Untersuchungen zur Verbreitung von Klasse II-Transposons wie Tn21, Tn501 und Tn3 in terrestrischen Habitaten

Mobile genetische Elementen wie Transposons wurden in unbelasteten Böden nachgewiesen. Hierzu wurden unterschiedliche Ansätze gewählt: Verschiedene, unbelastete Böden wurden mittels PCR auf das Vorhandensein von Markergenen, in diesem Fall Transposasen vom Typ Tn3, Tn21 und Tn501, hin untersucht. Hierzu wurde ein System entwickelt, welches es ermöglichte die Gesamt-DNA aus verschiedensten Böden mit einem System einfach und reproduzierbar zu extrahieren und anschließend mittels PCR zu untersuchen. Die mittlere Nachweisgrenze dieses Systems lag bei 9 x 10 *3 Templates / g Boden. Ein paralleler Ansatz erfolgte, indem aus den gleichen, unbelasteten Böden Bakterien mittels Selektivmedien isoliert wurden. Diese Isolate wurden anschließend auf genetische Marker hin untersucht. Transposons, bzw. Transposasen konnten in den unbelasteten Böden in weitaus geringerer Zahl als aus belasteten Böden bekannt nachgewiesen werden. Jedoch verhielten sich die unterschiedlichen Elemente in der Verteilung wie aus belasteten Böden bekannt. Am häufigsten wurde Tn21 dann Tn501 nachgewiesen. Tn3, nach dem auch gescreent wurde, konnte nicht nachgewiesen werden. Anschließend wurden diese Böden mittels Bodensäulen unter Laborbedingungen auf die Übertragung von potentiell transponierbaren Elementen aus der autochthonen Flora hin untersucht. Mittels dieses Experimentes konnte kein transponierbares Element nachgewiesen werden. Weiterhin wurden vorhandene Boden-Bakterienkollektive auf das Vorhandensein von Transposons mittels Gensondentechnik und PCR auf Transposasen hin gescreent. Auch hier konnten wiederum Signale zu Tn21, Tn501 und in diesem Falle auch Tn3 erhalten werden. Einige dieser Isolate wurden mittels Southern-Blot und Sequenzierung näher charakterisiert. Bei den Sequenzvergleichen einer so erhaltenen 2257 bp langen Sequenz wurde diese als Transposase der Tn21-Familie mit großer Homologie zur Transposase von Tn5060 bestimmt.

Framework for middleware executed on mobile devices

Die ubiquitäre Datenverarbeitung ist ein attraktives Forschungsgebiet des vergangenen und aktuellen Jahrzehnts. Es handelt von unaufdringlicher Unterstützung von Menschen in ihren alltäglichen Aufgaben durch Rechner. Diese Unterstützung wird durch die Allgegenwärtigkeit von Rechnern ermöglicht die sich spontan zu verteilten Kommunikationsnetzwerken zusammen finden, um Informationen auszutauschen und zu verarbeiten. Umgebende Intelligenz ist eine Anwendung der ubiquitären Datenverarbeitung und eine strategische Forschungsrichtung der Information Society Technology der Europäischen Union. Das Ziel der umbebenden Intelligenz ist komfortableres und sichereres Leben. Verteilte Kommunikationsnetzwerke für die ubiquitäre Datenverarbeitung charakterisieren sich durch Heterogenität der verwendeten Rechner. Diese reichen von Kleinstrechnern, eingebettet in Gegenstände des täglichen Gebrauchs, bis hin zu leistungsfähigen Großrechnern. Die Rechner verbinden sich spontan über kabellose Netzwerktechnologien wie wireless local area networks (WLAN), Bluetooth, oder UMTS. Die Heterogenität verkompliziert die Entwicklung und den Aufbau von verteilten Kommunikationsnetzwerken. Middleware ist eine Software Technologie um Komplexität durch Abstraktion zu einer homogenen Schicht zu reduzieren. Middleware bietet eine einheitliche Sicht auf die durch sie abstrahierten Ressourcen, Funktionalitäten, und Rechner. Verteilte Kommunikationsnetzwerke für die ubiquitäre Datenverarbeitung sind durch die spontane Verbindung von Rechnern gekennzeichnet. Klassische Middleware geht davon aus, dass Rechner dauerhaft miteinander in Kommunikationsbeziehungen stehen. Das Konzept der dienstorienterten Architektur ermöglicht die Entwicklung von Middleware die auch spontane Verbindungen zwischen Rechnern erlaubt. Die Funktionalität von Middleware ist dabei durch Dienste realisiert, die unabhängige Software-Einheiten darstellen. Das Wireless World Research Forum beschreibt Dienste die zukünftige Middleware beinhalten sollte. Diese Dienste werden von einer Ausführungsumgebung beherbergt. Jedoch gibt es noch keine Definitionen wie sich eine solche Ausführungsumgebung ausprägen und welchen Funktionsumfang sie haben muss. Diese Arbeit trägt zu Aspekten der Middleware-Entwicklung für verteilte Kommunikationsnetzwerke in der ubiquitären Datenverarbeitung bei. Der Schwerpunkt liegt auf Middleware und Grundlagentechnologien. Die Beiträge liegen als Konzepte und Ideen für die Entwicklung von Middleware vor. Sie decken die Bereiche Dienstfindung, Dienstaktualisierung, sowie Verträge zwischen Diensten ab. Sie sind in einem Rahmenwerk bereit gestellt, welches auf die Entwicklung von Middleware optimiert ist. Dieses Rahmenwerk, Framework for Applications in Mobile Environments (FAME²) genannt, beinhaltet Richtlinien, eine Definition einer Ausführungsumgebung, sowie Unterstützung für verschiedene Zugriffskontrollmechanismen um Middleware vor unerlaubter Benutzung zu schützen. Das Leistungsspektrum der Ausführungsumgebung von FAME² umfasst: • minimale Ressourcenbenutzung, um auch auf Rechnern mit wenigen Ressourcen, wie z.B. Mobiltelefone und Kleinstrechnern, nutzbar zu sein • Unterstützung für die Anpassung von Middleware durch Änderung der enthaltenen Dienste während die Middleware ausgeführt wird • eine offene Schnittstelle um praktisch jede existierende Lösung für das Finden von Diensten zu verwenden • und eine Möglichkeit der Aktualisierung von Diensten zu deren Laufzeit um damit Fehlerbereinigende, optimierende, und anpassende Wartungsarbeiten an Diensten durchführen zu können Eine begleitende Arbeit ist das Extensible Constraint Framework (ECF), welches Design by Contract (DbC) im Rahmen von FAME² nutzbar macht. DbC ist eine Technologie um Verträge zwischen Diensten zu formulieren und damit die Qualität von Software zu erhöhen. ECF erlaubt das aushandeln sowie die Optimierung von solchen Verträgen.

Evolving Distributed Algorithms with Genetic Programming

Distributed systems are one of the most vital components of the economy. The most prominent example is probably the internet, a constituent element of our knowledge society. During the recent years, the number of novel network types has steadily increased. Amongst others, sensor networks, distributed systems composed of tiny computational devices with scarce resources, have emerged. The further development and heterogeneous connection of such systems imposes new requirements on the software development process. Mobile and wireless networks, for instance, have to organize themselves autonomously and must be able to react to changes in the environment and to failing nodes alike. Researching new approaches for the design of distributed algorithms may lead to methods with which these requirements can be met efficiently. In this thesis, one such method is developed, tested, and discussed in respect of its practical utility. Our new design approach for distributed algorithms is based on Genetic Programming, a member of the family of evolutionary algorithms. Evolutionary algorithms are metaheuristic optimization methods which copy principles from natural evolution. They use a population of solution candidates which they try to refine step by step in order to attain optimal values for predefined objective functions. The synthesis of an algorithm with our approach starts with an analysis step in which the wanted global behavior of the distributed system is specified. From this specification, objective functions are derived which steer a Genetic Programming process where the solution candidates are distributed programs. The objective functions rate how close these programs approximate the goal behavior in multiple randomized network simulations. The evolutionary process step by step selects the most promising solution candidates and modifies and combines them with mutation and crossover operators. This way, a description of the global behavior of a distributed system is translated automatically to programs which, if executed locally on the nodes of the system, exhibit this behavior. In our work, we test six different ways for representing distributed programs, comprising adaptations and extensions of well-known Genetic Programming methods (SGP, eSGP, and LGP), one bio-inspired approach (Fraglets), and two new program representations called Rule-based Genetic Programming (RBGP, eRBGP) designed by us. We breed programs in these representations for three well-known example problems in distributed systems: election algorithms, the distributed mutual exclusion at a critical section, and the distributed computation of the greatest common divisor of a set of numbers. Synthesizing distributed programs the evolutionary way does not necessarily lead to the envisaged results. In a detailed analysis, we discuss the problematic features which make this form of Genetic Programming particularly hard. The two Rule-based Genetic Programming approaches have been developed especially in order to mitigate these difficulties. In our experiments, at least one of them (eRBGP) turned out to be a very efficient approach and in most cases, was superior to the other representations.