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Im Sinne des Refinements von Tierversuchen sollen alle Bedingungen während der Zucht, der Haltung und des Transports von zu Versuchszwecken gehaltenen Tieren und alle Methoden während des Versuchs so verbessert werden, dass die verwendeten Tiere ein minimales Maß an potentiellem Distress, Schmerzen oder Leiden erfahren. Zudem soll ihr Wohlbefinden durch die Möglichkeit des Auslebens speziesspezifischer Verhaltensweisen und die Anwendung tierschonender Verfahren maximal gefördert werden. Zur Etablierung von Grundsätzen des Refinements sind grundlegende Kenntnisse über die physiologischen Bedürfnisse und Verhaltensansprüche der jeweiligen Spezies unabdingbar. Die Experimentatoren sollten das Normalverhalten der Tiere kennen, um potentielle Verhaltensabweichungen, wie Stereotypien, zu verstehen und interpretieren zu können. Standardisierte Haltungsbedingungen von zu Versuchszwecken gehaltenen Mäusen weichen in diversen Aspekten von der natürlichen Umgebung ab und erfordern eine gewisse Adaptation. Ist ein Tier über einen längeren Zeitraum unfähig, sich an die gegebenen Umstände anzupassen, können abnormale Verhaltensweisen, wie Stereotypien auftreten. Stereotypien werden definiert als Abweichungen vom Normalverhalten, die repetitiv und ohne Abweichungen im Ablauf ausgeführt werden, scheinbar keiner Funktion dienen und der konkreten Umweltsituation nicht immer entsprechen.
Bisher war unklar, in welchem Ausmaß stereotypes Verhalten den metabolischen Phänotyp eines Individuums beeinflusst. Ziel dieser Arbeit war es daher, das stereotype Verhalten der FVB/NJ-Maus erstmals detailliert zu charakterisieren, systematisch zusammenzutragen, welche metabolischen Konsequenzen dieses Verhalten bedingt und wie sich diese auf das Wohlbefinden der Tiere und die Verwendung stereotyper Tiere in Studien mit tierexperimentellem Schwerpunkt auswirken.
Der Versuch begann mit der Charakterisierung der mütterlichen Fürsorge in der Parentalgeneration. Insgesamt wurden 35 Jungtiere der F1-Generation vom Absatz an, über einen Zeitraum von 11 Wochen einzeln gehalten, kontinuierlich beobachtet, bis zum Versuchsende wöchentlich Kotproben gesammelt und das Körpergewicht bestimmt. Zusätzlich erfolgten begleitende Untersuchungen wie Verhaltenstests und die Erfassung der physischen Aktivität und metabolischer Parameter. Anschließend wurden u.a. die zerebralen Serotonin- und Dopamingehalte, fäkale Glucocorticoidlevels, hepatisches Glykogen und muskuläre Glykogen- und Triglyceridlevels bestimmt.
Nahezu unabhängig von der mütterlichen Herkunft entwickelte sich bei mehr als der Hälfte der 35 Jungtiere in der F1-Generation stereotypes Verhalten. Diese Daten deuten darauf hin, dass es keine Anzeichen für das Erlernen oder eine direkte genetische Transmission stereotypen Verhaltens bei der FVB/NJ-Maus gibt. Über den gesamten Beobachtungszeitraum zeichneten sich die stereotypen FVB/NJ-Mäuse durch ein eingeschränktes Verhaltensrepertoire aus. Zu Gunsten der erhöhten Aktivität und des Ausübens stereotypen Verhaltens lebten sie insgesamt weniger andere Verhaltensweisen (Klettern, Graben, Nagen) aus. Darüber hinaus waren Stereotypien sowohl im 24-Stunden Open Field Test als auch in der Messeinrichtung der indirekten Tierkalorimetrie mit einer erhöhten Aktivität und Motilität assoziiert, während die circadiane Rhythmik nicht divergierte. Diese erhöhte körperliche Betätigung spiegelte sich in den niedrigeren Körpergewichtsentwicklungen der stereotypen Tiere wieder. Außerdem unterschieden sich die Körperfett- und Körpermuskelanteile.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Ausüben stereotypen Verhaltens zu Differenzen im metabolischen Phänotyp nicht-stereotyper und stereotyper FVB/NJ-Mäuse führt. Im Sinne der „Guten Wissenschaftlichen Praxis“ sollte das zentrale Ziel jedes Wissenschaftlers sein, aussagekräftige und reproduzierbare Daten hervorzubringen. Jedoch können keine validen Resultate von Tieren erzeugt werden, die in Aspekten variieren, die für den vorgesehenen Zweck der Studie nicht berücksichtigt wurden. Deshalb sollten nicht-stereotype und stereotype Individuen nicht innerhalb einer Versuchsgruppe randomisiert werden. Stereotype Tiere demzufolge von geplanten Studien auszuschließen, würde allerdings dem Gebot des zweiten R’s – der Reduction – widersprechen. Um Refinement zu garantieren, sollte der Fokus auf der maximal erreichbaren Prävention stereotypen Verhaltens liegen. Diverse Studien haben bereits gezeigt, dass die Anreicherung der Haltungsumwelt (environmental enrichment) zu einer Senkung der Prävalenz von Stereotypien bei Mäusen führt, dennoch kommen sie weiterhin vor. Daher sollte environmental enrichment zukünftig weniger ein „Kann“, sondern ein „Muss“ sein – oder vielmehr: der Goldstandard. Zudem würde eine profunde phänotypische Charakterisierung dazu beitragen, Mausstämme zu erkennen, die zu Stereotypien neigen und den für den spezifischen Zweck am besten geeigneten Mausstamm zu identifizieren, bevor ein Experiment geplant wird.
Personal Big Data
(2017)
Many users of cloud-based services are concerned about questions of data privacy. At the same time, they want to benefit from smart data-driven services, which require insight into a person’s individual behaviour. The modus operandi of user modelling is that data is sent to a remote server where the model is constructed and merged with other users’ data. This thesis proposes selective cloud computing, an alternative approach, in which the user model is constructed on the client-side and only an abstracted generalised version of the model is shared with the remote services.
In order to demonstrate the applicability of this approach, the thesis builds an exemplary client-side user modelling technique. As this thesis is carried out in the area of Geoinformatics and spatio-temporal data is particularly sensitive, the application domain for this experiment is the analysis and prediction of a user’s spatio-temporal behaviour.
The user modelling technique is grounded in an innovative conceptual model, which builds upon spatial network theory combined with time-geography. The spatio-temporal constraints of time-geography are applied to the network structure in order to create individual spatio-temporal action spaces. This concept is translated into a novel algorithmic user modelling approach which is solely driven by the user’s own spatio-temporal trajectory data that is generated by the user’s smartphone.
While modern smartphones offer a rich variety of sensory data, this thesis only makes use of spatio-temporal trajectory data, enriched by activity classification, as the input and foundation for the algorithmic model. The algorithmic model consists of three basal components: locations (vertices), trips (edges), and clusters (neighbourhoods).
After preprocessing the incoming trajectory data in order to identify locations, user feedback is used to train an artificial neural network to learn temporal patterns for certain location types (e.g. work, home, bus stop, etc.). This Artificial Neural Network (ANN) is used to automatically detect future location types by their spatio-temporal patterns. The same is done in order to predict the duration of stay at a certain location. Experiments revealed that neural nets were the most successful statistical and machine learning tool to detect those patterns. The location type identification algorithm reached an accuracy of 87.69%, the duration prediction on binned data was less successful and deviated by an average of 0.69 bins. A challenge for the location type classification, as well as for the subsequent components, was the imbalance of trips and connections as well as the low accuracy of the trajectory data. The imbalance is grounded in the fact that most users exhibit strong habitual patterns (e.g. home > work), while other patterns are rather rare by comparison. The accuracy problem derives from the energy-saving location sampling mode, which creates less accurate results.
Those locations are then used to build a network that represents the user’s spatio-temporal behaviour. An initial untrained ANN to predict movement on the network only reached 46% average accuracy. Only lowering the number of included edges, focusing on more common trips, increased the performance. In order to further improve the algorithm, the spatial trajectories were introduced into the predictions. To overcome the accuracy problem, trips between locations were clustered into so-called spatial corridors, which were intersected with the user’s current trajectory. The resulting intersected trips were ranked through a k-nearest-neighbour algorithm. This increased the performance to 56%. In a final step, a combination of a network and spatial clustering algorithm was built in order to create clusters, therein reducing the variety of possible trips. By only predicting the destination cluster instead of the exact location, it is possible to increase the performance to 75% including all classes.
A final set of components shows in two exemplary ways how to deduce additional inferences from the underlying spatio-temporal data. The first example presents a novel concept for predicting the ‘potential memorisation index’ for a certain location. The index is based on a cognitive model which derives the index from the user’s activity data in that area. The second example embeds each location in its urban fabric and thereby enriches its cluster’s metadata by further describing the temporal-semantic activity in an area (e.g. going to restaurants at noon).
The success of the client-side classification and prediction approach, despite the challenges of inaccurate and imbalanced data, supports the claimed benefits of the client-side modelling concept. Since modern data-driven services at some point do need to receive user data, the thesis’ computational model concludes with a concept for applying generalisation to semantic, temporal, and spatial data before sharing it with the remote service in order to comply with the overall goal to improve data privacy. In this context, the potentials of ensemble training (in regards to ANNs) are discussed in order to highlight the potential of only sharing the trained ANN instead of the raw input data.
While the results of our evaluation support the assets of the proposed framework, there are two important downsides of our approach compared to server-side modelling. First, both of these server-side advantages are rooted in the server’s access to multiple users’ data. This allows a remote service to predict spatio-in the user-specific data, which represents the second downside. While minor classes will likely be minor classes in a bigger dataset as well, for each class, there will still be more variety than in the user-specific dataset. The author emphasises that the approach presented in this work holds the potential to change the privacy paradigm in modern data-driven services. Finding combinations of client- and server-side modelling could prove a promising new path for data-driven innovation.
Beyond the technological perspective, throughout the thesis the author also offers a critical view on the data- and technology-driven development of this work. By introducing the client-side modelling with user-specific artificial neural networks, users generate their own algorithm. Those user-specific algorithms are influenced less by generalised biases or developers’ prejudices. Therefore, the user develops a more diverse and individual perspective through his or her user model. This concept picks up the idea of critical cartography, which questions the status quo of how space is perceived and represented.
Structuring process models
(2012)
One can fairly adopt the ideas of Donald E. Knuth to conclude that process modeling is both a science and an art. Process modeling does have an aesthetic sense. Similar to composing an opera or writing a novel, process modeling is carried out by humans who undergo creative practices when engineering a process model. Therefore, the very same process can be modeled in a myriad number of ways. Once modeled, processes can be analyzed by employing scientific methods. Usually, process models are formalized as directed graphs, with nodes representing tasks and decisions, and directed arcs describing temporal constraints between the nodes. Common process definition languages, such as Business Process Model and Notation (BPMN) and Event-driven Process Chain (EPC) allow process analysts to define models with arbitrary complex topologies. The absence of structural constraints supports creativity and productivity, as there is no need to force ideas into a limited amount of available structural patterns. Nevertheless, it is often preferable that models follow certain structural rules. A well-known structural property of process models is (well-)structuredness. A process model is (well-)structured if and only if every node with multiple outgoing arcs (a split) has a corresponding node with multiple incoming arcs (a join), and vice versa, such that the set of nodes between the split and the join induces a single-entry-single-exit (SESE) region; otherwise the process model is unstructured. The motivations for well-structured process models are manifold: (i) Well-structured process models are easier to layout for visual representation as their formalizations are planar graphs. (ii) Well-structured process models are easier to comprehend by humans. (iii) Well-structured process models tend to have fewer errors than unstructured ones and it is less probable to introduce new errors when modifying a well-structured process model. (iv) Well-structured process models are better suited for analysis with many existing formal techniques applicable only for well-structured process models. (v) Well-structured process models are better suited for efficient execution and optimization, e.g., when discovering independent regions of a process model that can be executed concurrently. Consequently, there are process modeling languages that encourage well-structured modeling, e.g., Business Process Execution Language (BPEL) and ADEPT. However, the well-structured process modeling implies some limitations: (i) There exist processes that cannot be formalized as well-structured process models. (ii) There exist processes that when formalized as well-structured process models require a considerable duplication of modeling constructs. Rather than expecting well-structured modeling from start, we advocate for the absence of structural constraints when modeling. Afterwards, automated methods can suggest, upon request and whenever possible, alternative formalizations that are "better" structured, preferably well-structured. In this thesis, we study the problem of automatically transforming process models into equivalent well-structured models. The developed transformations are performed under a strong notion of behavioral equivalence which preserves concurrency. The findings are implemented in a tool, which is publicly available.
Der ubiquitär exprimierte, multifunktionale Glucosetransporter GLUT8 gehört zur Klasse III der Familie der passiven Glucosetransporter, die aus insgesamt 14 Proteinen besteht. Die fünf Mitglieder der Klasse IIII unterscheiden sich strukturell leicht von den Mitgliedern der Klasse I und II (Joost und Thorens, 2001). GLUT8 besitzt ein N-terminales Dileucin-Motiv, das Teil eines [DE]XXXL[LI] Motivs ist, welches für die Sortierung des Transporters in späte Endosomen und Lysosomen verantwortlich ist (Augustin et al., 2005). Da bis heute kein Signal identifiziert wurde, das eine Translokation des Transporters zur Plasmamembran auslöst, wird eine intrazelluläre Funktion von GLUT8 vermutet (Widmer et al., 2005). Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde die intrazelluläre Funktion des Transporters in der Regulation der Glucosehomöostase des Körpers durch Analyse einer Slc2a8-knockout-Maus untersucht. Die homozygote Deletion des Transporters erbrachte lebensfähige Nachkommen, die sich augenscheinlich nicht von ihren Wildtyp-Geschwistern unterschieden. Allerdings wurde bei Verpaarungen heterozygoter Mäuse eine verminderte Anzahl an Slc2a8-/--Nachkommen beobachtet, die signifikant von der erwarteten Mendel’schen Verteilung abwich. Da Slc2a8 die höchste mRNA-Expression in den Testes aufwies und die Überprüfung der Fertilität mittels verschiedener homozygoter Verpaarungen eine Störung der weiblichen Fortpflanzungsfähigkeit ausschloss, wurden die Spermatozoen der Slc2a8-/--Mäuse eingehender untersucht. Als Ursache für die verringerte Anzahl von Slc2a8-/--Geburten wurde eine verminderte Prozentzahl motiler Slc2a8-/--Spermien ermittelt, die durch eine unzureichende mitochondriale Kondensation in den Spermien bedingt war. Diese Veränderung war mit einem reduzierten mitochondrialen Membranpotential assoziiert, was eine verminderte ATP-Produktion nach sich zog. Somit scheint GLUT8 in den Spermien an einem intrazellulären Transportprozess beteiligt zu sein, der einen Einfluss auf die oxidative Phosphorylierung der Mitochondrien ausübt. Im Gehirn wurde Slc2a8 besonders stark im Hippocampus exprimiert, der in der Regulation von körperlicher Aktivität, Explorationsverhalten, Erinnerungs- und Lernprozessen sowie Angst- und Stressreaktionen eine Rolle spielt. Außerdem wurde GLUT8 im Hypothalamus nachgewiesen, der unter anderem an der Regulation der Nahrungsaufnahme beteiligt ist. Die Slc2a8-/--Mäuse zeigten im Vergleich zu ihren Slc2a8+/+-Geschwistern eine signifikant gesteigerte körperliche Aktivität, die zusammen mit der von Membrez et al. (2006) publizierten erhöhten Zellproliferation im Hippocampus auf eine Nährstoffunterversorgung dieses Areals hindeutet. Die Nahrungsaufnahme war in Abwesenheit von GLUT8 nicht verändert, was zusammen mit dem nur geringfügig niedrigeren Körpergewicht der Slc2a8-/--Mäuse eine Funktion von GLUT8 im Glucose-sensing der Glucose-sensitiven Neurone des Gehirns ausschließt. Das leicht reduzierte Körpergewicht der Slc2a8-/--Mäuse ließ sich keinem bestimmten Organ- oder Gewebetyp zuordnen, sondern schien durch eine marginale Gewichtsreduktion aller untersuchten Gewebe bedingt zu sein. Zusammen mit den erniedrigten Blutglucosespiegeln und der anscheinend gesteigerten Lebenserwartung zeigten die Slc2a8-/--Mäuse Symptome einer leichten Nährstoffunterversorgung. GLUT8 scheint daher am Transport von Zuckerderivaten, die während des lysosomalen/endosomalen Abbaus von Glykoproteinen anfallen, beteiligt zu sein. Die so wiederaufbereiteten Zucker dienen dem Körper offenbar als zusätzliche Energiequelle.
Der Streifenkiwi (Apteryx mantelli) kommt im Freiland nur auf der Nordinsel Neuseelands vor. Aufgrund des gefährdeten Bestands ist eine sich selbst erhaltene Zoopopulation wichtig. Kenntnisse des Verhaltens helfen, die Ansprüche der Tiere zu verstehen. Zudem können sie darüber Auskunft geben, inwiefern das Wohlbefinden eines Tieres gegeben ist. Durch die Untersuchung der Brutaktivität sollte ein Überblick über den allgemeinen Verlauf der Brut gegeben und Aktivitätsmuster für den Berliner Hahn erarbeitet werden, um den Verlauf zukünftiger Bruten einschätzen und eventuell positiv beeinflussen zu können. Dazu kamen die Untersuchung der täglichen Aktivität einer Henne sowie Beobachtungen des Verhaltens der Tiere. Diese dienten der Bestandsaufnahme der gezeigten Verhaltensweisen und sollten zusammen mit der Aktivität die Grundlage zur Einschätzung bilden, ob die Ansprüche der Kiwis im Zoo Berlin erfüllt werden, und Hinweise zur Verbesserung der Haltung geben. Die Brutaktivität des Hahnes konnte über drei Brutperioden hinweg detailliert dargestellt werden und zeigte, dass nicht nur innerhalb der Art sondern bei einem einzigen Tier unter ähnlichen Bedingungen die Variabilität so groß sein kann, dass sie für Vorhersagen über den Erfolg einer Brut nicht geeignet ist. Im Zusammenhang mit der Aktivität der Henne ließen sich keine Auffälligkeiten erkennen, die auf eine allgemeine Störung der Tiere schließen lassen oder für eine Beeinträchtigung der Brut verantwortlich gemacht werden könnten. Soweit aus den Beobachtungen im Freiland geschlossen werden kann, scheinen die Kiwis im Zoo ein weitgehend natürliches Verhalten zu zeigen. Die Haltungsbedingungen scheinen den Ansprüchen der Tiere zu entsprechen. Es ließen sich nur bedingt Strategien entwickeln, um die Bedingungen für die Brut und damit für die Nachzucht zu verbessern, da sich die Aktivität des Hahnes während der Brut von Jahr zu Jahr als unerwartet variabel erwies. Für ein weiteres Verständnis des Brutverhaltens und eine mögliche Verbesserung der Bedingungen wäre eine Untersuchung zum Einfluss verschiedener Umweltfaktoren auf die Brutaktivität des Hahnes wünschenswert.