TY  - THES
A1  - Abd Allah Salem, Mohamed
T1  - Comparative and systemic metabolomic analysis of the model plant Arabidopsis thaliana after perturbing the essential Target of Rapamycin (TOR) pathway
Y1  - 2018
ER  - 
TY  - THES
A1  - Abdel-Haliem, Mahmoud E. F.
T1  - Molecular-physiological analysis of two novel isoforms of phosphoinositide kinases from Arabidopisis thaliana (L.) Heynh.
Y1  - 2003
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Abdelilah-Seyfried, Salim
A1  - Iruela-Arispe, M. Luisa
A1  - Penninger, Josef M.
A1  - Tournier-Lasserve, Elisabeth
A1  - Vikkula, Miikka
A1  - Cleaver, Ondine
T1  - Recalibrating vascular malformations and mechanotransduction by pharmacological intervention
JF  - Journal of clinical investigation
Y1  - 2022
U6  - https://doi.org/10.1172/JCI160227
SN  - 0021-9738
SN  - 1558-8238
VL  - 132
IS  - 8
PB  - American Society for Clinical Investigation
CY  - Ann Arbor
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Abdirashid, Hashim
A1  - Lenhard, Michael
T1  - Say it with double flowers
JF  - Journal of experimental botany
N2  - Every year, lovers world-wide rely on mutants to show their feelings on Valentine's Day. This is because many of the most popular ornamental flowering plants have been selected to form extra petals at the expense of reproductive organs to enhance their attractiveness and aesthetic value to humans. This so-called 'double flower' (DF) phenotype, first described more than 2000 years ago (Meyerowitz et al., 1989) is present, for example, in many modern roses, carnations, peonies, and camellias. Gattolin et al. (2020) now identify a unifying explanation for the molecular basis of many of these DF cultivars.
KW  - ABCE model
KW  - APETALA2
KW  - double flowers
KW  - flower development
KW  - homoeotic
KW  - mutants
KW  - microRNA172
Y1  - 2020
U6  - https://doi.org/10.1093/jxb/eraa109
SN  - 0022-0957
SN  - 1460-2431
VL  - 71
IS  - 9
SP  - 2469
EP  - 2471
PB  - Oxford Univ. Press
CY  - Oxford
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Abel, Markus
A1  - Holschneider, Matthias
T1  - Modellierung und Datenbankanalyse komplexer Systeme Teil 8 : Vorlesung 2009-06-25
N2  - Komplexe Systeme reichen von "harten", physikalischen, wie Klimaphysik, Turbulenz in Fluiden oder Plasmen bis zu so genannten "weichen", wie man sie in der Biologie, der Physik weicher Materie, Soziologie oder Ökonomie findet. Die Ausbildung von Verständnis zu einem solchen System beinhaltet eine Beschreibung in Form von Statistiken und schlussendlich mathematischen Gleichungen. Moderne Datenanalyse stellt eine große Menge von Werkzeugen zur Analyse von Komplexität auf verschiedenen Beschreibungsebenen bereit. In diesem Kurs werden statistische Methoden mit einem Schwerpunkt auf dynamischen Systemen diskutiert und eingeübt. Auf der methodischen Seite werden lineare und nichtlineare Ansätze behandelt, inklusive der Standard-Werkzeuge der deskriptiven und schlussfolgernden Statistik, Wavelet Analyse, Nichtparametrische Regression und der Schätzung nichtlinearer Maße wie fraktaler Dimensionen, Entropien und Komplexitätsmaßen. Auf der Modellierungsseite werden deterministische und stochastische Systeme, Chaos, Skalierung und das Entstehen von Komplexität durch Wechselwirkung diskutiert - sowohl für diskrete als auch für ausgedehnte Systeme. Die beiden Ansätze werden durch Systemanalyse jeweils passender Beispiele vereint.
Y1  - 2009
UR  - http://info.ub.uni-potsdam.de/multimedia/show_projekt.php?projekt_id=43
PB  - Univ.-Bibl.
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Abel, Markus
A1  - Holschneider, Matthias
T1  - Modellierung und Datenbankanalyse komplexer Systeme Teil 9 : Vorlesung 2009-07-02
N2  - Komplexe Systeme reichen von "harten", physikalischen, wie Klimaphysik, Turbulenz in Fluiden oder Plasmen bis zu so genannten "weichen", wie man sie in der Biologie, der Physik weicher Materie, Soziologie oder Ökonomie findet. Die Ausbildung von Verständnis zu einem solchen System beinhaltet eine Beschreibung in Form von Statistiken und schlussendlich mathematischen Gleichungen. Moderne Datenanalyse stellt eine große Menge von Werkzeugen zur Analyse von Komplexität auf verschiedenen Beschreibungsebenen bereit. In diesem Kurs werden statistische Methoden mit einem Schwerpunkt auf dynamischen Systemen diskutiert und eingeübt. Auf der methodischen Seite werden lineare und nichtlineare Ansätze behandelt, inklusive der Standard-Werkzeuge der deskriptiven und schlussfolgernden Statistik, Wavelet Analyse, Nichtparametrische Regression und der Schätzung nichtlinearer Maße wie fraktaler Dimensionen, Entropien und Komplexitätsmaßen. Auf der Modellierungsseite werden deterministische und stochastische Systeme, Chaos, Skalierung und das Entstehen von Komplexität durch Wechselwirkung diskutiert - sowohl für diskrete als auch für ausgedehnte Systeme. Die beiden Ansätze werden durch Systemanalyse jeweils passender Beispiele vereint.
Y1  - 2009
UR  - http://info.ub.uni-potsdam.de/multimedia/show_projekt.php?projekt_id=44
PB  - Univ.-Bibl.
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Abel, Markus
A1  - Holschneider, Matthias
T1  - Modellierung und Datenbankanalyse komplexer Systeme Teil 7 : Vorlesung 2009-06-18
N2  - Komplexe Systeme reichen von "harten", physikalischen, wie Klimaphysik, Turbulenz in Fluiden oder Plasmen bis zu so genannten "weichen", wie man sie in der Biologie, der Physik weicher Materie, Soziologie oder Ökonomie findet. Die Ausbildung von Verständnis zu einem solchen System beinhaltet eine Beschreibung in Form von Statistiken und schlussendlich mathematischen Gleichungen. Moderne Datenanalyse stellt eine große Menge von Werkzeugen zur Analyse von Komplexität auf verschiedenen Beschreibungsebenen bereit. In diesem Kurs werden statistische Methoden mit einem Schwerpunkt auf dynamischen Systemen diskutiert und eingeübt. Auf der methodischen Seite werden lineare und nichtlineare Ansätze behandelt, inklusive der Standard-Werkzeuge der deskriptiven und schlussfolgernden Statistik, Wavelet Analyse, Nichtparametrische Regression und der Schätzung nichtlinearer Maße wie fraktaler Dimensionen, Entropien und Komplexitätsmaßen. Auf der Modellierungsseite werden deterministische und stochastische Systeme, Chaos, Skalierung und das Entstehen von Komplexität durch Wechselwirkung diskutiert - sowohl für diskrete als auch für ausgedehnte Systeme. Die beiden Ansätze werden durch Systemanalyse jeweils passender Beispiele vereint.
Y1  - 2009
UR  - http://info.ub.uni-potsdam.de/multimedia/show_projekt.php?projekt_id=42
PB  - Univ.-Bibl.
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Abel, Markus
A1  - Holschneider, Matthias
T1  - Modellierung und Datenbankanalyse komplexer Systeme Teil 6 : Vorlesung 2009-06-11
N2  - Komplexe Systeme reichen von "harten", physikalischen, wie Klimaphysik, Turbulenz in Fluiden oder Plasmen bis zu so genannten "weichen", wie man sie in der Biologie, der Physik weicher Materie, Soziologie oder Ökonomie findet. Die Ausbildung von Verständnis zu einem solchen System beinhaltet eine Beschreibung in Form von Statistiken und schlussendlich mathematischen Gleichungen. Moderne Datenanalyse stellt eine große Menge von Werkzeugen zur Analyse von Komplexität auf verschiedenen Beschreibungsebenen bereit. In diesem Kurs werden statistische Methoden mit einem Schwerpunkt auf dynamischen Systemen diskutiert und eingeübt. Auf der methodischen Seite werden lineare und nichtlineare Ansätze behandelt, inklusive der Standard-Werkzeuge der deskriptiven und schlussfolgernden Statistik, Wavelet Analyse, Nichtparametrische Regression und der Schätzung nichtlinearer Maße wie fraktaler Dimensionen, Entropien und Komplexitätsmaßen. Auf der Modellierungsseite werden deterministische und stochastische Systeme, Chaos, Skalierung und das Entstehen von Komplexität durch Wechselwirkung diskutiert - sowohl für diskrete als auch für ausgedehnte Systeme. Die beiden Ansätze werden durch Systemanalyse jeweils passender Beispiele vereint.
Y1  - 2009
UR  - http://info.ub.uni-potsdam.de/multimedia/show_projekt.php?projekt_id=41
PB  - Univ.-Bibl.
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Abel, Markus
A1  - Holschneider, Matthias
T1  - Modellierung und Datenbankanalyse komplexer Systeme Teil 10 : Vorlesung 2009-07-09
N2  - Komplexe Systeme reichen von "harten", physikalischen, wie Klimaphysik, Turbulenz in Fluiden oder Plasmen bis zu so genannten "weichen", wie man sie in der Biologie, der Physik weicher Materie, Soziologie oder Ökonomie findet. Die Ausbildung von Verständnis zu einem solchen System beinhaltet eine Beschreibung in Form von Statistiken und schlussendlich mathematischen Gleichungen. Moderne Datenanalyse stellt eine große Menge von Werkzeugen zur Analyse von Komplexität auf verschiedenen Beschreibungsebenen bereit. In diesem Kurs werden statistische Methoden mit einem Schwerpunkt auf dynamischen Systemen diskutiert und eingeübt. Auf der methodischen Seite werden lineare und nichtlineare Ansätze behandelt, inklusive der Standard-Werkzeuge der deskriptiven und schlussfolgernden Statistik, Wavelet Analyse, Nichtparametrische Regression und der Schätzung nichtlinearer Maße wie fraktaler Dimensionen, Entropien und Komplexitätsmaßen. Auf der Modellierungsseite werden deterministische und stochastische Systeme, Chaos, Skalierung und das Entstehen von Komplexität durch Wechselwirkung diskutiert - sowohl für diskrete als auch für ausgedehnte Systeme. Die beiden Ansätze werden durch Systemanalyse jeweils passender Beispiele vereint.
Y1  - 2009
UR  - http://info.ub.uni-potsdam.de/multimedia/show_projekt.php?projekt_id=45
PB  - Univ.-Bibl.
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Abercrombie, Laura Good
A1  - Anderson, Cynthia M.
A1  - Baldwin, Bruce G.
A1  - Bang, In-Chul
A1  - Beldade, Ricardo
A1  - Bernardi, Giacomo
A1  - Boubou, Angham
A1  - Branca, Antoine
A1  - Bretagnolle, Francois
A1  - Bruford, Michael W.
A1  - Buonamici, Anna
A1  - Burnett, Robert K.
A1  - Canal, D.
A1  - Cardenas, H.
A1  - Caullet, Coraline
A1  - Chen, S. Y.
A1  - Chun, Y. J.
A1  - Cossu, C.
A1  - Crane, Charles F.
A1  - Cros-Arteil, Sandrine
A1  - Cudney-Bueno, Richard
A1  - Danti, Roberto
A1  - Davila, José Antonio
A1  - Della Rocca, Gianni
A1  - Dobata, Shigeto
A1  - Dunkle, Larry D.
A1  - Dupas, Stephane and others
T1  - Permanent genetic resources added to molecular ecology resources database 1 January 2009-30 April 2009
N2  - This article documents the addition of 283 microsatellite marker loci to the Molecular Ecology Resources Database. Loci were developed for the following species: Agalinis acuta; Ambrosia artemisiifolia; Berula erecta; Casuarius casuarius; Cercospora zeae-maydis; Chorthippus parallelus; Conyza canadensis; Cotesia sesamiae; Epinephelus acanthistius; Ficedula hypoleuca; Grindelia hirsutula; Guadua angustifolia; Leucadendron rubrum; Maritrema novaezealandensis; Meretrix meretrix; Nilaparvata lugens; Oxyeleotris marmoratus; Phoxinus neogaeus; Pristomyrmex punctatus; Pseudobagrus brevicorpus; Seiridium cardinale; Stenopsyche marmorata; Tetranychus evansi and Xerus inauris. These loci were cross-tested on the following species: Agalinis decemloba; Agalinis tenella; Agalinis obtusifolia; Agalinis setacea; Agalinis skinneriana; Cercospora zeina; Cercospora kikuchii; Cercospora sorghi; Mycosphaerella graminicola; Setosphaeria turcica; Magnaporthe oryzae; Cotesia flavipes; Cotesia marginiventris; Grindelia Xpaludosa; Grindelia chiloensis; Grindelia fastigiata; Grindelia lanceolata; Grindelia squarrosa; Leucadendron coniferum; Leucadendron salicifolium; Leucadendron tinctum; Leucadendron meridianum; Laodelphax striatellus; Sogatella furcifera; Phoxinus eos; Phoxinus rigidus; Phoxinus brevispinosus; Phoxinus bicolor; Tetranychus urticae; Tetranychus turkestani; Tetranychus ludeni; Tetranychus neocaledonicus; Tetranychus amicus; Amphitetranychus viennensis; Eotetranychus rubiphilus; Eotetranychus tiliarium; Oligonychus perseae; Panonychus citri; Bryobia rubrioculus; Schizonobia bundi; Petrobia harti; Xerus princeps; Spermophilus tridecemlineatus and Sciurus carolinensis.
Y1  - 2009
UR  - http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1111/%28ISSN%291755-0998
U6  - https://doi.org/10.1111/j.1755-0998.2009.02746.x
SN  - 1755-098X
ER  -