ePub (Univ. zu Lübeck)
Not a member yet
3401 research outputs found
Sort by
Auswirkung von Virtual Reality auf die subjektive Schmerzwahrnehmung von Kindern und Jugendlichen am Beispiel der K-Draht-Entfernung
No full textIndication, surgical procedure and clinical performance of the new active osseointegrated implant system, the Osia™ System
No full textPräklinische Studie zur Fluoreszenzlebensdauer der Netzhaut nach Laserbestrahlung am Kaninchenauge
No full textAparecium: Revealing the role of the zona incerta in central thyroid hormone action
No full textDie Bedeutung der Schilddrüsenhormone für die Regulierung der Körpertemperatur und des Energiestoffwechsels sowie für Gehirnfunktionen wie die Stimmungslage, ist allgemein bekannt. Am deutlichsten wird dies bei Hypo- oder Hyperthyreose, welche schwerwiegende Folgen für diese Parameter haben. Schilddrüsenhormone üben ihre Wirkung über die Schilddrüsenhormonrezeptoren α und β aus. Ähnlich wie eine veränderte Ligandenverfügbarkeit führen Mutationen in diesen Rezeptoren zu verschiedenen Defiziten, wie Störungen der neuronalen Entwicklung und der Körpertemperaturregulierung sowie psychomotorische Veränderungen. Es ist jedoch oft nicht bekannt, ob die Defekte durch Schilddrüsenhormon-Wirkungen direkt auf Gewebeebene oder zentral im Gehirn verursacht werden und, im letzteren Fall, welche Gehirnregionen die zentralen Wirkungen der Schilddrüsenhormone vermitteln. Um diese Frage zu klären, wurden PET/CT-Scans von Mäusen durchgeführt, die mit T3 behandelt wurden. Diese zeigten eine Aktivierung der Zona Incerta (ZI), einer Region des Subthalamus, was auf deren Rolle bei der Vermittlung der Wirkungen von Schilddrüsenhormonen hinweist. Um die Wirkung von Schilddrüsenhormonen in der ZI weiter zu untersuchen, wurde die Schilddrüsenhormon-Signalübertragung gehemmt, indem ein adeno-assoziiertes Virus (AAV), welches einen dominant-negativen TRα1 exprimiert, in die ZI injiziert wurde. In einer separaten Versuchsanordnung wurde die Hemmung spezifisch für dopaminerge Neuronen durchgeführt, indem die AAVs in tyrosin hydroxylase-Cre-Mäuse injiziert wurden. Die Analyse dieser Mäuse ergab, dass die Hemmung der Schilddrüsenhormon-Signalübertragung in der ZI zu einem Anstieg des Grundumsatzes mit erhöhtem Nüchterngewichtsverlust führte, ohne die Körpertemperatur zu beeinflussen. Darüber hinaus führte dies zu einem chronisch stressähnlichen Zustand, bei dem das Serumcorticosteron erhöht war und zu einem partiellen Angstphänotyp, da die Gewöhnung an Stresssituationen beeinträchtigt war. Keine dieser Wirkungen wurde jedoch im konditionalen Modell beobachtet, was beweist, dass sie nicht durch dopaminerge Neuronen vermittelt werden. Insgesamt identifiziert die Studie eine neue Gehirnregion für zentrale Wirkungen von Schilddrüsenhormonen, die ZI, und deutet darauf hin, dass es sich dabei um eine Schlüsselregion des Gehirns für die Schilddrüsenhormon-vermittelte Kontrolle von Verhalten und Energiestoffwechsel handelt.The importance of thyroid hormones (THs) for regulation of body temperature and energy metabolism as well as brain functions such as mood is well established. This is most evident in hypo- or hyperthyroidism, which have severe consequences on these parameters. THs exert their effects via thyroid hormone receptors α (TRα) and β (TRβ). Similar to altered ligand availability, mutations in these receptors lead to several deficits, such as defaults in neuronal development and regulation of body temperature, as well as psychomotor alterations. However, it often remains unknown whether defects are caused by TH actions directly on tissue level or centrally in the brain, and in the latter case, which brain regions mediate the central effects of THs. To address this question, PET/CT scans of mice undergoing treatment with T3 were conducted and showed activation of the Zona Incerta (ZI), a region of the subthalamus, indicating its role in mediating effects of THs. To further investigate the effect of THs in the ZI, TH signalling was inhibited by introducing a dominant-negative TRα1 via adeno-associated virus (AAV) injection into the ZI. In a separate set up, inhibition was specific to dopaminergic neurons by injecting the AAVs into tyrosine hydroxylase-Cre mice. Analysing these mice revealed that inhibited TH signalling in the ZI caused an increase in basal metabolic rate (BMR) with increased fasting weight loss without affecting body temperature. In addition, it resulted in a chronic stress-like state, in which serum corticosterone was elevated, and a partial anxiety phenotype was present, as habituation to stressful situations was impaired. However, none of these effects were observed in the conditional model, demonstrating that they were not mediated by dopaminergic neurons. Taken together, the study identifies a new brain region for central actions of THs, the ZI, and implicate it as a key brain region in TH-meditated control of behaviour and energy metabolism
Comparative analysis of host response in tuberculosis across species
No full textHost response to tuberculosis were compared at the cellular and transcriptome level, with the purpose of identifying putative target for host-directed therapy as an adjunct to antibiotic treatment.In tuberculosis (TB) studies, the extent to which host genome as well as transcriptome contribute to susceptibility and pathology has not been clearly defined. Globally still one of the most abundant infectious disease, numbers of TB cases caused by drug resistant agents of the Mycobacterium tuberculosis (M. tuberculosis) complex are increasing especially with onset of emerging and re-emerging viral diseases and other comorbidities. Our study aims to identify host specific differences in TB disease susceptibility and pathogenesis. Previously, we and others have demonstrated the detrimental role of neutrophils in necrosis, tissue damage and bacterial spread. We hypothesized that cell death modalities during the interaction of neutrophils and other myeloid cells in the lung determines pathogen restriction or spread and ultimately, disease exacerbation. We therefore designed an integrative systems biology approach from genome to cellular, tissue and animal model to better understand TB in vitro and in vivo. Inbred female congenic mice differing in their susceptibility to M. tuberculosis infection were studied before, during and after infection and compared to human leukocytes and RNA samples from excised lung tissue. Murine bone marrow derived macrophages from wild-type B6 in comparison to susceptible C3HeBFeJ and B6.C3Hsst1 mice showed differential responses to M. tuberculosis. Upon aerosol infection with M. tuberculosis, immune-competent but susceptible B6.I-9.3.19.8 and B6.C3Hsst1 had bigger lung lesions and higher bacterial loads than resistant B6 mice. Immune cell phenotyping of murine lung samples characterized by flow cytometry and immunohistochemistry revealed distinct composition of immune cells between susceptible and resistant mouse strains. Importantly, human PMN and PBMCs showed infection specific transcriptional profiles in vitro skewed towards active phagocytosis. Comparative analyses of both murine and human transcriptome identified unique genes for each data set and shared genes across the samples. Taken together, our findings will contribute to better understand TB disease processes in order to break disease transmission, reducing bacterial burden in active TB patients, shortening treatment duration, and eventually preventing disease development in latent TB cases
Molecular characterization of breast cancer in patients aged 50 years and older with respect to prognostication, genomic instability, and tumor heterogeneity
No full textDespite the majority (70%) of female breast cancer cases being diagnosed in women aged 55 years and older and an increasing population of older breast cancer patients due to demographic change, older patients lack adequate representation in cancer research. Thus, this doctoral thesis focused on breast cancer patients aged 50 years and older, aiming to elucidate the role of intratumor heterogeneity, ploidy, and genomic instability and their influences on disease outcome.
Therefore, a breast cancer collective of 39 patients with short (median 2.4 years) and long survival (median 19 years) were selected. Multiplex interphase fluorescence in situ hybridization (miFISH) was carried out to analyze copy number alterations (CNAs) of eight breast cancer-associated genes for their potential as biomarkers, as well as assessing genomic instability and tumor heterogeneity. Furthermore, image cytometry was performed to detect ploidy and phylogenetic tree modeling to gain more information about tumor development. Supplementary, targeted next-generation sequencing of 563 breast cancer-associated genes was carried out externally, and the obtained mutation status was statistically analyzed, compared to the miFISH results, and interpreted as part of this thesis.
The experimental part of this work revealed several CNAs of breast cancer-specific genes, as well as gene mutations frequently reported in breast carcinomas. The copy number gain of COX2 occurred most frequently (in 72% of the cases), followed by MYC (69%), whereas losses were more common for CDH1 (74%) and TP53 (69%). Comparing aneuploid with diploid tumor samples, significantly higher average signal numbers, CNAs, and instability indices, reflecting the degree of genomic instability, were revealed in the aneuploid tumors. In 16 cases, the signal pattern indicated the formation of an isochromosome 8q and in 14 cases of an isochromosome 17q. Supporting the hypothesis of an isochromosome formation, CNAs of DBC2/MYC and HER2/TP53 significantly co-occurred. Moreover, significant co-occurrence of CNA of HER2/DBC2 was detected, and CNAs for HER2 and PIK3CA mutations and CNAs for CCND1 and PIK3CA mutations were significantly mutually exclusive.
Overall, the distribution of gene mutations of the 563-breast cancer-associated genes, as well as the pattern of CNAs in the eight breast cancer-related genes (miFISH) detected in the 39 patients aged 50 years and older, were comparable to results of the age-unbiased TCGA-cohort. Notably, neither the quantity of CNAs, the tumor ploidy, nor the degree of intratumor heterogeneity revealed an association with the survival time, indicating that for patients above the age of 50, these criteria do not seem to have a substantial effect on disease prognosis
Mechanismen der Modulation Nozizeptor-spezifischer NaV1.8-Kanäle durch reaktive Sauerstoffspezies
No full textSpannungsabhängige Natriumkanäle (NaV-Kanäle) sind für die Initiierung und Fortleitung von Aktionspotenzialen verantwortlich. In nozizeptiven Neuronen ist dies unter anderem der Subtyp NaV1.8. Im Vergleich zu anderen NaV-Subtypen zeigt NaV1.8 eine erhöhte Anfälligkeit gegenüber der Oxidation durch reaktive Sauerstoffspezies (ROS). Die Oxidation durch ROS resultiert in persistierenden, nicht-inaktivierenden NaV1.8-Strömen. Dies kann zu einer veränderten Erregbarkeit nozizeptiver Neurone führen und somit die Schmerzwahrnehmung beeinflussen. In diesem Zusammenhang stellte sich die Frage, welche Mechanismen der erhöhten ROS-Sensitivität von NaV1.8 zugrunde liegen.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der quantitativen Beschreibung der Auswirkungen von ROS auf das Schaltverhalten der NaV1.8-Kanäle sowie der Identifikation von Eigenschaften der NaV1.8-Kanäle, die mit ihrer erhöhten ROS- Sensitivität in Zusammenhang stehen. Für eine vergleichende Untersuchung wurden die deutlich weniger ROS-sensitiven NaV1.4-Kanäle herangezogen. Im Rahmen dieser Arbeit wurden NaV1.8- und NaV1.4-Kanäle sowie davon abgeleitete Kanalchimären und -mutanten in neuronalen Zellkulturen exprimiert. Die elektrophysiologischen Untersuchungen wurden unter Anwendung der Patch- Clamp-Technik durchgeführt. Das Schaltverhalten der Kanäle wurde vor, während und nach ROS-Exposition analysiert.
Nach Applikation von ROS zeigte sich der Inaktivierungsverlust von NaV1.8 im Vergleich zu NaV1.4 um den Faktor 10 erhöht. Die Ergebnisse weiterer Experimente führten jedoch nicht zu einer Eingrenzung der ROS-Sensitivität auf einzelne Kanaldomänen. Vielmehr zeigte sich, dass der Inaktivierungsverlust infolge der ROS-Applikation sehr wahrscheinlich auf das Zusammenspiel aller vier Domänen zurückzuführen ist. Das Methionin im IFM-Linker (in rNaV1.8: M1436) ist verantwortlich für etwa ein Drittel der ROS-Sensitivität von NaV1.8. Die beiden Methioninreste im IFM-Rezeptor (in rNaV1.8: M1601/M1602) sind im Gegensatz zu NaV1.4 für die ROS-Sensitivität von NaV1.8 nicht von Bedeutung. Darüber hinaus konnte gezeigt werden, dass die ROS-Sensitivität von NaV1.8 und NaV1.4 vom Schaltzustand der Kanäle abhängig ist. In der inaktivierten Konformation waren die untersuchten Kanäle deutlich weniger ROS-sensitiv als in der geschlossen-
deaktivierten Konformation. Die Analyse des Schaltverhaltens der untersuchten Wildtypkanäle und Kanalchimären ergab eine Korrelation zwischen Inaktivierungskinetik und ROS-Sensitivität. Die Ergebnisse legen nahe, dass langsam-inaktivierende NaV-Kanäle eine höhere ROS-Sensitivität aufweisen als schnell-inaktivierende NaV-Kanäle. Diese Korrelation lässt die Interpretation zu, dass die intrinsischen Inaktivierungseigenschaften der NaV-Kanäle für die ROS- Sensitivität bestimmend sind
Towards understanding convolutional neural networks through visualization and systematic simplification
No full textBlack-Box-Systeme wie Convolutional Neural Networks (CNNs) haben Computer-Vision grundlegend verändert. Auch wenn Visualisierungsmethoden dabei helfen, CNNs zu erforschen und zu erklären, bleiben ihre inneren Abläufe undurchsichtig. Insbesondere bleibt unklar, wie spezifische Merkmale detektiert werden. Da Deep Learning in verschiedenen Bereichen immer mehr Anwendung findet, wird es zunehmend wichtiger, diese Modelle zu verstehen. So können Fehlinterpretationen und Verzerrungen vermieden werden, die bedeutende gesellschaftliche Folgen haben könnten.
Diese Forschung motiviert umfassende Visualisierungstechniken, die verschiedene Aspekte von CNNs berücksichtigen. Bisherige Ansätze konzentrieren sich oft auf nur wenige Aspekte und beantworten spezifische Fragen. Deren Kombination in einer Software könnte eine umfassendere Sicht auf CNNs und ihre inneren Prozesse ermöglichen. Während der zweidimensionale Raum wegen der begrenzten Bildschirmgröße nicht alle relevanten Informationen darstellen kann, bieten 3D-Visualisierungen neue Ansätze für Darstellung und Interaktion. Daher ermöglichen wir die Visualisierung großer CNNs im dreidimensionalen Raum. Als weiterer Beitrag zum Gebiet der Visualisierung verbessert diese Arbeit die Activation-Maximization-Methode für Merkmalvisualisierung, die zuvor mit lokalen Maxima zu kämpfen hatte.
Neben der Visualisierung verbessert diese Forschung die Transparenz von CNNs durch systematische Vereinfachung. Wir verwenden vordefinierte Faltungsfilter aus der traditionellen Bildverarbeitung in modernen CNN-Architekturen. Anstatt die Filter während des Trainings anzupassen, werden Linearkombinationen der Ausgaben dieser vordefinierten Filter gelernt. Unsere Pre-defined Filter Convolutional Neural Networks (PFCNNs), die nur neun verschiedene Kanten- und Linien-Detektoren nutzen, generalisieren insbesondere auf kleinen Datensätzen besser als Standardnetzwerke. Bei ResNet18 haben wir um 5-11 Prozentpunkte erhöhte Testgenauigkeiten beobachtet auf den Datensätzen Fine-Grained Visual Classification of Aircraft, StanfordCars, Caltech-UCSD Birds-200-2011 und 102 Category Flower, wobei die Anzahl der trainierbaren Parameter gleich geblieben ist. Die Ergebnisse zeigen, dass für viele Bildverarbeitungsprobleme kein Training der Faltungskerne erforderlich ist. In der Praxis können PFCNNs trainierbare sogar Gewichte einsparen.Black-box systems like Convolutional Neural Networks (CNNs) have transformed the field of computer vision. While visualization tools have helped explore and explain CNNs, their inner workings remain opaque, particularly how they detect specific features. As deep learning applications become more widespread across various fields, it becomes crucial to understand these models. This understanding is needed to avoid misinterpretation and bias, which can seriously affect society.
This research motivates holistic visualization approaches, which show various aspects of CNNs. Existing visualizations often focus on a few aspects, answering specific questions. Combining them in comprehensive software could provide a more holistic view of CNNs and their inner processes. While 2D space cannot present all relevant information due to screen size restrictions, 3D environments offer new representation and interaction opportunities. Therefore, we enable the visualization of large CNNs in a virtual 3D space. This work further contributes to the visualization field by improving the activation maximization method for feature visualization, which previously struggled with local maxima.
In addition to visualization, this research increases CNN transparency through systematic simplification. We use pre-defined convolution filters from traditional image processing in modern CNN architectures. Instead of changing the filters during training, the training process finds linear combinations of the pre-defined filter outputs. Our Pre-defined Filter Convolutional Neural Networks (PFCNNs) with nine distinct edge and line detectors generalize better than standard CNNs, especially on smaller datasets. For ResNet18, we observed increased test accuracies ranging from 5-11 percentage points with the same number of trainable parameters across the Fine-Grained Visual Classification of Aircraft, StanfordCars, Caltech-UCSD Birds-200-2011, and the 102 Category Flower dataset. The results imply that many image recognition problems do not require training the convolution kernels. For practical use, PFCNNs can even save trainable weights