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Denkmalentdeckungen
(2007)
»Wenn du reisen willst, mußt du die Geschichte dieses Landes kennen und lieben. Das ist ganz unerläßlich. [...] Wag’ es getrost und du wirst es nicht bereuen. Eigentümliche Freuden und Genüsse werden dich begleiten. Du wirst Entdeckungen machen, denn überall wohin du kommst, wirst du, vom Touristenstandpunkt aus, eintreten wie in ›jungfräuliches Land‹. Du wirst Klosterruinen begegnen, von deren Existenz höchstens die nächste Stadt eine leise Kenntnis hatte; du wirst inmitten alter Dorfkirchen, deren zerbröckelter Schindelturm nur auf Elend deutete, große Wandbilder oder in den treppenlosen Grüften reiche Kupfersärge mit Kruzifix und vergoldeten Wappenschildern finden; du wirst Schlachtfelder überschreiten, Wendenkirchhöfe, Heidengräber, von denen die Menschen nichts mehr wissen.«
Die in diesem Bildband gesammelten »Denkmalentdeckungen« verstehen sich als Einladung zu einer Reise durch das Land Brandenburg. Theodor Fontane hatte für ein solches Unternehmen genau den richtigen Blick, als er in seinen »Wanderungen durch die Mark Brandenburg« 1864 diese Sätze schrieb. Auch heute noch sollten wir seiner Anregung zu Begegnungen mit der Geschichte und der Kunstgeschichte des Landes folgen, die uns im Dialog der Kulturen und der Zeiten eine Standortbestimmung in der Gegenwart und eine Orientierung für die Zukunft zugleich bietet.
Prediction of hybrid biomass in Arabidopsis thaliana by selected parental SNP and metabolic markers
(2009)
A recombinant inbred line (RIL) population, derived from two Arabidopsis thaliana accessions, and the corresponding testcrosses with these two original accessions were used for the development and validation of machine learning models to predict the biomass of hybrids. Genetic and metabolic information of the RILs served as predictors. Feature selection reduced the number of variables (genetic and metabolic markers) in the models by more than 80% without impairing the predictive power. Thus, potential biomarkers have been revealed. Metabolites were shown to bear information on inherited macroscopic phenotypes. This proof of concept could be interesting for breeders. The example population exhibits substantial mid-parent biomass heterosis. The results of feature selection could therefore be used to shed light on the origin of heterosis. In this respect, mainly dominance effects were detected.
Prediction of hybrid biomass in Arabidopsis thaliana by selected parental SNP and metabolic markers
(2009)
A recombinant inbred line (RIL) population, derived from two Arabidopsis thaliana accessions, and the corresponding testcrosses with these two original accessions were used for the development and validation of machine learning models to predict the biomass of hybrids. Genetic and metabolic information of the RILs served as predictors. Feature selection reduced the number of variables (genetic and metabolic markers) in the models by more than 80% without impairing the predictive power. Thus, potential biomarkers have been revealed. Metabolites were shown to bear information on inherited macroscopic phenotypes. This proof of concept could be interesting for breeders. The example population exhibits substantial mid-parent biomass heterosis. The results of feature selection could therefore be used to shed light on the origin of heterosis. In this respect, mainly dominance effects were detected.