Anthropology in the twenty-first century : a view of, and from, Germany

The article explores the developments in German-language anthropology in the past decades, focussing on the period after the 1970s. It argues that the recent history of German-language Ethnologie (social and cultural anthropology) is one of catching-up modernization. German-speaking anthropologists are increasingly involved in, and contribute to, broader theoretical debates, publish in English and in international journals, and are actively engaged in international academic networks. The paper discusses how and under what conditions of knowledge production these transformations have taken place. It analyses the changing institutional environment in which German anthropologists have worked and work today, as well as the theoretical impulses from within and outside the discipline that have given rise to the contemporary orientation of German-language anthropology as an anthropology of the 'present'. Finally, and beyond the focus on Germany, the article offers some ideas on the future of anthropology as a symmetrical social science, characterized by a continued strong reliance on field work and a high level of 'worldliness', a basic attitude of systematically shifting perspectives, the critical reflection of the social and political embeddedness of knowledge production, and an engagement with social theory across disciplinary boundaries.

Algorithmen zur labelfreien quantitativen Proteomanalyse auf Basis datenunabhängig-akquirierter LC-MS-Daten

Moderne ESI-LC-MS/MS-Techniken erlauben in Verbindung mit Bottom-up-Ansätzen eine qualitative und quantitative Charakterisierung mehrerer tausend Proteine in einem einzigen Experiment. Für die labelfreie Proteinquantifizierung eignen sich besonders datenunabhängige Akquisitionsmethoden wie MSE und die IMS-Varianten HDMSE und UDMSE. Durch ihre hohe Komplexität stellen die so erfassten Daten besondere Anforderungen an die Analysesoftware. Eine quantitative Analyse der MSE/HDMSE/UDMSE-Daten blieb bislang wenigen kommerziellen Lösungen vorbehalten. rn| In der vorliegenden Arbeit wurden eine Strategie und eine Reihe neuer Methoden zur messungsübergreifenden, quantitativen Analyse labelfreier MSE/HDMSE/UDMSE-Daten entwickelt und als Software ISOQuant implementiert. Für die ersten Schritte der Datenanalyse (Featuredetektion, Peptid- und Proteinidentifikation) wird die kommerzielle Software PLGS verwendet. Anschließend werden die unabhängigen PLGS-Ergebnisse aller Messungen eines Experiments in einer relationalen Datenbank zusammengeführt und mit Hilfe der dedizierten Algorithmen (Retentionszeitalignment, Feature-Clustering, multidimensionale Normalisierung der Intensitäten, mehrstufige Datenfilterung, Proteininferenz, Umverteilung der Intensitäten geteilter Peptide, Proteinquantifizierung) überarbeitet. Durch diese Nachbearbeitung wird die Reproduzierbarkeit der qualitativen und quantitativen Ergebnisse signifikant gesteigert.rn| Um die Performance der quantitativen Datenanalyse zu evaluieren und mit anderen Lösungen zu vergleichen, wurde ein Satz von exakt definierten Hybridproteom-Proben entwickelt. Die Proben wurden mit den Methoden MSE und UDMSE erfasst, mit Progenesis QIP, synapter und ISOQuant analysiert und verglichen. Im Gegensatz zu synapter und Progenesis QIP konnte ISOQuant sowohl eine hohe Reproduzierbarkeit der Proteinidentifikation als auch eine hohe Präzision und Richtigkeit der Proteinquantifizierung erreichen.rn| Schlussfolgernd ermöglichen die vorgestellten Algorithmen und der Analyseworkflow zuverlässige und reproduzierbare quantitative Datenanalysen. Mit der Software ISOQuant wurde ein einfaches und effizientes Werkzeug für routinemäßige Hochdurchsatzanalysen labelfreier MSE/HDMSE/UDMSE-Daten entwickelt. Mit den Hybridproteom-Proben und den Bewertungsmetriken wurde ein umfassendes System zur Evaluierung quantitativer Akquisitions- und Datenanalysesysteme vorgestellt.

A multi-regional view on aging societies accounting for the existence of non-tradable goods

This thesis assesses the question, whether accounting for non-tradable goods sectors in a calibrated Auerbach-Kotlikoff multi-regional overlapping-generations-model significantly affects this model’s results when simulating the economic impact of demographic change. Non-tradable goods constitute a major part of up to 80 percent of GDP of modern economies. At the same time, multi-regional overlapping-generations-models presented by literature on demographic change so far ignored their existence and counterfactually assumed perfect tradability between model regions. Moreover, this thesis introduces the assumption of an increasing preference share for non-tradable goods of old generations. This fact-based as-sumption is also not part of models in relevant literature. rnThese obvious simplifications of common models vis-à-vis reality notwithstanding, this thesis concludes that differences in results between a model featuring non-tradable goods and a common model with perfect tradability are very small. In other words, the common simplifi-cation of ignoring non-tradable goods is unlikely to lead to significant distortions in model results. rnIn order to ensure that differences in results between the ‘new’ model, featuring both non-tradable and tradable goods, and the common model solely reflect deviations due to the more realistic structure of the ‘new’ model, both models are calibrated to match exactly the same benchmark data and thus do not show deviations in their respective baseline steady states.rnA variation analysis performed in this thesis suggests that differences between the common model and a model with non-tradable goods can theoretically be large, but only if the bench-mark tradable goods sector is assumed to be unrealistically small.rnFinally, this thesis analyzes potential real exchange rate effects of demographic change, which could occur due to regional price differences of non-tradable goods. However, results show that shifts in real exchange rate based on these price differences are negligible.rn