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report: DZD grant 2023 – 2024
No full textPreliminary work and aims of the project: Proteomic classifiers derived from urinary proteome profiles offer the potential for non-invasive personalised risk stratification and have been associated with cardiovascular, hepatic and renal outcomes. The project aims to systematically characterise multidimensional urinary proteomics scores, namely CKD273, HF1 and HF2, CAD160, 193-GTM, LivFib-50, Cov50, and Col156, as non-invasive novel markers for vascular diabetic complications in prediabetes and type 2 diabetes (T2D).
Description of results: A nested case-control study within the EPIC-DZD sample was established consisting of 110 cases (47 with prediabetes and 63 with T2D) that died during follow-up and 110 controls matched 1:1 for pre-/diabetes status, age, sex, and time of urine sampling. Urinary proteomics were measured and the pre-defined proteomic scores were derived. First preliminary results suggest that Col156, Cov50, HF1, HF2, LivFib-50 and CKD273 are cross-sectionally associated with early diagnostic markers of nephropathy after multivariable adjustment. Col156 And CAD160 were associated with elevated advanced glycation end products (AGE)-load quantified via skin autofluorescence. HF2 and CKD273 were associated with early markers of macrovascular complications, namely peripheral artery disease and vascular stiffness. Prospective analyses in the EPIC-DZD sample showed that HF2 was associated with overall mortality after multivariable adjustment and HF2 and CKD273 were informative for prediction of total mortality beyond established standard markers. Results slightly deviated when stratifying for diabetes-state, but were overall comparable.
Potential applications and outlook: HF2 and CKD273 were identified as potential early markers for total mortality in individuals with prediabetes and T2D. They improved the prediction of mortality beyond established risk markers and could qualify for non-invasive personalised risk stratification
Sachbericht zum Verwendungsnachweis
Full text linkSachbericht des Kompetenzzentrum Wasser Berlin zum Projekt AMAREX - Anpassung des Managements von Regenwasser an Extremereignisse. Der Bericht zeigt insbesondere die Ergebnisse im Bereichdes urbanen Wasserhaushaltes, beziehungsweise die Abweichung von einem naturnahen Zustand. Im Projekt wurde deltaW eingeführt, als prozentuale Abweichung vom Wasserhaushalt eines Parkes. Für die Berechnung von deltaW auf gesamtstädtischer Ebene wurde das Modell ABIMO weiterentwickelt und steht nun als frei verfügbares R-Paket über den KWB GitHub zur Verfügung. Zudem wurde das Modell in das prototypische AMAREX Webtool als "Wasserhaushaltsrechner" integriert. Unter Nutzung des Modells konnte im Rahmen einer Korrelationsstudie gezeigt werden, dass eine Verbesserung des deltaW tatsächlich eine Abmilderung der drei Klimaauswirkungen Hitzeinseln, Gewässerbelastung und Überflutung zur Folge hat.Final report by the Kompetenzzentrum Wasser Berlin on the AMAREX project - Adapting stormwater management to extreme events. The report highlights the results in the area of the urban water balance, or rather its deviation from a near-natural state. The project introduced deltaW as the percentage deviation from the water balance of a park. The ABIMO model was further developed to calculate deltaW at the city level and is now available as a free R package via KWB GitHub. In addition, the model was integrated into the prototypical AMAREX web tool as a “water balance calculator.” Using the model, a correlation study showed that an improvement in deltaW actually results in a mitigation of the three climate impacts of heat islands, water pollution, and flooding
Schlussbericht zum Vorhaben
Full text linkIm Rahmen des Vorhabens wurden Sperrholz und einschichtige Spanplatten im Technikum des Fraunhofer WKI hergestellt und deren mechanisch-technologischen Eigenschaften analysiert. Dabei erwies sich insbesondere die niedermolekulare Fraktion der Humine als besonders geeignet für die Verwendung als Bindemittel. Die Applikation konnte mit konventionellen industriellen Anlagen erfolgen, wobei moderate Presszeiten erforderlich waren. Zudem zeigte sich, dass die Anlagen problemlos mit Wasser gereinigt werden konnten. Darüber hinaus konnten Humine erfolgreich mit Standardharzen gemischt werden. Die Bearbeitung der hergestellten humin-gebundenen Holzwerkstoffe war mit etablierten Verfahren uneingeschränkt möglich, sodass Prozesse wie Sägen, Bohren oder Schleifen durchgeführt werden konnten. Bei bestimmten Varianten von Spanplatten wurde die für Typ P2 geforderte Querzugfestigkeit erreicht. Die Dickenquellung dieser Platten lag jedoch signifikant über dem Niveau konventioneller Bindemittel. Humin-gebundenes Sperrholz konnte mit bis zu sieben Lagen hergestellt werden. Die Verklebung erreichte ohne Vorbehandlung eine Zugscherfestigkeit von bis zu 3 N/mm². Allerdings war das Sperrholz nach einer Vorbehandlung gemäß EN 314-2, bei der eine 24-stündige Kaltwasserlagerung durchgeführt wurde, noch nicht ausreichend beständig.
Die Imprägnierung von Holz mit Huminen führte zu einer signifikanten Erhöhung der Dauerhaftigkeit gegenüber holzzerstörenden Pilzen um ein bis zwei Dauerhaftigkeitsklassen. Zudem wurde das Quell- und Schwindverhalten des Holzes reduziert und eine hydrophobierende Wirkung festgestellt. Weiterhin konnte nachgewiesen werden, dass ausgehärtete Humine die Anforderungen der Ökotoxizitätsprüfung nach OECD-Richtlinie 208 (Sektion 8, EN 13432) erfüllen
ARGUS: Digitaler Agent für Barrierefreiheit und Chancengleichheit mittels interaktiver Unterstützung Blinder und Sehbehinderter beim Lebensmitteleinkauf
Full text linkEntwicklung zur Nutzung verteilter Rechenressourcen für das ATLAS Experiment am LHC
Full text linkATLAS am LHC ist ein einzigartiges Experiment, das in dieser Form nicht wiederholbar ist. Darum ist die vollständige Ausnutzung des Forschungs- und Entdeckungspotenzials dieses Experiments geboten. Dabei sind die Datenmengen enorm. Allein das ATLAS-Experiment verwaltet und analysiert derzeit über 1 Exabyte (=1 Mio Terabytes) an Daten. Die Beherrschung und Verarbeitung dieser unvorstellbaren Datenmenge erfordert ein weltumspannendes Netzwerk von Datenspeichern und Computern. Das ist das Worldwide LHC Computing Grid (WLCG). Diese verteilten Ressourcen für Datenspeicherung und Datenanalyse effektiv zu nutzen, stellt eine enorme Herausforderung dar. In einem System aus vielen hunderttausend einzelnen Rechnern verteilt an vielen Standort weltweit muss gewährleistet werden, dass jeder verfügbare Rechner Rechenaufträge entgegen nehmen und diese verarbeiten kann. Sollte ein Rechner oder mehrere Rechner eines Standorts ausfallen, so muss dies automatisch erkannt werden, damit keine weiteren Rechenaufträge dorthin geschickt werden, um so eine nutzlose Belegung von Datenbandbreite und Datenspeicherkapazität zu vermeiden. Es muss aber auch der bzw. die problematischen Rechner automatisch wieder im System verfügbar sein, sobald das Problem behoben ist. Hinzu kommt noch, dass vorübergehend ungenutze Rechenleistung an anderen Rechenzentren (z.B. High-Performance-Computer) in opportunistischer Weise für die Analyse von ATLAS-Daten genutzt werden kann. Dadurch ist das Worldwide LHC Computing Grid (WLCG) ein sehr heterogenes System aus vielfältigen und unterschiedlichen Einzelkomponenten, welches eingesetzt wird zur Rekonstruktion, Analyse und Simulation von Proton-Proton-Kollisionen im LHC-Beschleuniger, die vom ATLAS-Detektor registriert und aufgezeichnet werden. In dieses komplexe System von verteilten Rechenressourcen wurde bereits viel Entwicklungsarbeit investiert. Dennoch gibt es immer noch umfangreiches Optimierungspotenziel, mit dem diese Ressourcen effektiver und effizienter genutzt werden können. Dieses Projekt hat mit dazu beigetragen, dass die Effizienz des WLCGs weiter bessert wurde, dass neue Ressourcen für Rechenaufträge ins WLCG integriert werden konnten, dass aber auch neue Architekturen von Rechnern (ARM-Prozessoren) im WLCG genutzt werden können. Zugleich hat das Projekt auch die Auswirkungen der Energiekostensteigerungen und die Nachhaltigkeit von Big-Data-Prozessierung und -Speicherung in den Blick genommen und wartet mit Lösungsansätzen auf, die zu kurzfristigen Kosteneinsparungen ohne substantiellen Verlust an Rechenleistung führen können. Dabei ist die weltweite Verteilung der einzelnen Rechenressourcen ein wichtiges und tragendes Element
LPI - Länder- und phasenübergreifendes Interface der beruflich technischen Bildung
Full text linkDas Verbundprojekt war Teil des Kompetenzzentrums MINT im Programm lernen:digital (BMBF 2022) und adressierte die beruflich-technische Bildung. Als geförderte Verbundpartner wirkten in LPI die TU Darmstadt, die TU München (Lead), die Universität Stuttgart und die PH Schwäbisch-Gmünd. Das Projekt wurde von mehreren Stakeholdern u.a. Seminare für Aus- und Fortbildung der Lehrkräfte - Berufliche Schulen Baden-Württemberg, Landesinstituten für Lehrkräftefortbildung (Hessen) unterstützt. Zielgruppen des Projektes war die Vernetzung von Akteuren und Multiplikatoren der drei Phasen der Lehrkräftebildung über Phasen- und/oder Ländergrenzen hinaus, da diese bisher nicht systematisch erfolgen.
Charakteristisch für LPI war die dreidimensionale Vernetzungsstruktur mit den drei Lehrerbildungsphasen, den drei Bundesländern Baden-Württemberg, Bayern und Hessen sowie die Verschränkung mit den im Projekt fokussierten sechs inhaltlichen Themenschwerpunkten aus dem Bereich des digitalen Lehrens und Lernens (Digitale Schulentwicklung, AR/VR/XR, Medienpakete, Lernfabriken, Hybride Lernlandschaften, Learning Analytics).
Das hier berichtete Projekt an der Pädagogischen Hochschule Schwäbisch Gmünd umfasste insbesondere den Themenschwerpunkt "Lernfabriken an beruflichen Schulen". Diese simulieren komplexe, industrielle Arbeits- und Produktionsprozesse und bereiten Lernende auf die Teilhabe an dynamischen Arbeitswelten im Kontext von Industrie 4.0 vor. Sie stellen berufliche Schulen vor die didaktische Herausforderung, realitätsnahe, digitalisierte Arbeitsumgebungen abzubilden und gleichzeitig lernförderliche Aufgaben zu gestalten.
Trotz vorhandener Forschung zur Konzeption und Integration von Lernfabriken fehlte bislang ein umfassender, phasenübergreifender Ansatz
