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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.
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.
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.
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.
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.
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.
Background: The need for fast, specific and sensitive multiparametric detection methods is an ever growing demand in molecular diagnostics. Here we report on a newly developed method, the helicase dependent Onchip amplification (OnChip-HDA). This approach integrates the analysis and detection in one single reaction thus leading to time and cost savings in multiparametric analysis. Methods: HDA is an isothermal amplification method that is not depending on thermocycling as known from PCR due to the helicases' ability to unwind DNA double-strands. We have combined the HDA with microarray based detection, making it suitable for multiplex detection. As an example we used the Onchip HDA in single and multiplex amplifications for the detection of the two pathogens N. gonorrhoeae and S. aureus directly on surface bound primers. Results: We have successfully shown the OnChip-HDA and applied it for single- and duplex- detection of the pathogens N. gonorrhoeae and S. aureus. Conclusion: We have developed a new method, the OnChip-HDA for the multiplex detection of pathogens. Its simplicity in reaction setup and potential for miniaturization and multiparametric analysis is advantageous for the integration in miniaturized Lab on Chip systems, e.g. needed in point of care diagnostics.
Isothermal amplification technologies are emerging on the horizon that could have the potential to pose as alternatives to PCR in terms of sensitivity and ease of use. One of the most recent isothermal technologies is helicase- dependent amplification (HDA). This technology uses the helicase's capability to disrupt the hydrogen bonds of a Watson-Crick base pair in order to separate dsDNA. A denaturation step, as is used in PCR, is no longer required. This gives rise to new, less expensive and less complicated designs for point-of-care devices and 'Lab on Chip' systems. Helicase-dependent OnChip-amplification (OnChip-HDA) is a further step into this direction as it integrates the HDA technology with microarray technology and its power of multiplexing. This special report will give an overview on the HDA and OnChip-HDA technology, and its potential for point-of-care diagnostics.
Untersuchung und Veränderung der Genexpression und Proteinstabilität in Plastiden höherer Pflanzen
(2009)
While several authors suggest that bushbuck (Tragelaphus scriptus Pallas) from tropical areas with an approximately bimodal rainfall pattern breed throughout the year, there is also a report of seasonal breeding in this species. In this study, we provide indirect evidence of seasonality in reproduction by analysing behavioural data (e.g. rates of mixed-sex sightings) in a population of bushbuck inhabiting an equatorial savannah ecosystem in western Uganda. Observation rates of mixed-sex sightings were correlated with rainfall patterns. We suggest that peaks in reproductive behaviour following the wet season may be advantageous if calves are born during the next wet season, when fresh vegetation is available.