22455 research outputs found
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Quantifizierung und Charakterisierung menièreartiger Ohr- und Schwindelsymptome bei Migränepatienten
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Welche Kriterien können zur Bewertung der Qualität einer ethischen Fallbesprechung im klinischen Setting verwendet werden?
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Dezentrale Marktmechanismen zur Förderung kooperativen Verhaltens in selbstinteressierten Multiagentensystemen
Get PDFDer Forschungszweig kooperative künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren zunehmend Aufmerksamkeit erfahren. Das liegt nicht zuletzt daran, dass KI-basierte Systeme mehr und mehr Einzug in unseren Alltag nehmen und sich somit die Frage stellt, wie sich nicht nur intelligente Verhaltensweisen erzeugen lassen, sondern auch sozialverträgliche Systeme entwickeln lassen. Die Fähigkeit zu kooperativem Handeln ist dabei von zentraler Bedeutung, da fehlende Kooperationsbereitschaft dramatische Auswirkungen haben kann. Dies gilt insbesondere für Anwendungsfälle in denen gemeinsame Ressourcen genutzt werden, wobei fehlendes kooperatives Verhalten zu ineffizienter Ressourcennutzung oder gar zur Übernutzung von Ressourcen führen kann, so dass eine nachhaltige Nutzung nicht gewährleistet ist. Eine Möglichkeit selbstlernende KI-Einheiten zu kooperativem Handeln zu incentivieren, liegt in dem Einsatz von Marktmechanismen. Dabei wird die Eigennützigkeit der Agenten genutzt, um basierend auf bilateralem Austausch Pareto-Verbesserungen zwischen den Agenten zu realisieren. Da jeder Akteur freiwilliger Teilnehmer eines Marktes sein kann, ist jeder Handel eine Verbesserung, von der mindestens zwei Seiten profitieren. Die realisierten Transaktionen zwischen den Agenten sorgen dafür, dass die geteilten Ressourcen effizienter allokiert, d.h. der Menge der Agenten zugewiesen werden. In dieser Arbeit werden unterschiedliche Marktmechanismen betrachtet, die sich in der Art und Weise unterscheiden, unter welchen Bedingungen Transaktionen abgeschlossen werden können. Zur Modellierung eines lernenden Systems werden Methoden des Reinforcement Learning eingesetzt, wobei jeder Agent als eigenständige Instanz eines Lernalgorithmus repräsentiert wird. Die Evaluationen erfolgen in unterschiedlichen Zwei- und Mehrspieler-Umgebungen, die sich auch in dem potentiellen Konfliktpotential zwischen den Agenten unterscheiden
The impact of post-stroke sterile inflammation in atherosclerotic plaque rupture and recurrent stroke
Get PDFSynthesis and applications of lithium, sodium and potassium organometallics in continuous flow
Get PDFUntersuchung der Funktion von Hyaluronan und Hyaluronansynthasen im Knochen eines Mausmodells für „Osteogenesis Imperfecta“ und im Knochen von osteoporotischen Patienten
Get PDFHintergrund: Hyaluronan (HA) ist ein essenzieller Bestandteil von verschiedenen Geweben sowie Flüssigkeiten des Körpers. Als membranständiges Glykosaminoglykan kommt HA ubiquitär, extrazellulär, intrazellulär sowie perizellulär im Körper vor. Drei Hyaluronansynthasen (HAS1, HAS2, HAS3) produzieren HA. Hyaluronidasen sind für den Hyaluronanabbau verantwortlich. HA soll die Funktion von Osteoklasten, Osteoblasten und Osteozyten kontrollieren. Somit scheint HA das Remodeling von Knochen zu regulieren. Die endgültige Funktion der Hyaluronan-Synthasen und des Hyaluronans in der Knochenhomöostase sowie deren Rolle in der Pathogenese der degenerativen Knochenerkrankungen sind noch nicht ausführlich untersucht.
Methoden: Für das Ziel der Arbeit wurde eine Methode der Aufreinigung und Kultivierung der murinen mesenchymalen Stammzellen etabliert. Im Labor wurde auch eine Methode entwickelt, um Hyaluronan aus den humanen Hüftköpfen der osteoporotischen und nicht-osteoporotischen Patienten zu extrahieren. Der Hyaluronangehalt wurde mithilfe eines kommerziellen ELISA-Kits bestimmt. Die hMSCs wurden direkt aus dem Knochenmaterial der Hüftköpfe isoliert. Das von den hMSCs in den Zellkulturüberstand abgegebene HA wurde mittels ELISA quantifiziert. Mittels sowohl eines biotinylierten HA-Bindeproteins als auch eines mit einem Fluorophor-konjugierten Streptavidins wurde der perizelluläre HA-Mantel gefärbt und verglichen.
Ergebnisse: Es wurde ein Protokoll zur Aufreinigung und Kultivierung von murinen mesenchymalen Stammzellen (mMSCs) erfolgreich etabliert. Die isolierten Zellen konnten sich zu Osteoblasten, Adipozyten sowie Chondrozyten differenzieren. Die mMSCs weisen ein spezifisches Expressionsprofil von Oberflächenmarkern auf, welches in einer FACS-Analyse nachgewiesen werden konnte. Die Immunfluoreszenzanalyse zeigte, dass die mMSCs alle drei HAS-Isoenzyme exprimieren.
Mittels der ELISA-Methode wurde nachgewiesen, dass der HA-Gehalt in den osteopenen bzw. nicht-osteoporotischen Knochen im Vergleich zu den osteoporotischen Knochen erhöht ist. Dagegen ist die HA-Konzentration in den Zellüberständen aus den Zellen nicht-osteoporotischer Patienten im Mittel geringer als in den Zellüberständen aus den Zellen osteoporotischer Patienten.
Der Vergleich der Fluoreszenzsignale zwischen den hMSCs aus den osteoporotischen und nicht-osteoporotischen Zellen zeigte keinen Unterschied in der Intensität.
Schlussfolgerung: Die etablierte Methode zur Aufreinigung und Kultivierung der mMSCs für weiterführende Untersuchungen des Hyaluronans sowie Hyaluronansynthasen unter anderem im Mausmodell „Osteogenesis imperfecta“ kann erfolgreich unter Laborbedingungen eingesetzt werden. Der Nachweis der HAS- sowie Hyaluronanfunktion kann für zukünftige Therapieoptionen bei Osteoporose, Osteogenesis imperfecta sowie anderen degenerativen Erkrankungen eine grundlegende Rolle spielen
