Indikatorensystem zur Darstellung der Auswirkungen des Klimawandels auf die biologische Vielfalt – Anforderungen, Hemmnisse, Ergebnisse

Im Rahmen eines F+E-Vorhabens wurde ein Indikatorensystem zur Darstellung der Auswirkungen des Klimawandels auf die biologische Vielfalt erarbeitet. Dabei zeigte sich, dass nur ein Teil der als fachlich sinnvoll erachteten Indikatoren konzeptionell entwickelt und operationalisiert, d. h. berechnet und in seiner Entwicklung dargestellt, werden konnte. Die Gründe sind vielfältig: So lässt sich der Klimawandel als Einflussfaktor auf die biologische Vielfalt häufig nicht ausreichend von anderen Faktoren isolieren, vereinzelt bestehen Wissensdefizite. Überwiegend sind die Ursachen allerdings in datenbezogenen Hemmnissen zu sehen. Dennoch konnten fünf Indikatoren vollständig operationalisiert werden

Strongly Connected Components can Predict Protein Structure

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Indicators on the Impacts of Climate Change on Biodiversity in Germany—Data Driven or Meeting Political Needs?

When developing new indicators for policy advice, two different approaches exist and may be combined with each other. First, a data-driven, bottom-up approach determines indicators primarily by the availability of suitable data. Second, indicators can be developed by a top-down approach, on the basis of political fields of action and related normative goals. While the bottom-up approach might not meet the needs of an up-to-date policy advice, the top-down approach might lack the necessary data. To discuss these problems and possible solutions, we refer to the ongoing development of an indicator system on impacts of climate change on biodiversity in Germany, where a combination of both approaches has been successfully applied. We describe suitable indicators of this system and discuss the reasons for the remaining gaps. Both approaches, mentioned above, have advantages, constraints, and shortcomings. The scientific accuracy of the indicators, the availability of data and the purpose of policy advice have to be well-balanced while developing such indicator systems

Indikatorensystem zur Darstellung der Auswirkungen des Klimawandels auf die biologische Vielfalt – Anforderungen, Hemmnisse, Ergebnisse

Im Rahmen eines F+E-Vorhabens wurde ein Indikatorensystem zur Darstellung der Auswirkungen des Klimawandels auf die biologische Vielfalt erarbeitet. Dabei zeigte sich, dass nur ein Teil der als fachlich sinnvoll erachteten Indikatoren konzeptionell entwickelt und operationalisiert, d. h. berechnet und in seiner Entwicklung dargestellt, werden konnte. Die Gründe sind vielfältig: So lässt sich der Klimawandel als Einflussfaktor auf die biologische Vielfalt häufig nicht ausreichend von anderen Faktoren isolieren, vereinzelt bestehen Wissensdefizite. Überwiegend sind die Ursachen allerdings in datenbezogenen Hemmnissen zu sehen. Dennoch konnten fünf Indikatoren vollständig operationalisiert werden

Indikatorensystem zur Darstellung der Auswirkungen des Klimawandels auf die biologische Vielfalt – Anforderungen, Hemmnisse, Ergebnisse

Im Rahmen eines F+E-Vorhabens wurde ein Indikatorensystem zur Darstellung der Auswirkungen des Klimawandels auf die biologische Vielfalt erarbeitet. Dabei zeigte sich, dass nur ein Teil der als fachlich sinnvoll erachteten Indikatoren konzeptionell entwickelt und operationalisiert, d. h. berechnet und in seiner Entwicklung dargestellt, werden konnte. Die Gründe sind vielfältig: So lässt sich der Klimawandel als Einflussfaktor auf die biologische Vielfalt häufig nicht ausreichend von anderen Faktoren isolieren, vereinzelt bestehen Wissensdefizite. Überwiegend sind die Ursachen allerdings in datenbezogenen Hemmnissen zu sehen. Dennoch konnten fünf Indikatoren vollständig operationalisiert werden

Indicators on the Impacts of Climate Change on Biodiversity in Germany—Data Driven or Meeting Political Needs?

When developing new indicators for policy advice, two different approaches exist and may be combined with each other. First, a data-driven, bottom-up approach determines indicators primarily by the availability of suitable data. Second, indicators can be developed by a top-down approach, on the basis of political fields of action and related normative goals. While the bottom-up approach might not meet the needs of an up-to-date policy advice, the top-down approach might lack the necessary data. To discuss these problems and possible solutions, we refer to the ongoing development of an indicator system on impacts of climate change on biodiversity in Germany, where a combination of both approaches has been successfully applied. We describe suitable indicators of this system and discuss the reasons for the remaining gaps. Both approaches, mentioned above, have advantages, constraints, and shortcomings. The scientific accuracy of the indicators, the availability of data and the purpose of policy advice have to be well-balanced while developing such indicator systems

Clustering Protein Sequences - Structure Prediction by transitive homology

It is widely believed that for two proteins A and B a sequence identity above some threshold implies structural similarity. It is not fully understood whether in the case that sequence similarity between A and B is below this threshold the existence of a third protein with a level of sequence similarity with A and with B which is high enough suffices for inferring structural similarity of A and B, that is whether transitivity holds. We examined the protein sequences in the SwissProt database. Their similarity was determined using the Smith-Waterman algorithm. This data was transformed into a directed graph where protein sequences constitute vertices. A directed edge was drawn from vertex A to vertex B if the sequences A and B showed similarity above a fixed threshold. By use of a length dependent scaling of the alignment scores we have a criterion to avoid clustering errors due to multi-domain proteins. To deal with the resulting large graphs we have developed a very efficient library. Methods include both a novel graph-based clustering algorithm capable of handling multi-domain proteins and cluster comparison algorithms. The parameters of above algorithms used were fine-tuned by using SCOP as a test set. We will present our algorithmic advances yielding a 24 percent improvement over pair-wise comparisons, statistics of the clusterings obtained and general methodology relevant for testing our hypothesis

Strongly Connected Components can Predict Protein Structure

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Clustering protein sequences -- structure prediction by transitive homology

Motivation: It is widely believed that for two proteins A and B a sequence identity above some threshold implies structural similarity due to a common evolutionary ancestor. Since this is only a sufficient, but not a necessary condition for structural similarity, the question remains what other criteria can be used to identify remote homologues. Transitivity refers to the concept of deducing a structural similarity between proteins A and C from the existence of a third protein B, such that A and B as well as B and C are homologues, as ascertained if the sequence identity between A and B as well as that between B and C is above the aforementioned threshold. It is not fully understood, if transitivity always holds and whethe