Resource use pattern and agroecosystem functioning in Rawanganga micro-watershed in Garhwal Himalaya, India

Agro-ecological resource use pattern in a traditional hill agricultural watershed in Garhwal Himalaya was analysed along an altitudinal transect. Thirty one food crops were found, although only 0.5% agriculture land is under irrigation in the area. Fifteen different tree species within agroforestry systems were located and their density varied from 30-90 trees/ha. Grain yield, fodder from agroforest trees and crop residue were observed to be highest between 1200 and 1600 m a.s.l. Also the annual energy input- output ratio per hectare was highest between 1200 and 1600 m a.s.l. (1.46). This higher input- output ratio between 1200-1600 m a.s.l. was attributed to the fact that green fodder, obtained from agroforestry trees, was considered as farm produce. The energy budget across altitudinal zones revealed 95% contribution of the farmyard manure and the maximum output was in terms of either crop residue (35%) or fodder (55%) from the agroforestry component. Presently on average 23%, 29% and 41% cattle were dependent on stall feeding in villages located at higher, lower and middle altitudes respectively. Similarly, fuel wood consumption was greatly influenced by altitude and family size. The efficiency and sustainability of the hill agroecosystem can be restored by strengthening of the agroforestry component. The approach will be appreciated by the local communities and will readily find their acceptance and can ensure their effective participation in the programme.

Capturing Emergent Semantics from Social Annotation Systems

The ongoing growth of the World Wide Web, catalyzed by the increasing possibility of ubiquitous access via a variety of devices, continues to strengthen its role as our prevalent information and commmunication medium. However, although tools like search engines facilitate retrieval, the task of finally making sense of Web content is still often left to human interpretation. The vision of supporting both humans and machines in such knowledge-based activities led to the development of different systems which allow to structure Web resources by metadata annotations. Interestingly, two major approaches which gained a considerable amount of attention are addressing the problem from nearly opposite directions: On the one hand, the idea of the Semantic Web suggests to formalize the knowledge within a particular domain by means of the "top-down" approach of defining ontologies. On the other hand, Social Annotation Systems as part of the so-called Web 2.0 movement implement a "bottom-up" style of categorization using arbitrary keywords. Experience as well as research in the characteristics of both systems has shown that their strengths and weaknesses seem to be inverse: While Social Annotation suffers from problems like, e. g., ambiguity or lack or precision, ontologies were especially designed to eliminate those. On the contrary, the latter suffer from a knowledge acquisition bottleneck, which is successfully overcome by the large user populations of Social Annotation Systems. Instead of being regarded as competing paradigms, the obvious potential synergies from a combination of both motivated approaches to "bridge the gap" between them. These were fostered by the evidence of emergent semantics, i. e., the self-organized evolution of implicit conceptual structures, within Social Annotation data. While several techniques to exploit the emergent patterns were proposed, a systematic analysis - especially regarding paradigms from the field of ontology learning - is still largely missing. This also includes a deeper understanding of the circumstances which affect the evolution processes. This work aims to address this gap by providing an in-depth study of methods and influencing factors to capture emergent semantics from Social Annotation Systems. We focus hereby on the acquisition of lexical semantics from the underlying networks of keywords, users and resources. Structured along different ontology learning tasks, we use a methodology of semantic grounding to characterize and evaluate the semantic relations captured by different methods. In all cases, our studies are based on datasets from several Social Annotation Systems. Specifically, we first analyze semantic relatedness among keywords, and identify measures which detect different notions of relatedness. These constitute the input of concept learning algorithms, which focus then on the discovery of synonymous and ambiguous keywords. Hereby, we assess the usefulness of various clustering techniques. As a prerequisite to induce hierarchical relationships, our next step is to study measures which quantify the level of generality of a particular keyword. We find that comparatively simple measures can approximate the generality information encoded in reference taxonomies. These insights are used to inform the final task, namely the creation of concept hierarchies. For this purpose, generality-based algorithms exhibit advantages compared to clustering approaches. In order to complement the identification of suitable methods to capture semantic structures, we analyze as a next step several factors which influence their emergence. Empirical evidence is provided that the amount of available data plays a crucial role for determining keyword meanings. From a different perspective, we examine pragmatic aspects by considering different annotation patterns among users. Based on a broad distinction between "categorizers" and "describers", we find that the latter produce more accurate results. This suggests a causal link between pragmatic and semantic aspects of keyword annotation. As a special kind of usage pattern, we then have a look at system abuse and spam. While observing a mixed picture, we suggest that an individual decision should be taken instead of disregarding spammers as a matter of principle. Finally, we discuss a set of applications which operationalize the results of our studies for enhancing both Social Annotation and semantic systems. These comprise on the one hand tools which foster the emergence of semantics, and on the one hand applications which exploit the socially induced relations to improve, e. g., searching, browsing, or user profiling facilities. In summary, the contributions of this work highlight viable methods and crucial aspects for designing enhanced knowledge-based services of a Social Semantic Web.

Vom Biofilm zur planktonischen Lebensform

Im ersten Teil dieser Dissertation stand die Analyse der Motilitätsentwicklung bei Vertretern der Gattung Methylobacterium im Vordergrund. Diese zu den pink pigmentierten fakultativ methylotrophen Mikroorganismen (PPFMs) gehörenden Prokaryoten sind in der Umwelt weit verbreitet. Besonders häufig besiedeln die Mikroben pflanzliche Oberflächen und können als so genannte Phytosymbionten in einer wechselseitigen Beziehung zu pflanzlichen Organismen stehen. In aquatischer Umgebung können Methylobakterien Flagellen aufweisen. Hierbei handelt es sich um spezielle Fortbewegungsorganellen, die den Mikroben eine aktive Beweglichkeit ermöglichen. Die Ausbildung polarer Einzelflagellen bei Methylobacterium-Zellen in planktonischer Lebensweise konnte unter Anwendung verschiedener mikroskopischer Techniken dokumentiert werden. Quantitative Beweglichkeitsstudien zeigten einen charakteristischen Entwicklungsverlauf, korreliert mit den Wachstumsphasen der Bakterienkulturen und machten deutlich, dass die Motilitätsrate durch Umweltfaktoren, wie z. B. die Nährstoffversorgung, beeinflusst werden kann. Es konnte gezeigt werden, dass die Pflanzen-assoziierten PPFMs in der Lage sind, zwischen einer sessilen und planktonischen Lebensweise zu wechseln und dass sowohl die zelluläre Beweglichkeit als auch die Biofilm-Bildung der Prokaryoten ein reversibles, reaktivierbares Verhalten darstellt. Weiterhin konnte belegt werden, dass die Motilität der epiphytischen Mikroben bezüglich der Besiedelung von Pflanzen, z. B. bei der Ausbreitung auf Keimblatt-Oberflächen von Sonnenblumen (Helianthus annuus), keine zentrale Rolle spielt und eine endophytische Lebensweise unwahrscheinlich ist. Ziel der Arbeit war weiterhin die Charakterisierung und Identifizierung eines aus der Phyllosphäre der Echten Feige (Ficus carica, Standort Griechenland) isolierten Bakterien-Stammes (Mtb. sp. Fc1). Die fakultativ methylotrophe Stoffwechseleigenschaft, sowie die auffällige rötliche Pigmentierung belegen, dass es sich um einen Vertreter der PPFMs handelt. Die Analyse morphologischer, physiologischer und biochemischer Eigenschaften bestätigte in Übereinstimmung mit molekularphylogenetischen Untersuchungen zur Klassifizierung und taxonomischen Einordnung, dass es sich um Pflanzen-assoziierte Mikroben der Gattung Methylobacterium handelt. Analysen der 16S rDNA sowie partieller Sequenzen der für Methylobakterien etablierten Marker-Gene mxaF und gyrB verdeutlichten die phylogenetische Stellung und die evolutionären Beziehungen des Ficus-Isolates. Obwohl enge Verwandtschaftsverhältnisse zu anderen Methylobacterium-Arten ermittelt werden konnten, war eine Identifizierung als valide beschriebene Spezies nicht möglich. Die Resultate legen den Schluss nahe, dass es sich um eine neue, unbeschriebene Spezies der epiphytisch lebenden Methylobakterien handelt.

Magneto-optische Oberflächenplasmonresonanzeffekte in austauschverschobenen Dünnschichtsystemen

Die Wechselwirkungen zwischen Biomolekülen spielen eine zentrale Rolle in der biochemischen und pharmazeutischen Forschung. In der biomolekularen Interaktionsanalyse sind dabei Biosensoren auf Basis des Oberflächenplasmonresonanzeffekts (SPR-Effekt) weitverbreitet. Seit Einführung der ersten kommerziellen SPR-Biosensoren Anfang der 1990er Jahre wurden verschiedenste Messanordnungen sowie Materialsysteme mit dem Ziel einer möglichst hohen Empfindlichkeit getestet. Eine Möglichkeit zur Steigerung der Empfindlichkeit klassischer SPR-Systeme bieten sogenannte magneto-optische SPR-Biosensoren (MOSPR-Biosensoren). Grundlage der Empfindlichkeitssteigerung ist die gleichzeitige Messung des SPR-Effekts und des transversalen magneto-optischen KERR-Effekts (tMOKE). Bisherige Untersuchungen haben sich meist auf den Einfluss der Magnetisierung freier ferromagnetischer Schichten beschränkt. Im Rahmen dieser Arbeit wurden erstmals austauschverschobene Dünnschichtsysteme (EB-Systeme), eine Kombination aus Ferromagnet und Antiferromagnet, hinsichtlich ihrer Eignung für SPR- und MOSPR-basierte biosensorische Anwendungen untersucht. Aufgrund der remanenten Magnetisierung der ferromagnetischen Schicht und ihrer magnetischen Strukturierbarkeit sind EB-Systeme eine hochinteressante Plattform zur Realisierung neuer Biosensorkonzepte. Zur Reduzierung der stark dämpfendenden Wirkung magnetischer Materialien wurde das hier betrachtete IrMn/Co EB-System zwischen zwei Goldschichten eingebettet. Eine Gegenüberstellung optimierter Au/ IrMn/Co/Au-Systeme mit einem reinen Au-System, wie es typischerweise in kommerziellen SPR-basierten Biosensoren eingesetzt wird, demonstriert, dass mit den entwickelten EB-Systemen vergleichbare Empfindlichkeiten in SPR-Sensor-Anwendungen erreicht werden können. Die magneto-optische Aktivität der untersuchten Dünnschichtsysteme liegt im Bereich der Literaturwerte für Au/Co/Au-Systeme, mit denen erhöhte Empfindlichkeiten gegenüber Standard-SPR-Biosensoren realisiert wurden. Auf Grundlage magnetisch strukturierter Au/IrMn/Co/Au-Systeme wurden neue Biosensorkonzepte entwickelt und getestet. Erste Experimente belegen, dass mit diesen Schichtsystemen eine gleichzeitige Detektion der magnetisierungsabhängigen Reflektivitäten in ortsauflösenden MOSPR-Messungen möglich ist. Eine solche Messanordnung profitiert von der erhöhten Empfindlichkeit MOSPR-basierter Biosensoren, hohen Messgeschwindigkeiten und einem verbesserten Signal-Rausch-Verhältnis. Weiterhin wurde der domänenwandassistierte Transport (DOWMAT) superparamagnetischer Partikel über der Oberfläche eines exemplarischen EB-Systems, zur Sensorintegration von Misch-, Reinigungs- und Aufkonzentrationsfunktionen erfolgreich getestet. Die Ergebnisse demonstrieren, dass ein Transport von Partikelreihen mit hohen Geschwindigkeiten bei moderaten externen Magnetfeldern über den entwickelten Schichtsystemen möglich ist. Die Agglomeration der Partikel wird dabei intrinsisch vermieden. Diese Beobachtungen verdeutlichen die Vorzüge des DOWMAT-Mechanismus für biosensorische Anwendungen. Die präsentierten Untersuchungen bilden die Grundlage auf dem Weg zur Umsetzung neuer vielversprechender Biosensorkonzepte, die eine Schlüsselfunktion in der medizinischen point-of-care-Diagnostik bei der Detektion kleinster Konzentrationen krankheitsrelevanter Biomarker einnehmen können.