Nachweis und Lokalisation von Photosensibilisatoren bei der photodynamischen Inaktivierung von Candida albicans

Eine neue Methode zur Bekämpfung mikrobieller Erkrankungen wie Mykosen der oralen Schleimhaut ist die antimikrobielle, photodynamische Therapie (aPDT). TMPyP, Methylenblau, Toluidinblau und Flavin 7 sind häufig verwendete Photosensibilisatoren (PS) in der Photodynamik. Das Ziel dieser Arbeit war es, die Wirkeffizienz dieser PS gegen Candida albicans zu untersuchen und festzustellen in welchem Maße die PS an die Zielzellen binden. Hierfür wurden Phototoxizitäts- und Uptakeuntersuchungen durchgeführt. Nur TMPyP zeigte sich in der Lage die koloniebildenden Einheiten (KBE) von Candida albicans nach Bestrahlung um 3log10-Stufen zu reduzieren. Die Aufnahme von TMPyP durch Candida albicans lag bei über 30%. Im zweiten Teil der Arbeit wurde die Lokalisation von TMPyP innerhalb der Pilzzelle vor und nach Bestrahlung untersucht, um daraus Informationen über den Wirkmechanismus der aPDT zu erhalten. Unmittelbar nach Inkubation von Candida albicans mit TMPyP zeigte sich im Fluoreszenzmikroskop eine ringförmige Anordnung des PS im Bereich der Zellhülle. Die Co-Inkubation mit dem Zellwandmarker Wheat Germ Agglutinin konnte die Zellwand als primären Lokalisationsort von TMPyP bestätigen. Nach Bestrahlung der Proben mit sichtbarem Licht lag das rot fluoreszierende TMPyP über die ganze Zelle verteilt vor, was auf einen Schaden an der Zellwand mit anschließendem Eindringen des PS in die Zelle schließen lässt. Während der Fluoreszenzmikroskopie nahm die Intensität von TMPyP aufgrund von Photobleaching deutlich ab

Assessment of the GW Approximation using Hubbard Chains

We investigate the performance of the GW approximation by comparison to exact results for small model systems. The role of the chemical potentials in Dyson's equation as well as the consequences of numerical resonance broadening are examined, and we show how a proper treatment can improve computational implementations of many-body perturbation theory in general. GW and exchange-only calculations are performed over a wide range of fractional band fillings and correlation strengths. We thus identify the physical situations where these schemes are applicable

Development and verification of causal hypotheses: Design options for an analytic process for the causal justification of goal and measurement systems in the domain of performance management

Viele Unternehmen setzen moderne Performance-Management-Konzepte, wie zum Beispiel die Balanced Scorecard, ein. Hierbei werden Ursache-Wirkungs-Vermutungen aufgestellt, um nicht-finanzielle Kennzahlen zu identifizieren und deren Einfluss auf nachgelagerte Finanzkennzahlen abzubilden. Darüber hinaus werden kausale Abhängigkeiten zwischen Maßnahmen und Zielen in Form von Zweck-Mittel-Beziehungen unterstellt. Die hierfür benötigten Kausalhypothesen werden aber nicht systematisch, sondern meist assoziativ und allein auf Basis von Intuition entwickelt. Man verlässt sich auf vage Vermutungen und hypothetische Zusammenhänge, ohne diese zu überprüfen. Dies birgt die Gefahr einer Fehlsteuerung, indem nutzlose, konfliktäre oder sogar schädliche Maßnahmen aus den nur unzureichend begründeten Ziel- und Kennzahlbeziehungen abgeleitet werden. Es stellt sich daher die Frage, wie Unternehmen im Performance-Management ein anderer, systematischerer Umgang mit Ursache-Wirkungs-Beziehungen gelingen kann. Auf welchen Wegen können die benötigten Kausalhypothesen entwickelt und überprüft werden? Um diese Fragen zu beantworten, entwirft diese Arbeit einen generischen Performance-Management-Prozess, der Kausalhypothesen als zentrales Mittel zur ganzheitlichen Gestaltung und Lenkung der betrieblichen Performance nutzt. Daran anknüpfend werden Gestaltungsoptionen für einen Analyseprozess ausgearbeitet, der Kausalhypothesen evidenzbasiert entwickelt und überprüft. Der wesentliche Beitrag dieser Arbeit besteht darin, dass neben der Datenanalyse ein zweiter - und bis dato noch unbeschrittener - Weg zur Kausalanalyse vorgestellt wird: die modellzentrierte Kausalanalyse. Welche Synergien sich aus der Kombination modell- und datenzentrierter Analyseverfahren ergeben, insbesondere mit den Verfahren des On-Line-Analytical-Processing (OLAP) und Data-Minings, wird empirisch am Beispiel eines Sportartikelherstellers gezeigt.Many companies use modern performance management concepts, such as the Balanced Scorecard. These concepts rely on causal assumptions which are established to identify non-financial performance indicators and to reflect their causal impact on downstream financial ratios. In addition, causal relationships between actions and objectives are assumed to justify means-to-an-end relationships. Unfortunately, the required causal hypotheses are not developed systematically and are often solely based on intuition. However, relying on vague assumptions and hypothetical contexts without verifying them is dangerous. It poses the risk of mismanagement by implementing useless and harmful or even conflicting measures which are derived from insufficiently justified causal hypotheses. This raises the question of how companies can succeed in performance management with a better understanding of cause and effect. In which ways can the required causal hypotheses be developed and verified? In order to answer these questions, this thesis creates a generic performance management process which uses causal hypotheses as a central instrument for a holistic design and control of business performance. Furthermore, several design options are elaborated for an analytic process that develops and verifies causal hypotheses for the performance management process. The main contribution of this work is that in addition to data analysis, a second and new way of causal analysis is presented: the model-centered analysis. Finally it is empirically shown how to combine this model-centered approach with data-centered methods, such as On-Line Analytical Processing (OLAP) and data mining, using the example of a sporting goods manufacturer

Das Motivationspotenzial von Spielen erschließen. Künstliche Intelligenz als Lotse im Prozess der kreativen Gestaltung von motivierenden Lerngelegenheiten

Spiele bergen ein großes Motivationspotenzial. Sie zeigen, dass Menschen sich nicht nur freiwillig, sondern begeistert mit schwierigen Problemen auseinandersetzen können. Übertragen auf den Bildungskontext könnte dieses Potenzial auch das Lernen beflügeln. Der große Möglichkeitsraum des Spieldesigns überfordert Lehrende und Lernende jedoch oftmals, wenn sie ihn auf Lerngelegenheiten übertragen wollen. Künstliche Intelligenz (KI) kann einen solchen kreativen Gestaltungsprozess unterstützen. Als Teil eines methodischen Vorgehens kann sie den schwer überschaubaren Fundus spielerischer Elemente zugänglich machen. Auch ohne Spieldesignerfahrung können Lehrende und Lernende so das Potenzial von Spielen nutzen, um motivierende Lerngelegenheiten zu gestalten. Dafür haben wir in einen bereits erprobten, kreativen Arbeitsprozess, mit dem Nutzer:innen die Motivation in spielfremden Kontexten analysieren und weiterentwickeln können, eine KI eingebunden und Studierende damit in einem Seminar arbeiten lassen. Als Auftragnehmer hatten sie die Aufgabe Lerngelegenheiten motivierender zu gestalten. Anhand von Fokusgruppeninterviews haben wir explorativ untersucht, ob und wie die KI ihre Kreativität unterstützen konnte. (DIPF/Orig.)Games hold great motivational potential. They show that people can deal with difficult problems not only voluntarily but also enthusiastically. This potential could be used to inspire learning in educational contexts. However, the large number of possible structures provided by game design tends to overwhelm both teachers and learners when they try to transfer them to the context of learning. Artificial intelligence (AI) can support this creative design process. As part of a methodical approach, it can make the pool of game elements accessible. Even without any prior experience in game design, teachers, and learners can thus use the potential of games to create motivating learning opportunities. In a seminar with students, we integrated an AI into a tested creative workflow, where users analyze and develop motivation in non-game contexts. Using focus group interviews, we explored whether and how it could support the users’ creativity. The results show that the students used the AI to validate their ideas, and that it was predominantly perceived as supporting their creativity. (DIPF/Orig.

Geothermal Potential of the Brenner Base Tunnel—Initial Evaluations

Increasing demands on mobility and transport, but limited space above ground, lead to new traffic routes being built, even more underground in the form of tunnels. In addition to improving the traffic situation, tunnels offer the possibility of contributing to climate-friendly heating by indirectly serving as geothermal power plants. In this study, the geothermal potential of the future longest railway tunnel in the world, the Brenner Base Tunnel, was evaluated. At the Brenner Base Tunnel, warm water naturally flows from the apex of the tunnel towards the city of Innsbruck, Austria. In order to estimate its geothermal potential, hydrological data of discharge rates and temperatures were investigated and analyzed. The investigations indicated the highest geothermal potential in the summertime, while the lowest occurs during winter. It could be shown that these variations were a result of cooling during discharge through areas of low overburden (mid mountain range), where the tunnel atmosphere is increasingly influenced by the air temperatures outside the tunnel. Nevertheless, the calculations showed that there will be a usable potential after completion of the tunnel

What can educators learn from social game design in university online teaching?

In recent years considerable research efforts have been made to provide evidence for a nexus between game design elements in non-game contexts. Our research presents a new approach to bridge game design elements and educational theory: defining a set of motivational "patterns" used for pedagogical purposes in university teaching scenarios. To this end, we will build upon preliminary empirical results from a research project called EMPAMOS®. It derived a set of motivational elements frequently used in social game designs. Our hypothesis is that these elements resemble on a structural level and are directly transferable to motivational factors in online education contexts. Focused on cooperative teaching and learning, we develop a curriculum to enable educators to implement motivational molecules from game design in their learning settings. The paper presents basic premises and a preliminary structure of the curriculum. By examining educational settings in terms of a "broken game", we provide a new perspective on the prerequisites for learning at the university level. (DIPF/Orig.)In den letzten Jahren wurden beträchtliche Forschungsanstrengungen unternommen, um eine Verbindung zwischen Spiel-Design-Elementen in Nicht-Spiel-Kontexten zu belegen. Unsere Forschung stellt einen neuen Ansatz vor, um eine Brücke zwischen Spieldesign-Elementen und Bildungstheorie zu schlagen: die Definition einer Reihe von Motivations-"Mustern", die für pädagogische Zwecke in universitären Lehrszenarien verwendet werden. Zu diesem Zweck bauen wir auf vorläufigen empirischen Ergebnissen eines Forschungsprojekts namens EMPAMOS® auf. Daraus wurde eine Reihe von motivierenden Elementen abgeleitet, die häufig bei der Gestaltung sozialer Spiele verwendet werden. Unsere Hypothese ist, dass diese Elemente auf einer strukturellen Ebene ähneln und sind direkt übertragbar auf motivierende Faktoren in Online-Bildung Kontexten. Mit dem Schwerpunkt auf kooperativem Lehren und Lernen entwickeln wir ein Curriculum, das es Pädagogen ermöglicht, Motivationsmoleküle aus dem Spieldesign in ihre Lernumgebungen zu implementieren. Der Beitrag stellt grundlegende Prämissen und eine vorläufige Struktur des Curriculums vor. Indem wir Bildungssettings im Sinne eines "gebrochenen Spiels" untersuchen, bieten wir eine neue Perspektive auf die Voraussetzungen für das Lernen auf universitärer Ebene. (Autor

Compensating asynchrony effects in the calculation of financial correlations

We present a method to compensate statistical errors in the calculation of correlations on asynchronous time series. The method is based on the assumption of an underlying time series. We set up a model and apply it to financial data to examine the decrease of calculated correlations towards smaller return intervals (Epps effect). We show that this statistical effect is a major cause of the Epps effect. Hence, we are able to quantify and to compensate it using only trading prices and trading times.Comment: 13 pages, 7 figure

Impact of the tick-size on financial returns and correlations

We demonstrate that the lowest possible price change (tick-size) has a large impact on the structure of financial return distributions. It induces a microstructure as well as it can alter the tail behavior. On small return intervals, the tick-size can distort the calculation of correlations. This especially occurs on small return intervals and thus contributes to the decay of the correlation coefficient towards smaller return intervals (Epps effect). We study this behavior within a model and identify the effect in market data. Furthermore, we present a method to compensate this purely statistical error.Comment: 18 pages, 10 figure

Wearable full-body motion tracking of activities of daily living predicts disease trajectory in Duchenne muscular dystrophy

Artificial intelligence has the potential to revolutionize healthcare, yet clinical trials in neurological diseases continue to rely on subjective, semiquantitative and motivation-dependent endpoints for drug development. To overcome this limitation, we collected a digital readout of whole-body movement behavior of patients with Duchenne muscular dystrophy (DMD) (n = 21) and age-matched controls (n = 17). Movement behavior was assessed while the participant engaged in everyday activities using a 17-sensor bodysuit during three clinical visits over the course of 12 months. We first defined new movement behavioral fingerprints capable of distinguishing DMD from controls. Then, we used machine learning algorithms that combined the behavioral fingerprints to make cross-sectional and longitudinal disease course predictions, which outperformed predictions derived from currently used clinical assessments. Finally, using Bayesian optimization, we constructed a behavioral biomarker, termed the KineDMD ethomic biomarker, which is derived from daily-life behavioral data and whose value progresses with age in an S-shaped sigmoid curve form. The biomarker developed in this study, derived from digital readouts of daily-life movement behavior, can predict disease progression in patients with muscular dystrophy and can potentially track the response to therapy