Determination of the gluon polarisation from open charm production at COMPASS

One of the main goals of the COMPASS experiment at CERN is the determination of the gluon polarisation in the nucleon. It is determined from spin asymmetries in the scattering of 160 GeV/c polarised muons on a polarised LiD target. The gluon polarisation is accessed by the selection of photon-gluon fusion (PGF) events. The PGF-process can be tagged through hadrons with high transverse momenta or through charmed hadrons in the final state. The advantage of the open charm channel is that, in leading order, the PGF-process is the only process for charm production, thus no physical background contributes to the selected data sample. This thesis presents a measurement of the gluon polarisation from the COMPASS data taken in the years 2002-2004. In the analysis, charm production is tagged through a reconstructed D0-meson decaying in $D^{0}-> K^{-}pi^{+}$ (and charge conjugates). The reconstruction is done on a combinatorial basis. The background of wrong track pairs is reduced using kinematic cuts to the reconstructed D0-candidate and the information on particle identification from the Ring Imaging Cerenkov counter. In addition, the event sample is separated into D0-candidates, where a soft pion from the decay of the D*-meson to a D0-meson, is found, and the D0-candidates without this tag. Due to the small mass difference between D*-meson and D0-meson the signal purity of the D*-tagged sample is about 7 times higher than in the untagged sample. The gluon polarisation is measured from the event asymmetries for the for the different spin configurations of the COMPASS target. To improve the statistical precision of the final results, the events in the final sample are weighted. This method results in an average value of the gluon polarisation in the x-range covered by the data. For the COMPASS data from 2002-2004, the resulting value of the gluon polarisation is $=-0.47+-0.44 (stat)+-0.15(syst.)$. The result is statistically compatible with the existing measurements of $$ in the high-pT channel. Compared to these, the open charm measurement has the advantage of a considerably smaller model dependence.

Medicalgenomics.org : an open source database and retrieval system for biomedical analysis

Die Molekularbiologie von Menschen ist ein hochkomplexes und vielfältiges Themengebiet, in dem in vielen Bereichen geforscht wird. Der Fokus liegt hier insbesondere auf den Bereichen der Genomik, Proteomik, Transkriptomik und Metabolomik, und Jahre der Forschung haben große Mengen an wertvollen Daten zusammengetragen. Diese Ansammlung wächst stetig und auch für die Zukunft ist keine Stagnation absehbar. Mittlerweile aber hat diese permanente Informationsflut wertvolles Wissen in unüberschaubaren, digitalen Datenbergen begraben und das Sammeln von forschungsspezifischen und zuverlässigen Informationen zu einer großen Herausforderung werden lassen. Die in dieser Dissertation präsentierte Arbeit hat ein umfassendes Kompendium von humanen Geweben für biomedizinische Analysen generiert. Es trägt den Namen medicalgenomics.org und hat diverse biomedizinische Probleme auf der Suche nach spezifischem Wissen in zahlreichen Datenbanken gelöst. Das Kompendium ist das erste seiner Art und sein gewonnenes Wissen wird Wissenschaftlern helfen, einen besseren systematischen Überblick über spezifische Gene oder funktionaler Profile, mit Sicht auf Regulation sowie pathologische und physiologische Bedingungen, zu bekommen. Darüber hinaus ermöglichen verschiedene Abfragemethoden eine effiziente Analyse von signalgebenden Ereignissen, metabolischen Stoffwechselwegen sowie das Studieren der Gene auf der Expressionsebene. Die gesamte Vielfalt dieser Abfrageoptionen ermöglicht den Wissenschaftlern hoch spezialisierte, genetische Straßenkarten zu erstellen, mit deren Hilfe zukünftige Experimente genauer geplant werden können. Infolgedessen können wertvolle Ressourcen und Zeit eingespart werden, bei steigenden Erfolgsaussichten. Des Weiteren kann das umfassende Wissen des Kompendiums genutzt werden, um biomedizinische Hypothesen zu generieren und zu überprüfen.