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Identification of the structural motif AxxWP-RxxxA in Phenuiviridae NSs proteins and evaluation of its role in Rift Valley fever virus
Get PDFThe Phenuiviridae family consists of a diverse group of single-stranded RNA viruses known for their ability to cause severe diseases in humans and animals. This family includes several genera, such as Bandavirus, Phlebovirus, and Uukuvirus, which are associated with febrile illnesses, encephalitis, and hemorrhagic fevers. Diseases caused by viruses in this family, such as Rift Valley fever virus (RVFV) and severe fever with thrombocytopenia syndrome virus (SFTSV), pose substantial public health threats due to a lack of effective countermeasures against infection and their ability to be transmitted and maintained by arthropods. It is believed that this way of transmission allows these viruses to spread over large geographical ranges, increasing the risk of outbreaks that could have high morbidity and mortality.
A critical factor contributing to the virulence of these viruses is their ability to evade the immune response of the host. To a great extent, this is a result of the interaction of non-structural proteins like NSs with the host immune system. The outcome of this immune evasion complicates infection control and raises the risk of severe disease. Thus, it is necessary to understand the molecular interaction of Phenuiviridae viruses with the host cells to mitigate their threats.
This research focused on the conserved motifs of NSs (non-structural proteins) of the family Phenuiviridae and their contribution to diverse functions such as immune evasion, aggregation, and overall viral fitness. With RVFV as a model, bioinformatic analysis was used to examine the conserved motifs, mutagenesis was used to evaluate the function of specific motif residues, and functional analyses were performed to evaluate the role of the conserved motifs in viral fitness.
In summary, AxxWP-RxxxA, a conserved motif mainly related to immune evasion, was characterized in RVFV, a member of the Phenuiviridae virus family. The main conclusion of this thesis work is that this motif likely helps to maintain a nuclear fibril that sequesters host antiviral factors in the nucleus, thereby allowing viral replication and persistence. This has implications for the future design of strategies to block viral immune evasion
Entwicklung einer Quantifizierungsmethode für verschiedene Pronucleotide und deren Metabolite in Zellextrakten - Ein targeted Approach
Get PDFRegulation of CD4+ T-cell Responses through Modulation of intracellular Polyphosphate
No full textPolyphosphate (polyP) is a biopolymer consisting of up to several hundred linked phosphate residues and can be found in every cell type. PolyP has been associated with multiple cellular functions that are well defined in bacteria and yeasts, whereas its significance in mammalian cells remains largely unknown. However, pro thrombotic and pro inflammatory functions have been ascribed to extracellular polyP released from platelets, basophils and mast cells. In this study, intracellular polyP from CD4+ T cells was characterised and the role of polyP for T cell stimulation and differentiation was investigated. PolyP was shown to accumulate in stimulated CD4+ T cells in a glycolysis dependent manner and in response to T cell differentiation in vitro, where pro inflammatory CD4+ T cell populations display more polyP than anti inflammatory, regulatory T (Treg) cells. To modulate polyP in primary CD4+ T cells, a recombinant cell penetrating peptide polyphosphatase (CPP Ppx1) fusion protein was produced, that allows for the efficient protein transduction into viable T cells. Degradation of polyP with CPP Ppx1 resulted in calcium mobilisation and signalling in treated CD4+ T cells that increased activation marker expression and proliferation, analysed by both flow cytometry and chromatin accessibility assays. Moreover, polyP digestion by CPP Ppx1 led to enhanced glycolysis and oxidative phosphorylation, resulting in an elevated overall ATP production. Furthermore, expression of the Treg transcription factor Foxp3 was induced in CD4+ T cells with CPP Ppx1 mediated polyP reduction. However, Foxp3 expression in response to CPP Ppx1 treatment did not facilitate immunosuppressive Treg functions, which could be attributed to transient Foxp3 expression, caused by insufficient demethylation of the Foxp3 promotor, and a constant production of elevated interleukin 2 levels.
In summary, this study demonstrated that polyP is differentially regulated in distinct T cell subsets and that polyP inhibits T cell activation by binding calcium. Experimental degradation of intracellular polyP results in a Treg like phenotype in vitro but did not confer suppressive functions. Thus, the regulation of T cell polyP might be a useful tool for the modulation of CD4+ T cell responses in future applications
The response of molecular fossils in shallow marine ecosystems to the Permian–Triassic environmental crisis
Get PDFPhysically-motivated analysis and modelling methods of MRI data
No full textDiffusionsgewichtete Magnetresonanzspektroskopie (dMRI) hat sich als signifikante Bildgebungstechnik für Neurowissenschaften erwiesen, welche eine wachsende klinische Relevanz durch die Möglichkeit, nicht-invasiv Diffusionsänderungen in Mikrostrukturen zu detektieren, erhält. Während sich die meiste Forschung nur auf das Gehirn fokussiert, erfährt die Untersuchung von Rückenmark und ex vivo Proben mittels dMRI ein wachsendes Interesse. Diese Arten von Messungen sind insbesondere interessant, um Verletzungen des Rückenmarks zu untersuchen oder zur Validierung von biophysikalischen Modellen mittels ex vivo Gewebe. Auch der wissenschaftliche Nutzen für „Big Data“ und maschinelles Lernen zur Untersuchung von beispielsweise großen dMRI-Datensätzen zur Bestimmung von neuartigen Biomarkern durch das Kombinieren aller Gewebeinformationen erfährt eine zunehmende Relevanz.
In dieser Doktorarbeit wurde eine Toolbox entwickelt, welche als erste all diese Anforderungen zur automatisierbaren und für „Big Data“ nutzbaren Analyse von Gehirn, Rückenmark und ex vivo Proben erfüllt. Dies wurde erreicht durch das Hinzufügen von gewebetypspezifischen Vor-Verarbeitungsoptionen durch Erweiterungen des Codes und das Hinzufügen neuer Module in eine bereits existierende Gehirn dMRI Toolbox namens ACID. Analyse Pipelines wurden für jeden Gewebetyp generiert, um eine automatisierte Analyse von großen Datensätzen zu ermöglichen. Zusätzliche Module wurden integriert, damit ACID die vollständige Datenverarbeitungskette von DICOM Rohdaten zu Gruppenstatistik innerhalb eines einzigen Softwarepaketes anbieten kann. Um dies in einer standardisierten Weise zu ermöglichen, wurde die Brain Imaging Data Structure (BIDS) in ACID integriert. Dies stellt eine Kompatibilität zu anderer BIDS konformer Software sicher und ermöglicht, dass ACID damit zu der wachsenden Zahl an großen Datenbanken kompatibel ist, die den BIDS-Standard nutzen. Die Codestruktur von ACID wurde vollständig reorganisiert und die Module von ACID wurden vollständig modularisiert, um eine flexible und einfach zu erweiternde Codeumgebung zu ermöglichen. Die FAIR Prinzipien wurden mit ACID harmonisiert, um den Standard einer nützlichen und wiederverwendbaren akademischen Software zu erfüllen.
Es wurden Vergleiche verschiedener Module und Methoden durchgeführt (bspw. Methoden zur Bestimmung biophysikalischer Parameter, Einfluss der Rician-Bias-Korrektur (RBC) auf die Parameterbestimmung oder ein Vergleich von verschiedenen Entrauschungsmethoden), um zu analysieren, welches Modul die beste Wahl darstellt, in Abhängigkeit des Gewebetyps und/oder SNR.
Der Vergleich der beiden biophysikalischen Methoden NODDI-DTI und WMTI-Watson zeigte, dass NODDI-DTI bessere Ergebnisse für Rückenmarksdaten lieferte, während WMTI-Watson bessere Ergebnisse für Gehirndaten zeigte. Dies deutet auf eine SNR-Abhängigkeit beider Methoden hin.
Die Ergebnisse für den Einfluss der Rician-Bias-Korrektur (RBC) auf die Bestimmung von biophysikalischen Parametern zeigten, dass RBC die Werte der mittleren Kurtosis für Gehirn- und Rückenmarksdaten leicht senkte, was in einer Erhöhung des biophysikalischen Watson-Konzentrationsparameters κ resultierte.
Aufgrund der nun implementierten Modularität konnten verschiedene Entrauschungsmethoden (sogar von anderen Toolboxen) in ACID integriert werden. Daher war es möglich, einen Vergleich aller nun in ACID integrierten Entrauschungsmethoden (LPCA, MPPCA und msPOAS) durchzuführen, welcher einen generellen Nutzen für Datensätze mit niedrigem SNR, aber keinen Nutzen für Datensätze mit hohem SNR aufzeigte. Für msPOAS wurde ein zusätzlicher Bias für Datensätze mit hohem SNR sichtbar.
Um den in ACID neu implementierten Arbeitsablauf, beginnend bei den DICOM Rohdaten bis zu bspw. statistischen Analysen mittels SPM, zu demonstrieren, wurde eine beispielhafte Gruppenanalyse für vier Gehirn-dMRI Datensätze, welche am selben Scanner aufgenommen wurden, durchgeführt, um ein Vergleich der implementierten biophysikalischen Parameterbestimmungsmethoden durchzuführen. Die Ergebnisse zeigten, dass die biophysikalische Parameterbestimmung nicht stabil über alle untersuchten Methoden (DKI, SMI, NODDI-DTI, WMTI und WMTI-Watson) und Parameter in weißer Gehirnsubstanz war. Dies deutet darauf hin, dass die biophysikalischen Schätzungen in Abhängigkeit zu den verschiedenen Modellannahmen stehen.Diffusion MRI (dMRI) has emerged as a significant imaging technique in neuroscience, gaining increasing clinical relevance due to its ability to non-invasively detect diffusion changes in the microstructure. While most research still focuses on the brain, there is an increasing interest in utilizing dMRI to investigate the spinal cord and ex vivo tissue specimens. These types of measurements are particularly relevant for studying spinal cord injuries and validating biophysical models using ex vivo tissues. Also, the scientific use of big data and machine learning applications for investigating, for example, large numbers of dMRI datasets to estimate novel biomarkers by merging all tissue structure information, is becoming increasingly relevant.
In this thesis, a toolbox was developed that is the first to fulfill all these demands of analyzing brain, spinal cord, and ex vivo specimens in a way which is automatable and applicable for big data analyses. This was achieved by adding additional tissue type-specific preprocessing options via code extensions and new modules to an existing brain dMRI analysis toolbox named ACID. Analysis pipelines were created for each type of tissue to provide automated analyses for large numbers of datasets. Additional modules were implemented, which enable ACID to now cover the entire processing chain from raw DICOM data to group-level statistics within a single software package. To implement this in a standardized way, the Brain Imaging Data Structure (BIDS) was integrated into ACID. This ensures compatibility with other BIDS-compliant software and aligns with the growing availability of large databases utilizing the BIDS format. The code structure of ACID was completely reorganized, and the modules of ACID are now fully modularized to enable a flexible and easy-to-extend code framework. The FAIR principles are now harmonized with ACID to fulfill the standards for a valuable and reusable academic software.
Comparisons of several modules and methods (e.g., biophysical parameter estimation methods, influence of Rician bias correction (RBC) on parameter estimation, or denoising methods) were performed to analyze the best module selection in dependence on the acquired tissue type/SNR.
The comparison of the two biophysical models NODDI-DTI and WMTI-Watson showed that NODDI-DTI performs better for spinal cord and WMTI-Watson better for brain datasets, which indicates a SNR dependency for both methods.
The results for the influence of RBC on the estimation of biophysical parameters showed that RBC slightly decreases the mean kurtosis for the brain and spinal cord datasets, which resulted in an increase of the biophysical Watson concentration parameter κ.
Due to its now implemented modularity, several denoising methods, even from other toolboxes, could be integrated into ACID. Therefore, it was possible to perform a comparison of the now in ACID implemented denoising methods LPCA, MPPCA, and msPOAS, which indicated a general improvement through denoising for low SNR data but no improvement for high SNR data. For msPOAS, even an additional bias became noticeable for high SNR data.
To demonstrate the new in ACID implemented processing workflow starting from raw DICOM data to, e.g., statistical analysis via SPM, an exemplary group analysis of four brain dMRI datasets acquired on the same scanner was performed to compare the implemented biophysical parameter estimation methods. The results showed that the biophysical parameter estimation is not stable over the different used estimation methods (SMI, NODDI-DTI, WMTI, and WMTI-Watson) in white matter for all parameters. This indicates that the biophysical estimates were dependent on the different model assumptions
Morphologische Korrelate elektrophysiologischer Veränderungen der präfrontalen Netzwerkaktivität im Verlauf der Adoleszenz
Get PDFDie vorliegenden Untersuchungen unterstreichen die zentrale Rolle des mikroglialen Prunings während der adoleszenten Entwicklung des PFC und dessen Bedeutung für die Reifung kognitiver Funktionen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Mikroglia, insbesondere durch ihre Beteiligung am synaptischen Pruning, wesentlich zur strukturellen und funktionellen Umgestaltung des PFC beitragen. Die transiente Hemmung von Mikroglia führte zu dauerhaften Veränderungen in der dendritischen Architektur und Synapsendichte, was zu anhaltenden funktionellen und verhaltensbezogenen Defiziten führte. Dies deutet darauf hin, dass die adoleszente Entwicklung des PFC ein kritisches Zeitfenster darstellt, in dem Mikroglia entscheidende Beiträge zur Reifung neuronaler Netzwerke leisten.
Die Erkenntnisse aus dieser Arbeit eröffnen neue Perspektiven für das Verständnis neuropsychiatrischer Störungen wie Schizophrenie, bei deren Pathogenese eine übermäßige Eliminierung von Synapsen eine Rolle spielen könnte. Zukünftige Studien sollten sich auf die präzisen molekularen Mechanismen und Signalwege konzentrieren, die das Pruning exzitatorischer und inhibitorischer Synapsen regulieren, um gezielte therapeutische Interventionen für neuroentwicklungsbedingte Erkrankungen zu ermöglichen. Ein tieferes Verständnis der mikroglialen Funktionen während der Adoleszenz könnte somit zur Entwicklung neuer Strategien zur Prävention oder Behandlung solcher Störungen beitragen
Hämatologische Zellbildklassifikation unter Verwendung von selbstüberwachtem Lernen und Transferlernen
Get PDFAccurate classification of peripheral blood and bone marrow cells is crucial for diagnosing haematological disorders. Traditional supervised AI methods for blood cell image classification, which are trained on large labelled datasets, have dominated the field, achieving high performance in controlled environments. However, this approach has significant limitations: it depends heavily on extensive manual labelling, often requires specialised hardware for training, and struggles to generalise across different datasets. Although several studies have attempted to address one or two of these challenges, none has fully overcome all three.
To address these challenges, transfer learning presents a promising solution by transferring knowledge from a model trained on a large (annotated) dataset to a smaller target dataset. This method makes efficient use of existing information, enhancing performance with minimal additional annotation. Another effective approach is self-supervised learning (SSL), where algorithms can extract useful information from data without the need for human-made annotations. In this study, I combine SSL with transfer learning to improve blood cell classification, effectively overcoming the three limitations identified earlier.
To further illustrate the approach, SSL-based feature extraction is combined with a lightweight classifier trained on a small number of labelled samples. This strategy allows for effective representation learning with minimal reliance on large labelled datasets. Four datasets are used: one bone marrow and three peripheral blood cell image datasets. The feature extractor is trained using SSL on the bone marrow images. Two experiments are conducted: direct transfer, where classifiers are trained on bone marrow images, and domain adaptation, where classifiers are trained using a limited number of blood cell images. The performance of this pipeline is then compared to traditional SL methods, which require extensive labelled datasets for training.
The results demonstrate that this approach enhances the transferability of blood cell image classification. In direct transfer, the SSL pipeline achieved an accuracy between 53% to 64%, outperforming the supervised models, which achieved between 41% to 46%. In domain adaptation, the ML classifier, trained with approximately 50 labelled images per class, outperformed the supervised models, particularly in classifying rare or atypical cell types. These results highlight the value of combining transfer learning with SSL for knowledge transfer between bone marrow and peripheral blood. This study also tested transfer learning from blood to bone marrow, but the results were not favourable, likely due to differences in dataset size, image background, and domain variability.
In conclusion, transfer learning combined with SSL offers a promising alternative to traditional methods and provides a more efficient and scalable solution for automated blood cell image classification. Future work could focus on extending this approach to whole-slide images to further improve automation in cell image classification and diagnosis.Die präzise Klassifikation von peripheren Blut- und Knochenmarkzellen ist von zentraler Bedeutung für die Diagnostik hämatologischer Erkrankungen. Traditionell dominieren überwachte KI-Methoden zur Blutzellklassifikation, die auf großen, annotierten Datensätzen basieren und in kontrollierten Umgebungen eine gute Performanz erzielen. Diese Ansätze weisen jedoch signifikante Einschränkungen auf: Sie sind stark auf die manuelle Annotation großer Datensätze angewiesen, erfordern oft spezialisierte Hardware für das Training und haben Schwierigkeiten, die Generalisierbarkeit auf unterschiedliche Datensätze sicherzustellen. Obwohl zahlreiche Studien versucht haben, einzelne dieser Herausforderungen zu adressieren, konnte bislang keine Methode alle drei Probleme vollständig lösen.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, stellt Transfer Learning eine vielversprechende Lösung dar, bei der Wissen von einem Modell, das auf einem großen (annotierten) Datensatz trainiert wurde, auf einen kleineren Ziel-Datensatz übertragen wird. Diese Methode nutzt somit bestehende Informationen effizient und verbessert die Leistung mit minimalen zusätzlichen Annotationen. Ein weiterer effektiver Ansatz ist das selbstüberwachte Lernen (self-supervised learning - SSL), bei dem Algorithmen nützliche Informationen aus den Daten extrahieren können, ohne dass menschliche Annotationen erforderlich sind. In dieser Thesis kombiniere ich SSL mit Transfer Learning, um die Blutzellklassifikation zu verbessern und so die drei oben identifizierten Einschränkungen effektiv zu überwinden.
Die SSL-basierte Merkmalsextraktion wird mit einem Klassifikator kombiniert, der auf einer kleinen Anzahl von annotierten Bildern trainiert wird. Diese Strategie ermöglicht ein effektives Repräsentationslernen mit minimaler Abhängigkeit von großen annotierten Datensätzen. Es werden vier Datensätze verwendet: ein Knochenmark-Datensatz und drei Datensätze für periphere Blutzellbild-Datensätze. Der Merkmalsextraktor wird mithilfe von SSL auf den Knochenmarkbildern trainiert. Zwei Experimente werden durchgeführt: direkter Transfer, bei dem Klassifikatoren auf Knochenmarkbildern trainiert werden, und Domänenadaptation, bei der Klassifikatoren unter Verwendung einer begrenzten Anzahl von Blutbildbildern trainiert werden. Die Performanz dieser Pipeline wird dann mit traditionellen überwachten Lernmethoden (supervised learning - SL) verglichen, die umfangreiche annotierte Datensätze für das Training erfordern.
Die Ergebnisse zeigen, dass mein Ansatz die Übertragbarkeit der Blutzellklassifikation verbessert. Beim direkten Transfer erzielte die SSL-Pipeline eine Genauigkeit von 53% bis 64%, was die SL Modelle übertraf, die eine Genauigkeit von 41% bis 46% erreichten. Bei der Domänenadaptation übertraf der ML-Klassifikator, der mit etwa 50 annotierten Bildern pro Klasse trainiert wurde, die überwachten Modelle, insbesondere bei der Klassifikation seltener oder atypischer Zelltypen. Diese Ergebnisse unterstreichen den Wert der Kombination von Transferlernen mit SSL für den Wissenstransfer zwischen den Domänen Knochenmark und peripherem Blut. Diese Studie testete auch das Transferlernen von Blut zu Knochenmark, aber die Ergebnisse waren nicht günstig, wahrscheinlich aufgrund von Unterschieden in der Datensatzgröße, dem Bildhintergrund und der Domänenvariabilität.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Transferlernen in Kombination mit SSL eine vielversprechende Alternative zu traditionellen Methoden darstellt. Zukünftige Arbeiten können diesen Ansatz auf Whole-Slide-Bilder erweitern, um die Automatisierung der Zellklassifikation und Diagnose weiter zu verbessern
Modelling winter precipitation heterogeneities within an urban area
No full textUrban areas impact the distribution of rain and snow on ground. Precipitation heterogeneities also occur on the neighbourhood scale, which covers areas of O(1 km²). Despite increasing mean temperatures due to global climate change, snow will remain a feature of winter in warm temperate climate cities. Snow fall events impact human health and comfort. Adaptation measures for summer could have adverse effects in winter. For investigations of urban effects on winter precipitation, high-resolution data is required, which can be generated using numerical modelling. This data should realistically represent a winter event in a warm temperate climate city. In this thesis, the model complexity needed for a realistic representation is assessed.
A winter precipitation scheme considering precipitating rain and snow as well as snow cover was added to the microscale, obstacle-resolving model MITRAS. The schemes were chosen by taking pre-existing parameterisations within the model system, model scale and intended use cases into account. A three-category bulk water-continuity model designed for warm clouds was already applied in the model system. For considering building walls properly, the diffusion of scalars was adjusted and boundary conditions for water content variables at obstacle surfaces were introduced. The cloud microphysics parameterisation was extended with a one-category ice scheme designed for mixed-phase clouds, that includes precipitating snow. Snow cover on ground was realised using a single layer snow cover scheme.
The winter precipitation scheme was validated by comparing the results of different model versions using hit rates. For the hit rates of temperature, radiation, and precipitation, threshold values were estimated based on computational accuracy leading to strict accuracy criteria to detect programming errors. The deviation thresholds are 0.02 m/s (5 %) for the wind components, 0.05 K (0.02 %) for temperature, 0.5 W/m² (0.5 %) and 0.5 W/m² (0.2 %) for the net long and short wave radiation, and 0.001 mm (1 %) for precipitation on ground. The comparisons reveal expected differences and show that the extended model produces plausible results. The extended model is suitable for representing winter precipitation.
Sensitivity studies were performed for different initial wind speeds, precipitation amounts, wind directions, temperatures, and domain configurations using either a cloud microphysical parameterisation suited for warm clouds or mixed-phase clouds. The city structure is found to impact the precipitation pattern on ground. There are high-reaching effects of buildings on atmospheric mixing and cloud processes and non-linear effects of buildings and orography. In case of snow fall, more small-scale variations of precipitation on ground on a building scale (O(10 m)) caused by building induced winds are found. This is due to the lower sedimentation speed of snow compared to rain. Snow melt is found to be affected by neighbouring water surfaces and temperature advection by street canyon circulations.
For a realistic representation of a winter event within the canopy layer of a warm temperate climate city, the city's topography (i.e. buildings and orography) should be resolved and the sedimentation speed of snow and rain should be simulated. In addition, water surfaces should be considered.Städte beeinflussen die Verteilung von Regen und Schnee am Boden. Heterogenitäten im Niederschlag treten auch auf der Nachbarschaftsskala auf, die ein Gebiet von O(1 km²) umfasst. Trotz ansteigender Temperaturen aufgrund des globalen Klimawandels wird Schnee weiterhin eine Rolle in Städten im warmgemäßigten Klima spielen. Niederschlagsereignisse mit Schnee wirken sich auf Gesundheit und Komfort aus. Anpassungsmaßnahmen für den Sommer könnten im Winter unerwünschte Auswirkungen haben. Um den Einfluss urbaner Effekte auf Winterniederschlag zu untersuchen, sind hochaufgelöste Daten notwendig, die mittels numerischer Modellierung hergestellt werden können. Diese Daten sollten in der Lage sein, ein Winterereignis in einer Stadt im warmgemäßigten Klima realistisch zu repräsentieren. In dieser Arbeit wird die notwendige Modellkomplexität für eine realistische Repräsentation untersucht.
Ein Winterniederschlagsschema, das Regen und Schnee als Niederschlag sowie Schneebedeckung berücksichtigt, wurde dem mikroskaligen, hindernisauflösenden Modell MITRAS hinzugefügt. Für die Auswahl der Schemas wurden bereits existierende Parameterisierungen im Modellsystem, die Modellskala und die beabsichtigten Anwendungsfälle berücksichtigt. Im Modellsystem wird bereits ein Drei-Kategorien-Bulk-Modell für warme Wolken verwendet. Um Gebäudewände korrekt mit einzubeziehen, wurde die Diffusion von Skalaren angepasst und Randbedingungen an Gebäudewänden für Wassergehaltsvariablen wurden eingeführt. Die Parameterisierung der Wolkenmikrophysik wurde durch ein Ein-Kategorie Eisschema erweitert, das Schnee als Niederschlag beinhaltet und sich für Mischphasenwolken eignet. Schneebedeckung am Boden wurde mit einem Schneeschema umgesetzt, in dem eine einzelne Schneelage angenommen wird.
Das Winterniederschlagsschema wurde validiert, indem die Ergebnisse verschiedener Modellversionen mittels Trefferquoten verglichen wurden. Für die Trefferquoten von Temperatur, Strahlung und Niederschlag wurden Schwellwerte abgeschätzt, die auf der Rechengenauigkeit beruhen. Das führte zu einem strikten Vergleichskriterium um Programmierfehler zu entdecken. Die Schwellwerte für die Abweichungen sind 0,02 m/s (5 %) für die Windkomponenten, 0,05 K (0,02 %) für die Temperatur, 0,5 W/m² (0,5 %) und 0,5 Wm² (0,2 %) für die netto Lang- und Kurzwellenstrahlung und 0,001 mm (1 %) für den Niederschlag am Boden. Die Vergleiche offenbaren die zu erwartenden Unterschiede und zeigen, dass das erweiterte Modell plausible Resultate erzeugt. Das erweiterte Modell ist dafür geeignet, Winterniederschlag zu repräsentieren.
Sensitivitätstudien für verschiedene Anfangswindgeschwindigkeiten, Niederschlagsmengen, Windrichtungen, Temperaturen und Gebietsanordnungen wurden durchgeführt. Dabei wurde entweder die wolkenmikrophysikalische Parameterisierung für warme Wolken oder für Mischphasenwolken angewendet. Es stellte sich heraus, dass die Stadtstruktur sich auf das Niederschlagsmuster am Boden auswirkt. Es gibt hoch-reichende Effekte von Gebäuden auf die atmosphärische Durchmischung und auf die Wolkenprozesse sowie nichtlineare Effekte von Gebäuden und Orographie. Im Falle von Schnee wurden häufiger kleinskalige Variationen des Niederschlags am Boden auf der Gebäudeskala (O(10 m)) gefunden, die von Gebäuden erzeugten Winden verursacht wurden. Der Grund ist die geringere Sedimentationsgeschwindigkeit von Schnee. Es hat sich gezeigt, dass das Schmelzen von Schnee durch benachbarte Wasserflächen und durch Temperaturadvektion aufgrund von Straßenschluchtzirkulationen beeinflusst wird.
Für eine realistische Repräsentation eines Winterereignisses innerhalb der Hindernisschicht einer Stadt im warmgemäßigten Klima sollte die Topographie der Stadt (d.h. Gebäude und Orographie) aufgelöst werden und die Sedimentationsgeschwindigkeiten von Schnee und Regen sollten simuliert werden. Zusätzlich sollten Wasserflächen berücksichtigt werden
Search for CP violaton in τ decays at Belle II
No full textThis thesis presents a search for direct Charge-Parity (CP) violation in the decay τ− → π−K0Sντ (≥ 0π0) using data collected by the Belle II experiment, corresponding to an integrated luminosity of 365 fb−1. The analysis is motivated by a previous BABAR measurement, which reported a 2.8σ deviation from the Standard Model prediction. A CP asymmetry measurement is performed using a similar method, with improved control over detector and background-induced asymmetries through dedicated corrections.
The observed decay-rate asymmetry between τ− and τ+ decays is corrected for detection effects, background biases, and known K0/ ¯K 0 nuclear interaction asymmetries. These corrections are derived from control samples, and a dilution factor is applied to suppress contributions from background modes such as τ− → K−K0Sντ and τ− → π−K0 ¯K0ντ .
The analysis is conducted separately for electron- and muon-tagged τ decays, totaling approximately 262 × 103 signal events, and statistically combined assuming uncorrelated systematic uncertainties.
In parallel, this thesis contributes to a theoretical study evaluating the Standard Model assumption that the CP-violating term from τ− → π−K0 ¯K 0ντ decays vanishes. The K0S efficiency functions developed here are essential for estimating the A3 contribution, enabling comparison between theoretical predictions and Monte Carlo simulations.
For the main measurement, the dominant uncertainty is statistical, followed by systematics from detection-induced asymmetry corrections. At the time of writing, the CP asymmetry result remains blinded pending internal Belle II review; however, the associated statistical and systematic uncertainties are presented. This work highlights Belle II’s sensitivity to CP violation in τ decays and lays the groundwork for more precise future measurements