Aspekte der Modellbildung: Konzepte und Anwendung in der Atmungsphysiologie

Im ersten Teil 'Analyse der Grundlagen' der Dissertation 'Aspekte der Modellbildung: Konzepte und Anwendung in der Atmungsphysiologie' werden die Grundlagen zur Verfügung gestellt. Ausgehend von der Definition der modularer dynamischer Systeme im Kapitel 1 werden Grundbegriffe zu Modellen, Simulation und Modellentwicklung (Kapitel 2) dargelegt und schließlich folgt ein Kapitel über Netzmodelle. Im zweiten Teil wird 'der Prozess der Operationalisierung' untersucht. Im Kapitel 4 wird mit 'dem Koordinatensystem der Modellbildung' ein allgemeiner Lebenszyklus zur Modellbildung vorgestellt. Das Kapitel 5 zur 'Modellentwicklung' steht im Zentrum der Arbeit, wo eine generische Struktur für modulare Level-Raten-Modelle entwickelt wird. Das Kapitel endet mit einem Konzept zur Kalibrierung von Modellen, das auf Data Mining von Modelldaten basiert. Der Prozess der Operationalisierung endet mit der Validierung im sechsten Kapitel. 'Die Validierung am Beispiel der Atmungsphysiologie' im dritten Teil stellt die Anwendung der in beiden Teilen zuvor entwickelten Theorie dar. Zunächst wird das Projekt 'Evita-Weaning-System' vorgestellt, in dem die Arbeit entstanden ist. Ferner werden die notwendigen medizinischen Grundlagen der Atmungsphysiologie analysiert (Kapitel 7). Eine detaillierte Beschreibung des Modells der Atmungsphysiologie und der dabei entwickelten Algorithmen folgt im achten Kapitel. Die Arbeit schließt mit einem Kapitel zur Validierung des physiologischen Modells.

Identifikation transkriptioneller Alterationen menschlicher Tumoren und Entwicklung eines neuen auf RNA-Transfer basierenden Verfahrens zur Bestimmung der Genfunktion

Zielvorgaben der vorliegenden Arbeit war die Identifikation neuer selektiv in Tumoren aktivierter Gene sowie die Entwicklung eines methodischen Prozesses, um die molekularen Effekte der fehlerhaften Aktivierung solcher Gene zu untersuchen. Für die erste Fragestellung haben wir zwei komplementäre Methoden entwickelt. Zum einen haben wir nach neuen Mitglieder der Cancer/Germline (CG) Familie von Genen gesucht, die bereits attraktive Zielstrukturen laufender Phase I/IIa Studien sind. Zu diesem Zweck wurde ein bioinformatischer Data Mining Ansatz generiert. Dieser führte zur erfolgreichen in silico Klonierung neuer CG Gene. Zur Identifikation von in Tumorzellen überexprimierten Genen nutzten wir einen cDNA Mikroarray mit 1152 ausgewählten Genen mit direkter oder indirekter tumorimmunologischer oder tumorbiologischer Relevanz. Die komparative transkriptionelle Untersuchung von humanen Tumor- und Normalgeweben mit diesem Array führte zur Wiederentdeckung bereits bekannter, aber auch zur Aufdeckung bisher nicht beschriebener tumor-assoziierter Transkriptionsveränderungen. Der zweite große Schwerpunkt dieser Arbeit war die Technologieentwicklung eines versatilen Prozesses zur Untersuchung von molekularen Effekten eines aberrant in Zellen exprimierten Gens. Zur Simulation dieser Situation stellten wir in vitro transkribierte RNA dieses Gens her und elektroporierten diese in Zielzellen. Transkriptionsanalysen solcher Transfektanden mit Affymetrix Oligonukleotid Mikroarray deckten auf gesamt-genomischer Ebene ganze Kaskaden konsekutiver, transkriptioneller Alterationen auf.

Statistical problems related to excitation threshold and reset value of membrane potentials

Die vorliegende Arbeit ist motiviert durch biologische Fragestellungen bezüglich des Verhaltens von Membranpotentialen in Neuronen. Ein vielfach betrachtetes Modell für spikende Neuronen ist das Folgende. Zwischen den Spikes verhält sich das Membranpotential wie ein Diffusionsprozess X der durch die SDGL dX_t= beta(X_t) dt+ sigma(X_t) dB_t gegeben ist, wobei (B_t) eine Standard-Brown'sche Bewegung bezeichnet. Spikes erklärt man wie folgt. Sobald das Potential X eine gewisse Exzitationsschwelle S überschreitet entsteht ein Spike. Danach wird das Potential wieder auf einen bestimmten Wert x_0 zurückgesetzt. In Anwendungen ist es manchmal möglich, einen Diffusionsprozess X zwischen den Spikes zu beobachten und die Koeffizienten der SDGL beta() und sigma() zu schätzen. Dennoch ist es nötig, die Schwellen x_0 und S zu bestimmen um das Modell festzulegen. Eine Möglichkeit, dieses Problem anzugehen, ist x_0 und S als Parameter eines statistischen Modells aufzufassen und diese zu schätzen. In der vorliegenden Arbeit werden vier verschiedene Fälle diskutiert, in denen wir jeweils annehmen, dass das Membranpotential X zwischen den Spikes eine Brown'sche Bewegung mit Drift, eine geometrische Brown'sche Bewegung, ein Ornstein-Uhlenbeck Prozess oder ein Cox-Ingersoll-Ross Prozess ist. Darüber hinaus beobachten wir die Zeiten zwischen aufeinander folgenden Spikes, die wir als iid Treffzeiten der Schwelle S von X gestartet in x_0 auffassen. Die ersten beiden Fälle ähneln sich sehr und man kann jeweils den Maximum-Likelihood-Schätzer explizit angeben. Darüber hinaus wird, unter Verwendung der LAN-Theorie, die Optimalität dieser Schätzer gezeigt. In den Fällen OU- und CIR-Prozess wählen wir eine Minimum-Distanz-Methode, die auf dem Vergleich von empirischer und wahrer Laplace-Transformation bezüglich einer Hilbertraumnorm beruht. Wir werden beweisen, dass alle Schätzer stark konsistent und asymptotisch normalverteilt sind. Im letzten Kapitel werden wir die Effizienz der Minimum-Distanz-Schätzer anhand simulierter Daten überprüfen. Ferner, werden Anwendungen auf reale Datensätze und deren Resultate ausführlich diskutiert.