analysis of performance and activity data

In einem Offenlaufstall mit ca. 65 melkenden Fleckviehkühen wurden während der Zeit von März 2014 bis Mai 2015 neben den gängigen Tierdaten aus dem Herdenmanagementsystem verschiedene Aktivitäts- und Leistungsparameter tierindividuell erfasst. Ein automatisches Melksystem mit integrierter Waage lieferte bei jedem Durchgang Daten über Milchleistung und Körpergewicht jedes einzelnen Tieres. Mithilfe von Wiegetrögen wurden Menge, Dauer und Frequenz der Futteraufnahme jedes Tieres ermittelt. Aktivitätsdaten wie Allgemeine Ak-tivität, die Liegedauer und die Dauer der Liegeereignisse sowie deren Häufigkeit wurden durch Pedometer registriert. Parallel zur automatischen Datenerfassung wurde zunächst alle zwei Wochen, dann wöchentlich ein Locomotionscore (LMS) der ganzen Herde erhoben und alle auftretenden Klauenerkrankungen behandelt und genau dokumentiert. In den erfassten Daten wurde der Zusammenhang zwischen Lahmheitsstatus und Aktivitäts- und Leistungspa-rametern untersucht. Gefundene Assoziationen sollten in einen Algorithmus integriert werden, der anhand der Parameter, berechnet als Tageswerte, den Lahmheitsstatus einer Kuh bestim-men kann. Keiner der untersuchten Parameter erzielte in alleiniger Verwendung eine ausreichend große Genauigkeit bei der Aussage über „lahm“ oder „nicht lahm“. Leistungsparameter wie Milchleistung, Tiergewicht oder Futteraufnahmemenge zeigten nur sehr geringen oder gar keinen Zusammenhang mit dem Lahmheitsgrad. Die besten Ergebnisse erzielten die Dauer der Futteraufnahme, die Futteraufnahmeintensität, die durchschnittliche Futter-aufnahmemenge pro Besuch am Wiegetrog, die Anzahl der Besuche am Wiegetrog, die Liegedauer und die durchschnittliche Dauer eines Liegeereignisses. Die besten und praxisrelevanten Parameter Liegedauer, durchschnittliche Dauer eines Liegeereignisses, Anzahl der Besuche am Trog und die Dauer der Futteraufnahme wurden zusammen mit den Einflussfaktoren Laktationszahl und Laktationsstatus in zwei verschiedene Modelle integriert. Das erste Modell bestand aus einer binärlogistischen Regression im zweiten Modell wurden Grenzwerte mit unterschiedlicher Sensitivität bei allen vier der verwendeten Parameter mittels ROC-Kurven-Analyse festgelegt und die Werte danach eingeordnet. Es erfolgte eine Wichtung der Parameterwerte nach Stärke der Ausprägung, um zwischen eindeutig und nur bedingt auf eine vorliegende Lahmheit hinweisenden Parameterwerten zu differenzieren. Die binärlogistische Regression erzielte eine Sensitivität von 94 % und eine Spezifität 62 %. Das Modell der Parameterwichtung erreichte eine Sensitivität von 70 % bei einer Spezifität von 92 %. Die Ergebnisse ordnen sich zwischen denen ähnlicher Versuche ein, sind jedoch aufgrund der Anwendung unterschiedlicher Referenzsysteme und Bewertungsmethoden für die Lahmheit schwer direkt zu vergleichen. Im Versuch konnten mithilfe der Verhaltensparameter Liegedauer, durchschnittliche Dauer eines Liegeereignisses, Anzahl der Besuche am Trog und Dauer der Futteraufnahme Lahm-heiten detektiert werden. Die mit der Futteraufnahme assoziierten Parameter wurden im Ver-suchsbetrieb mit kostenintensiven und daher nicht praxisrelevanten Wiegetrögen erfasst. Mo-derne Pedometer können diese Parameter jedoch durch Tiererkennung über eine am Futter-tisch installierte Induktionsschleife ebenfalls erfassen. Die Analyse automatisch erfasster Fut-teraufnahme- und Liegeverhaltensdaten stellt demnach eine praktikable und relativ einfach und kostengünstig in einen bestehenden Betrieb zu integrierende Möglichkeit zur Lahmheits-detektion dar. Das hier entwickelte Modell ist jedoch an einer größeren Zahl von Tieren und in unterschiedlichen Haltungssystemen zu validieren.In a herd of 65 lactating Simmental cattle housed in a free stall barn several activity and per-formance parameters, as well as herd management data, were recorded from March 2014 to May 2015. Milk yield and life weight of every individual were measured by an automated milking system with integrated scales. Electronic feeding bins automatically recorded feed intake, feeding duration and number of every feeding event of every cow. Activity data like lying duration, overall activity, duration and number of lying bouts were measured with pe-dometers. Concurrently, a Locomotionscoring was made of the whole herd, first fortnightly then every week. All occurring hoof diseases were treated and accurately documented. The collected data were analyzed in order to find a link between lameness status and activity and performance parameters. These associations were to be integrated in an algorithm that can calculate the lameness status of a cow using those parameters’ daily values. None of the analyzed parameters could predict the status of “lame” or “not lame” sufficiently accurately. Performance parameters like milk yield, life weight or feed intake only presented with a very low or completely missing connection to the degree of lameness. Best results were achieved by feeding duration, feeding rate, feed intake per visit to the feeding bin, number of visits to the feeding bin, lying time and duration of lying bout. The best and more application-oriented parameters were lying time, average duration of lying bout, number of visits to the feeding bins and feeding duration. These apart from number of lactation and stage of lactation were fitted into two different models. The first model consisted of a logistic regression. In the second model thresholds for every of the four applied parameters at different sensitivities were determined with an ROC-Analysis to classify the parameter values. After the classifica-tion according to the thresholds the parameter values were weighted for degree of distinctness to differentiate between distinct and conditional indication of lameness through the parameter values. The binary logistic regression model achieved a sensitivity of 94 % and a specificity of 62 %. The model using weighting of the parameter values reached a sensitivity of 70 % with a speci-ficity of 92 %. The results fall between the results of those of similar experiments although they are difficult to compare with each other because of the different approaches in used ref-erence methods and assessment of lameness. In the trial lameness could be detected using the parameters lying time, average duration of lying bout, number of visits to the feeding bins and feeding duration. The feeding behavior associated parameters used in the final model were recorded by cost-intensive thus not appli-cation-oriented electronic feeding bins. Modern pedometers can record these parameters through animal identification at the feeding alley by using an inductive loop. Hence, analysis of automatically detected feeding and lying behavior data is practical and relatively easy and economical to install in an already existing farm to detect lameness. The developed model should be validated in a more significant number of animals and different types of housing

Automatic lameness detection in dairy cows through analysis of performance and activity data

In einem Offenlaufstall mit ca. 65 melkenden Fleckviehkühen wurden während der Zeit von März 2014 bis Mai 2015 neben den gängigen Tierdaten aus dem Herdenmanagementsystem verschiedene Aktivitäts- und Leistungsparameter tierindividuell erfasst. Ein automatisches Melksystem mit integrierter Waage lieferte bei jedem Durchgang Daten über Milchleistung und Körpergewicht jedes einzelnen Tieres. Mithilfe von Wiegetrögen wurden Menge, Dauer und Frequenz der Futteraufnahme jedes Tieres ermittelt. Aktivitätsdaten wie Allgemeine Ak-tivität, die Liegedauer und die Dauer der Liegeereignisse sowie deren Häufigkeit wurden durch Pedometer registriert. Parallel zur automatischen Datenerfassung wurde zunächst alle zwei Wochen, dann wöchentlich ein Locomotionscore (LMS) der ganzen Herde erhoben und alle auftretenden Klauenerkrankungen behandelt und genau dokumentiert. In den erfassten Daten wurde der Zusammenhang zwischen Lahmheitsstatus und Aktivitäts- und Leistungspa-rametern untersucht. Gefundene Assoziationen sollten in einen Algorithmus integriert werden, der anhand der Parameter, berechnet als Tageswerte, den Lahmheitsstatus einer Kuh bestim-men kann. Keiner der untersuchten Parameter erzielte in alleiniger Verwendung eine ausreichend große Genauigkeit bei der Aussage über „lahm“ oder „nicht lahm“. Leistungsparameter wie Milchleistung, Tiergewicht oder Futteraufnahmemenge zeigten nur sehr geringen oder gar keinen Zusammenhang mit dem Lahmheitsgrad. Die besten Ergebnisse erzielten die Dauer der Futteraufnahme, die Futteraufnahmeintensität, die durchschnittliche Futter-aufnahmemenge pro Besuch am Wiegetrog, die Anzahl der Besuche am Wiegetrog, die Liegedauer und die durchschnittliche Dauer eines Liegeereignisses. Die besten und praxisrelevanten Parameter Liegedauer, durchschnittliche Dauer eines Liegeereignisses, Anzahl der Besuche am Trog und die Dauer der Futteraufnahme wurden zusammen mit den Einflussfaktoren Laktationszahl und Laktationsstatus in zwei verschiedene Modelle integriert. Das erste Modell bestand aus einer binärlogistischen Regression im zweiten Modell wurden Grenzwerte mit unterschiedlicher Sensitivität bei allen vier der verwendeten Parameter mittels ROC-Kurven-Analyse festgelegt und die Werte danach eingeordnet. Es erfolgte eine Wichtung der Parameterwerte nach Stärke der Ausprägung, um zwischen eindeutig und nur bedingt auf eine vorliegende Lahmheit hinweisenden Parameterwerten zu differenzieren. Die binärlogistische Regression erzielte eine Sensitivität von 94 % und eine Spezifität 62 %. Das Modell der Parameterwichtung erreichte eine Sensitivität von 70 % bei einer Spezifität von 92 %. Die Ergebnisse ordnen sich zwischen denen ähnlicher Versuche ein, sind jedoch aufgrund der Anwendung unterschiedlicher Referenzsysteme und Bewertungsmethoden für die Lahmheit schwer direkt zu vergleichen. Im Versuch konnten mithilfe der Verhaltensparameter Liegedauer, durchschnittliche Dauer eines Liegeereignisses, Anzahl der Besuche am Trog und Dauer der Futteraufnahme Lahm-heiten detektiert werden. Die mit der Futteraufnahme assoziierten Parameter wurden im Ver-suchsbetrieb mit kostenintensiven und daher nicht praxisrelevanten Wiegetrögen erfasst. Mo-derne Pedometer können diese Parameter jedoch durch Tiererkennung über eine am Futter-tisch installierte Induktionsschleife ebenfalls erfassen. Die Analyse automatisch erfasster Fut-teraufnahme- und Liegeverhaltensdaten stellt demnach eine praktikable und relativ einfach und kostengünstig in einen bestehenden Betrieb zu integrierende Möglichkeit zur Lahmheits-detektion dar. Das hier entwickelte Modell ist jedoch an einer größeren Zahl von Tieren und in unterschiedlichen Haltungssystemen zu validieren.In a herd of 65 lactating Simmental cattle housed in a free stall barn several activity and per-formance parameters, as well as herd management data, were recorded from March 2014 to May 2015. Milk yield and life weight of every individual were measured by an automated milking system with integrated scales. Electronic feeding bins automatically recorded feed intake, feeding duration and number of every feeding event of every cow. Activity data like lying duration, overall activity, duration and number of lying bouts were measured with pe-dometers. Concurrently, a Locomotionscoring was made of the whole herd, first fortnightly then every week. All occurring hoof diseases were treated and accurately documented. The collected data were analyzed in order to find a link between lameness status and activity and performance parameters. These associations were to be integrated in an algorithm that can calculate the lameness status of a cow using those parameters’ daily values. None of the analyzed parameters could predict the status of “lame” or “not lame” sufficiently accurately. Performance parameters like milk yield, life weight or feed intake only presented with a very low or completely missing connection to the degree of lameness. Best results were achieved by feeding duration, feeding rate, feed intake per visit to the feeding bin, number of visits to the feeding bin, lying time and duration of lying bout. The best and more application-oriented parameters were lying time, average duration of lying bout, number of visits to the feeding bins and feeding duration. These apart from number of lactation and stage of lactation were fitted into two different models. The first model consisted of a logistic regression. In the second model thresholds for every of the four applied parameters at different sensitivities were determined with an ROC-Analysis to classify the parameter values. After the classifica-tion according to the thresholds the parameter values were weighted for degree of distinctness to differentiate between distinct and conditional indication of lameness through the parameter values. The binary logistic regression model achieved a sensitivity of 94 % and a specificity of 62 %. The model using weighting of the parameter values reached a sensitivity of 70 % with a speci-ficity of 92 %. The results fall between the results of those of similar experiments although they are difficult to compare with each other because of the different approaches in used ref-erence methods and assessment of lameness. In the trial lameness could be detected using the parameters lying time, average duration of lying bout, number of visits to the feeding bins and feeding duration. The feeding behavior associated parameters used in the final model were recorded by cost-intensive thus not appli-cation-oriented electronic feeding bins. Modern pedometers can record these parameters through animal identification at the feeding alley by using an inductive loop. Hence, analysis of automatically detected feeding and lying behavior data is practical and relatively easy and economical to install in an already existing farm to detect lameness. The developed model should be validated in a more significant number of animals and different types of housing

FUV Spectroscopy of Interstellar and Circumstellar Materials

I have designed, assembled, and calibrated a sounding rocket payload to perform high-resolution FUV spectroscopy. Debate lingers over the existence of a pervasive 1 million K gas in our region of the interstellar medium, the Local Bubble. If this hot gas were present, it would produce O VI upon interacting with the cold cavity wall. As such, O VI serves as a diagnostic for the hot interstellar gas. I designed the Diffuse Interstellar Cloud Experiment (DICE) to measure the O VI (1032,1038 Angstrom) doublet in absorption against two stars on either side of the Local Bubble wall. The instrument is functionally a Cassegrain telescope followed by a modified Rowland-mount spectrograph. With a holographically-ruled grating and a secondary magnifying optic, the spectrograph can achieve high resolving power (R=60,000) in a compact space. In addition, I have analyzed Carbon Monoxide (CO) emission from Classical T-Tauri star disks using spectra from the HST-Cosmic Origins Spectrograph. The CO is photo-excited by Lyman alpha from the magnetospheric shock. I model this incident Lyman alpha radiation to use as input for a simple CO fluorescence model. Fits to the data constrain CO temperatures and column densities, which can then be compared with other known properties of the disks in our target sample. I find no correlation between this UV-emitting CO and the CO studied at infrared and sub-mm wavelengths between targets

From Bottom of the Pyramid to Bottom Line Translating user understanding into social, environmental and business outcomes

This project investigates how a close understanding of human activity can inform the design of culturally and contextually sustainable innovations for subsistence markets. Building on existing literature related to poverty alleviation initiatives and using a mainly ethnographic research approach, this project attempted to understand the cultural and contextual challenges to the substitution of unhealthy and unsustainable biomass as cooking fuels by cleaner and competitive cooking alternatives in Kitintale, an urban slum in Kampala, Uganda. This project suggests that everyone’s choice is shaped by a triad of forces – daily living circumstances, evolutionary aspirations and cultural references – and that the weight assigned to each of the forces varies according to the immediacy of needs, access to resources and capacity to plan for the future experienced by individuals in different contexts. Moreover, it concludes that, while the living circumstances faced by impoverished groups might be a valid arrangement to generally describe contextually vulnerable groups, cultural references and evolutionary aspirations might be entirely different depending on the geographic and historic background of the group for which a solution is being designed