Proteins encoded in genomic regions associated with immune-mediated disease physically interact and suggest underlying biology

Genome-wide association studies (GWAS) have defined over 150 genomic regions unequivocally containing variation predisposing to immune-mediated disease. Inferring disease biology from these observations, however, hinges on our ability to discover the molecular processes being perturbed by these risk variants. It has previously been observed that different genes harboring causal mutations for the same Mendelian disease often physically interact. We sought to evaluate the degree to which this is true of genes within strongly associated loci in complex disease. Using sets of loci defined in rheumatoid arthritis (RA) and Crohn's disease (CD) GWAS, we build protein-protein interaction (PPI) networks for genes within associated loci and find abundant physical interactions between protein products of associated genes. We apply multiple permutation approaches to show that these networks are more densely connected than chance expectation. To confirm biological relevance, we show that the components of the networks tend to be expressed in similar tissues relevant to the phenotypes in question, suggesting the network indicates common underlying processes perturbed by risk loci. Furthermore, we show that the RA and CD networks have predictive power by demonstrating that proteins in these networks, not encoded in the confirmed list of disease associated loci, are significantly enriched for association to the phenotypes in question in extended GWAS analysis. Finally, we test our method in 3 non-immune traits to assess its applicability to complex traits in general. We find that genes in loci associated to height and lipid levels assemble into significantly connected networks but did not detect excess connectivity among Type 2 Diabetes (T2D) loci beyond chance. Taken together, our results constitute evidence that, for many of the complex diseases studied here, common genetic associations implicate regions encoding proteins that physically interact in a preferential manner, in line with observations in Mendelian disease.

Selection and recombination drive the evolution of MHC class II DRB diversity in ungulates

Major histocompatibility complex (MHC) antigen-presenting genes are the most variable loci in vertebrate genomes. Host-parasite co-evolution is assumed to maintain the excessive polymorphism in the MHC loci. However, the molecular mechanisms underlying the striking diversity in the MHC remain contentious. The extent to which recombination contributes to the diversity at MHC loci in natural populations is still controversial, and there have been only few comparative studies that make quantitative estimates of recombination rates. In this study, we performed a comparative analysis for 15 different ungulates species to estimate the population recombination rate, and to quantify levels of selection. As expected for all species, we observed signatures of strong positive selection, and identified individual residues experiencing selection that were congruent with those constituting the peptide-binding region of the human DRB gene. However, in addition for each species, we also observed recombination rates that were significantly different from zero on the basis of likelihood-permutation tests, and in other non-quantitative analyses. Patterns of synonymous and non-synonymous sequence diversity were consistent with differing demographic histories between species, but recent simulation studies by other authors suggest inference of selection and recombination is likely to be robust to such deviations from standard models. If high rates of recombination are common in MHC genes of other taxa, re-evaluation of many inference-based phylogenetic analyses of MHC loci, such as estimates of the divergence time of alleles and trans-specific polymorphism, may be required.

Power Calculations for Preclinical Studies Using a K-Sample Rank Test and the Lehmann Alternative Hypothesis

Power calculations in a small sample comparative study, with a continuous outcome measure, are typically undertaken using the asymptotic distribution of the test statistic. When the sample size is small, this asymptotic result can be a poor approximation. An alternative approach, using a rank based test statistic, is an exact power calculation. When the number of groups is greater than two, the number of calculations required to perform an exact power calculation is prohibitive. To reduce the computational burden, a Monte Carlo resampling procedure is used to approximate the exact power function of a k-sample rank test statistic under the family of Lehmann alternative hypotheses. The motivating example for this approach is the design of animal studies, where the number of animals per group is typically small.

A Faster Circular Binary Segmentation Algorithm for the Analysis of Array CGH Data

Motivation: Array CGH technologies enable the simultaneous measurement of DNA copy number for thousands of sites on a genome. We developed the circular binary segmentation (CBS) algorithm to divide the genome into regions of equal copy number (Olshen {\it et~al}, 2004). The algorithm tests for change-points using a maximal $t$-statistic with a permutation reference distribution to obtain the corresponding $p$-value. The number of computations required for the maximal test statistic is $O(N^2),$ where $N$ is the number of markers. This makes the full permutation approach computationally prohibitive for the newer arrays that contain tens of thousands markers and highlights the need for a faster. algorithm. Results: We present a hybrid approach to obtain the $p$-value of the test statistic in linear time. We also introduce a rule for stopping early when there is strong evidence for the presence of a change. We show through simulations that the hybrid approach provides a substantial gain in speed with only a negligible loss in accuracy and that the stopping rule further increases speed. We also present the analysis of array CGH data from a breast cancer cell line to show the impact of the new approaches on the analysis of real data. Availability: An R (R Development Core Team, 2006) version of the CBS algorithm has been implemented in the ``DNAcopy'' package of the Bioconductor project (Gentleman {\it et~al}, 2004). The proposed hybrid method for the $p$-value is available in version 1.2.1 or higher and the stopping rule for declaring a change early is available in version 1.5.1 or higher.

A graph theoretic approach to testing associations between disparate sources of functional genomic data

The last few years have seen the advent of high-throughput technologies to analyze various properties of the transcriptome and proteome of several organisms. The congruency of these different data sources, or lack thereof, can shed light on the mechanisms that govern cellular function. A central challenge for bioinformatics research is to develop a unified framework for combining the multiple sources of functional genomics information and testing associations between them, thus obtaining a robust and integrated view of the underlying biology. We present a graph theoretic approach to test the significance of the association between multiple disparate sources of functional genomics data by proposing two statistical tests, namely edge permutation and node label permutation tests. We demonstrate the use of the proposed tests by finding significant association between a Gene Ontology-derived "predictome" and data obtained from mRNA expression and phenotypic experiments for Saccharomyces cerevisiae. Moreover, we employ the graph theoretic framework to recast a surprising discrepancy presented in Giaever et al. (2002) between gene expression and knockout phenotype, using expression data from a different set of experiments.

COVARIATE-ADJUSTED NONPARAMETRIC ANALYSIS OF MAGNETIC RESONANCE IMAGES USING MARKOV CHAIN MONTE CARLO

Permutation tests are useful for drawing inferences from imaging data because of their flexibility and ability to capture features of the brain that are difficult to capture parametrically. However, most implementations of permutation tests ignore important confounding covariates. To employ covariate control in a nonparametric setting we have developed a Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm for conditional permutation testing using propensity scores. We present the first use of this methodology for imaging data. Our MCMC algorithm is an extension of algorithms developed to approximate exact conditional probabilities in contingency tables, logit, and log-linear models. An application of our non-parametric method to remove potential bias due to the observed covariates is presented.

Genetic association studies under the population stratification, family pedigree and application to genome-wide association studies

This dissertation has three separate parts: the first part deals with the general pedigree association testing incorporating continuous covariates; the second part deals with the association tests under population stratification using the conditional likelihood tests; the third part deals with the genome-wide association studies based on the real rheumatoid arthritis (RA) disease data sets from Genetic Analysis Workshop 16 (GAW16) problem 1. Many statistical tests are developed to test the linkage and association using either case-control status or phenotype covariates for family data structure, separately. Those univariate analyses might not use all the information coming from the family members in practical studies. On the other hand, the human complex disease do not have a clear inheritance pattern, there might exist the gene interactions or act independently. In part I, the new proposed approach MPDT is focused on how to use both the case control information as well as the phenotype covariates. This approach can be applied to detect multiple marker effects. Based on the two existing popular statistics in family studies for case-control and quantitative traits respectively, the new approach could be used in the simple family structure data set as well as general pedigree structure. The combined statistics are calculated using the two statistics; A permutation procedure is applied for assessing the p-value with adjustment from the Bonferroni for the multiple markers. We use simulation studies to evaluate the type I error rates and the powers of the proposed approach. Our results show that the combined test using both case-control information and phenotype covariates not only has the correct type I error rates but also is more powerful than the other existing methods. For multiple marker interactions, our proposed method is also very powerful. Selective genotyping is an economical strategy in detecting and mapping quantitative trait loci in the genetic dissection of complex disease. When the samples arise from different ethnic groups or an admixture population, all the existing selective genotyping methods may result in spurious association due to different ancestry distributions. The problem can be more serious when the sample size is large, a general requirement to obtain sufficient power to detect modest genetic effects for most complex traits. In part II, I describe a useful strategy in selective genotyping while population stratification is present. Our procedure used a principal component based approach to eliminate any effect of population stratification. The paper evaluates the performance of our procedure using both simulated data from an early study data sets and also the HapMap data sets in a variety of population admixture models generated from empirical data. There are one binary trait and two continuous traits in the rheumatoid arthritis dataset of Problem 1 in the Genetic Analysis Workshop 16 (GAW16): RA status, AntiCCP and IgM. To allow multiple traits, we suggest a set of SNP-level F statistics by the concept of multiple-correlation to measure the genetic association between multiple trait values and SNP-specific genotypic scores and obtain their null distributions. Hereby, we perform 6 genome-wide association analyses using the novel one- and two-stage approaches which are based on single, double and triple traits. Incorporating all these 6 analyses, we successfully validate the SNPs which have been identified to be responsible for rheumatoid arthritis in the literature and detect more disease susceptibility SNPs for follow-up studies in the future. Except for chromosome 13 and 18, each of the others is found to harbour susceptible genetic regions for rheumatoid arthritis or related diseases, i.e., lupus erythematosus. This topic is discussed in part III.

Ermittlung der Umschlagleistung von Hochregallagern unter Berücksichtigung lagerorganisatorischer Rahmenbedingungen

Umschlagleistung, Stellplatzzahl und Stellplatzkosten sind häufig für Lagersysteme die bedeutendsten Kenngrößen. Die Einflussfaktoren auf die Umschlagleistung lassen sich in technische und organisatorische Größen einteilen. Während für die technischen Parameter eine Reihe von Berechnungsvorschriften existieren, werden die organisatorischen Einflussgrößen meist nur qualitativ beschrieben oder durch Simulationsmodelle in speziellen Einzelfällen untersucht. Es soll hier eine Methode vorgestellt werden, die es ermöglicht die Umschlagleistung unter Berücksichtigung ausgewählter organisatorischer Einflussgrößen durch Nutzung von Simulationsdatenbanken zu berechnen. Die allgemeingültigen Simulationsergebnisse können mittels eines Berechnungsprogramms auf jedes beliebige Hochregallager übertragen werden. Dafür sind neben MS Excel keine weiteren Softwareprodukte erforderlich. 1. Einleitung Die produktionswirtschaftlichen Anforderungen an die Unternehmen sind zunehmend geprägt durch Globalisierung und damit durch eine zunehmende Komplexität sowie vertiefte Arbeitsteiligkeit. Es entsteht eine zunehmend breitere Streuung der Fertigungsstandorte und Kooperationsbeziehungen. Es gibt letztlich mehr Lager- und Umschlagprozesse in der Lieferkette. Andererseits bringt der erhöhte Qualitäts- und Kostendruck steigende Fixkosten mit sich, er zwingt zur ständigen Rationalisierung der Materialwirtschaft. Es besteht der Zwang zum Einsatz neuer technisch-elektronischer Mittel zur Kontrolle und Steuerung der logistischen Ketten. Im Lager bedeutet das eine zunehmende Nutzung der Informations- und Kommunikationstechnik zur Lager- und Fertigungssteuerung, auch in Verbindung mit Forderungen der Rückverfolgbarkeit der Produkte. An die Logistikleistungen werden damit Anforderungen wie Schnelligkeit, Qualität und Kostenminimierung gestellt. Letztlich bestehen die Warenbereitstellungs- und Verteilsysteme aus der technischen Grundstruktur, dem Lagertyp und dessen Geometrie sowie der dabei einsetzbaren Bedientechnik und deren kinematischen Daten. Der organisatorische Rahmen dieser Systeme ist gekennzeichnet durch die Nutzung diverser Ein- und Auslagerstrategien, die auch wesentlich Kosten und Leistungen (Umschlagleistung) des zu betrachtenden Lagersystems bestimmen. Aufgrund der genannten Forderungen muss es gelingen, aus dem eingesetzten technischen System durch organisatorisch effizienten Betrieb maximale Leistung bei gleichzeitig minimal eingesetzten Kosten zu erzielen. Neben den Investitionskosten sind bei der Planung von automatischen Lagersystemen die erreichbaren mittleren Spielzeiten der Bedientechnik von entscheidender Bedeutung, um die erforderliche Umschlagleistung des Lagers zu gewährleisten. Hierzu existieren eine Reihe von Berechnungsvorschriften und –normen. Diese Berechnungen berücksichtigen jedoch nicht die Auswirkungen der Lagerorganisation, wie beispielsweise fahrzeitminimale Kombinationen von Ein- und Auslageraufträgen bei Doppelspielen, Zonierungsmaßnahmen, die Auswirkungen von verschiedenen Füllgraden des Lagers oder Lagerplatzstrategien. 2. Stand der Technik 2.1. Lagertypen Abbildung 1: Systematische Einteilung der Lagertypen In Abbildung 1 sind verschiedene Lagertypen dargestellt und nach Kriterien eingeteilt. Soll eine Einschränkung hinsichtlich am Markt häufig vorkommender automatischer Palettenlager getroffen werden, so sind besonders die in der Abbildung hervorgehobenen Typen zu nennen. Eine Auswahl der einzelnen Lagertypen erfolgt dann anhand von Kosten, Umschlagleistung und bei Kompaktlagern vorrangig anhand von Flächen- und Raumnutzungsgrad. Werden die Kostenunterschiede bei Personal, Rechentechnik und Steuerungssoftware in den verschiedenen Lagertypen und -ausführungen der jeweiligen Typen vernachlässigt, unterscheiden sich die Gesamtkosten der Lager lediglich in der Bedientechnik sowie in den statisch bedingten Kosten der Regalkonstruktion. Die wichtigsten Kosteneinflüsse auf die Regale sind wiederum Bauhöhe und Bauart (Regalkonstruktion oder selbsttragendes Bauwerk). Abbildung 2 zeigt die zu erwartenden Umschlagleistungen1) der verschiedenen Lagertypen in Abhängigkeit der benötigten Stellplatzanzahl. Die darauf folgende Abbildung 3 zeigt die zu erwartenden Investitionskosten1) je Stellplatz. Die berücksichtigten Kenngrößen sind nachstehend dargestellt. Die abgebildeten Kurven machen deutlich, dass insbesondere Umschlagleistung der Lager und deren Flächen- bzw. Raumnutzungsgrad gegensätzlich verlaufen. Somit sind auch die Einsatzgebiete der Lagertypen voneinander abgrenzbar. Während Hochregallager für Anwendungsfälle mit hohem Gutumschlag in Frage kommen, werden die Kompaktlager eher in Objekten mit begrenztem Platz oder hohen Raumkosten (bspw. Kühllager) eingesetzt. Somit sind Kompaktlager auch häufig für die Umplanung bzw. der notwendigen Vergrößerung der Lagerkapazität innerhalb einer bestehenden baulichen Hülle interessant. Abbildung 2: Umschlagleistungen der verschiedenen Lagertypen Abbildung 3: Investitionskosten der einzelnen Lagertypen 2.2. Einzel-/ Doppelspiele Um anhand der Technik und der geometrischen Verhältnisse im Lager die höchstmögliche Umschlagleistung zu erzielen, ist es sinnvoll, Doppelspiele (DS) zu generieren. Somit ist nicht wie bei Einzelspielen (ES) je umgeschlagene Ladeeinheit eine Leerfahrt erforderlich, sondern nur je zweiter Ladeeinheit. Das Bediengerät fährt also vom Einlagerpunkt direkt zum Auslagerpunkt, ohne zum Übergabepunkt zurückkehren zu müssen. Diese Vorgehensweise setzt die Kenntnis der nächsten Fahraufträge und gegebenenfalls die Möglichkeit der Veränderung derer Reihenfolge voraus. Für eine Optimierung der Umschlagleistung ist die bei DS entstehende Leerfahrt (Zwischenfahrstrecke) und damit die Zwischenfahrzeit zu minimieren (vgl. 3.5). Nachfolgend beschriebene Untersuchungen beziehen sich jeweils auf Doppelspiele. Abbildung 4: Darstellung der anzufahrenden Lagerplätze in der Regalwand,links: Einzelspiel, rechts: Doppelspiel 2.3. Berechnungsvorschriften für Umschlagleistungen von Lagern Es existieren eine Reihe von Vorschriften zur Berechnung der Umschlagleistung von Lagern, exemplarisch sind drei Berechnungsvorschriften dargestellt. Die Richtlinie VDI 3561 [VDI3561] ermöglicht die Berechnung der Spielzeit auch für Doppelspiele. Dazu werden zwei Referenzpunkte festgelegt, die den Aus- bzw. Einlagerpunkt darstellen. Ein Doppelspiel besteht dann aus der Summe folgender Einzelzeiten: • der Hinfahrt vom Übergabepunkt zum Einlagerpunkt (P1), • der Leerfahrt vom Ein- zum Auslagerpunkt (P2) und der • Rückfahrt vom Auslagerpunkt zum Übergabepunkt (vgl. Abb.4 rechts). Die Summe dieser Einzelzeiten wird danach mit der Summe der Übergabezeiten addiert. Der Unterschied der Richtlinie und der Berechnungsvorschrift nach [Gud00] bestehen im wesentlichen aus der Lage der Ein- und Auslagerpunkte. Fahrzeitberechnung nach VDI 3561 P1 ; P2 Fahrzeitberechnung nach Gudehus 1) P1 ; P2 1)Annahme: Vernachlässigung von Totzeiten, Lastaufnahmefaktor = 1 Wird davon ausgegangen, dass in Abhängigkeit der Gassengeometrie immer nur eine der beiden Fahrzeitanteile (vertikal bzw. horizontal) spielzeitbestimmend ist, so ergeben sich beide Fahrstrecken zu 4/3 der jeweiligen Gesamtabmessung. Der Unterschied der beiden Berechnungsvorschriften liegt lediglich in der Aufteilung der Gesamtfahrstrecke auf die Teilfahrstrecken Hin-, Rück- bzw. Zwischenfahrt. Da jedoch die Fahrzeit zu den Anfahrpunkten in der Regel nicht von der gleichen Fahrzeitkomponente bestimmt wird, kommt es in der Praxis zu Unterschieden im Berechnungsergebnis. Die unter dem Titel „Leistungsnachweis für Regalbediengeräte, Spielzeiten“ stehende Norm FEM 9.851 [FEM9.851] beschäftigt sich ebenfalls mit der Berechnung von Spielzeiten von Regalbediengeräten (RBG). Dabei werden sechs verschiedene Anwendungsfälle generiert, die am häufigsten in der Praxis vorkommen. Diese unterscheiden sich insbesondere in der Lage der Übergabepunkte für die Ein- und Auslagerung. Dabei werden die Punkte sowohl horizontal als auch vertikal verschoben. Es werden hierbei auch Fälle betrachtet, in denen der Auslagerpunkt nicht mit dem Einlagerpunkt übereinstimmt, sich beispielsweise auch an dem gegenüberliegenden Gassenende befinden kann. Wird der einfachste Fall betrachtet, dass sich der Übergabepunkt für die Ein- und Auslagerung übereinstimmend an einer unteren Ecke der Gasse befindet, stimmen die Berechnungsformeln mit [Gud00] weitgehend überein. 2.4. Kritik und Untersuchungsansatz Die Berechnung der mittleren Spielzeit der einzelnen Lagergassen durch die beschriebenen Normen erfolgt in der Regel ohne die Berücksichtigung der Geschwindigkeitsdiagonalen, deren Steigung c durch nachstehendes Verhältnis gegeben ist. Eine genaue Betrachtung der verschiedenen Gassengeometrien im Verhältnis zu den Geschwindigkeiten der Bediengeräte zeigt, dass es bei ungünstiger Lage der Geschwindigkeitsdiagonalen in der Regalwand zu Abweichungen der Berechnungsnormen von der tatsächlich zu erwartenden mittleren Spielzeit kommt. Im praktischen Lagerbetrieb wird mit verschiedenen Maßnahmen der Lagerorganisation versucht, die Umschlagleistung zu erhöhen. Diese Maßnahmen können jedoch mit den hier beschriebenen Normen und Berechnungsmethoden nicht berücksichtigt werden. Da Zonierungen, Lagerplatzstrategien oder Reihenfolgeoptimierungen der Ein- und Auslageraufträge (Zuordnungsproblem) Einfluss auf die Umschlagleistung des Lagers haben, sollten sie auch bei der Berechnung berücksichtigt werden. In den zahlreichen Veröffentlichungen mit dem Ziel der Erhöhung der Umschlagleistung eines Lagerbereiches finden sich häufig Darstellungen, die einzelne Auswirkungen der Lagerorganisation untersuchen. Dabei bleiben aber die gegenseitigen Beeinflussungen und Wechselwirkungen meist unberücksichtigt. Um dennoch solche Einflussgrößen realitätsnah berücksichtigen zu können, werden üblicherweise Simulationsmodelle erstellt, die den jeweiligen Anwendungsfall nachbilden. Die Erstellung solcher Modelle benötigt jedoch neben der entsprechenden Software Zeit und verursacht damit weitere Kosten. Aus diesem Grund ist ein solches Vorgehen erst bei einem bestimmten Grad an Komplexität der Anlage sinnvoll. Damit ist die Übertragbarkeit solcher Modelle auf verschiedene Anwendungsfälle nicht immer gegeben. 3. Dynamische Spielzeitberechnung 3.1. Vorgehen und Abgrenzung zum Forschungsstand Um die Auswirkungen der Lagerorganisation auf die Umschlagleistung sinnvoll abschätzen zu können, wurde ein allgemeingültiges Simulationsmodell erstellt. Dieses Modell startet sich nach vorgeschriebener Simulationszeit selbstständig neu mit vordefinierten Änderungen der Eingangsgrößen wie z. B.. Geschwindigkeiten und Beschleunigungen der Bedientechnik in Abhängigkeit der Gassengeometrie. Nacheinander konnten somit ausgewählte, in das Modell implementierte Lagerorganisationsformen untersucht werden. Der Unterschied zu bisherigen in der Literatur dokumentierter Untersuchungen besteht in der Berücksichtigung gegenseitiger Wechselwirkungen der Lagerorganisation. Bisher wurden dagegen die verschiedenen Strategien und Regeln im Lagerbetrieb meist nur losgelöst voneinander unter einem speziellen abgegrenzten Blickwinkel betrachtet. Um die Menge an Simulationsergebnissen für einen praktischen Einsatz zur Verfügung zu stellen, wurde ein Programm auf Basis von MS Excel erstellt, das die relevanten Simulationsdaten aufarbeitet und dem Anwender einfach und übersichtlich zur Verfügung stellt. Es ist somit möglich, die gefundenen Simulationsergebnisse auf verschiedenste Hochregal-Lagersysteme zu übertragen. Das Berechnungsmodell wurde an einem existierenden Hochregallager getestet. Es können Aussagen hinsichtlich der optimalen, d. h. spielzeit- und kostenminimalen Lagergeometrie unter Berücksichtigung gegebener Randbedingungen getroffen werden. 3.2. Übergabepunkte Neben den verschiedenen untersuchten Lagerstrategien wurde zunächst nach Möglichkeiten gesucht, die Umschlagleistungen des Typs der herkömmlichen Hochregallager unter technischen Gesichtspunkten zu verbessern. Dabei wurde v. a. die Verlegung des Übergabepunktes in die Mitte der Gassenwand untersucht. Dies hat das Ziel, die mittleren Verfahrwege der Bedientechnik im Lager zu halbieren. Abbildung 5: Maximale Verfahrwege der Bedientechnik in der Regalgasse Die Ver- und Entsorgung des Materials an den Übergabeplätzen mit Lagergut kann hierbei durch zwei verschiedene Möglichkeiten gelöst werden: • Zuführung in x- oder y-Richtung, • Zuführung in z-Richtung. Ersteres Vorgehen führt in Abhängigkeit der Anzahl der Zu- und Abführkanäle zu einem großen Verlust an Lagerplätzen. Bei letzterem Vorgehen liegen die Versorgungskanäle senkrecht zu den Verfahrwegen der Bedientechnik. Das hat den Vorteil, dass die Versorgung der Übergabeplätze über die gleichen Ver- und Entsorgungskanäle erfolgt und somit erheblich weniger Lagerplatz benötigt wird. Dieses Vorgehen benötigt jedoch neben erhöhtem Steuerungsaufwand eine veränderte konstruktive Gestaltung der Gassenübergänge z. B. durch klappbare Brücken oder ein entsprechendes aus- und einfahrbares Gabelsystem. Da sich hierbei die RBG und das Lagergut behindern können, wurden Simulationsuntersuchungen zur Minimierung der Wartezeiten der RBG durchgeführt. Je mehr Kanäle für die Ein- und Auslagerung zur Verfügung stehen, umso kürzer sind die Wartezeiten der Bediengeräte. Dabei bieten sich insbesondere zwei Optimierungsstrategien an, die diese Wartezeiten minimieren können. Einerseits verursachen gassenreine Kanäle keine zusätzlichen Wartezeiten der RBG, da die benötigte Palette im jeweiligen Einlagerungskanal zur Verfügung steht. Zudem reduzieren sich die Einlagerungskanäle, je weiter die Mitte des Lagerblocks erreicht wird. Andererseits steigen die Wartezeiten der RBG schnell an, je ungünstiger das Verhältnis von Gassenanzahl zu Einlagerungskanälen wird. Dies gilt auch bei sinnvoller Begrenzung der Gassenanzahl pro Einlagerungskanal. Abbildung 6: Reihenfolgeoptimale Einschleusung der Einlagerpaletten, keine Beschränkung der Gassen pro Kanal Ist die Zahl der Gassen des Lagerblockes größer als die Zahl der Einschleuskanäle, so ist eine optimale Reihenfolge der Paletten umzusetzen, bei der die Paletten gleichmäßig auf alle Kanäle verteilt werden. Abbildung 6 zeigt die so erreichten mittleren Wartezeiten der RBG. Hier ist der Abstand zwischen zwei Paletten, die in den gleichen Gang eingelagert werden müssen, am größten. Dies führt zu minimalen Stillstandszeiten der RBG. Für die Ausschleusung der Paletten aus dem Lagerblock ist jedoch ein Kanal ausreichend. Eine technische Realisierbarkeit (auch hinsichtlich der Funktionssicherheit der Gassenbrücken) ist zu prüfen. Eine wirtschaftliche Umsetzung einer solchen Beschickung der RBG, so hat der Versuch gezeigt, macht Sinn. Es kann hierbei bei günstiger Lage der Übergabepunkte in der Regalwand nahezu 50 % der Fahrzeit eingespart werden. Bei vergleichsweise langen und hohen Gassen kann damit die mittlere Spielzeit teilweise um über 25 % gesenkt werden. 3.3. Lagerplatzstrategien Es wurden insbesondere zwei verschiedene Strategien untersucht. Einerseits wurde zur besseren Vergleichbarkeit die chaotische Lagerplatzauswahl (nachfolgend: Strategie „Chaotisch“) sowie die in der Literatur auch als „Kürzeste Fahrzeitregel (KFZ)“ bezeichnete Strategie [Gla05]. Letztere soll nachfolgend aufgrund der Auswahl des jeweils vordersten Lagerplatzes als Strategie „KFZ“ bezeichnet werden. In Abbildung 7 sind die bei zunehmender Gassengeometrie sich in Abhängigkeit der Strategien vergrößernden Fahrzeitunterschiede dargestellt. Damit ist bei höheren bzw. längeren Gassen die Strategie „KFZ�� empfehlenswert. Abbildung 7: Vergleich der Strategien „Chaotisch“ und „KFZ“ bei unzonierter Lagergasse In ist weiterhin zu erkennen, dass der Einfluss der Beschleunigung bei längeren Fahrstrecken abnimmt. Insbesondere bei kleinen Gassenabmessungen kann der Beschleunigungseinfluss nicht vernachlässigt werden. So sind in Abbildung 8 Gassenabmessungen angegeben, von wo ab die Beschleunigung der Bedientechnik der jeweiligen Richtungskomponente vernachlässigbar ist. Die Grenze des Beschleunigungseinflusses wurde mit 5 % der Gesamtfahrzeit willkürlich festgelegt. Es ist zu erkennen, dass der Beschleunigungseinfluss mit höherer Geschwindigkeit zunimmt, da das RBG eine längere Zeit und damit auch eine längere Fahrstrecke benötigt, um die Maximalgeschwindigkeit zu erreichen. Abbildung 8:Vernachlässigungsgrenzen der Beschleunigung Anhand des Diagramms ist weiterhin zu erkennen, dass die Beschleunigungen bei in der Praxis geläufigen Gassenlängen nicht zu vernachlässigen sind. Ein zur Validierung der Simulation genutztes Lager (ca. 80 x 40m, vx ≈ 1,8 m/s, vy ≈ 0,8 m/s) liegt hinsichtlich der Gassenlänge über der festgelegten Grenze, hinsichtlich seiner Höhe jedoch darunter. Somit sind auch hier die Beschleunigungen nicht zu vernachlässigen. 3.4. Zonierung Die häufigste und bekannteste Form der Zonierung in der Lagergasse ist die ABC-Zonierung. Diese geht davon aus, dass durch eine Platzierung der umsatzstarken Paletten (Schnelldreher) in der Nähe des Übergabeplatzes die mittleren Fahrstrecken der Bedientechnik vermindert werden. Abbildung 9 zeigt das Verhältnis der mittleren Anfahrpunkte in Abhängigkeit der Zonierungsart. Die Zahlenkombination (80/20) kennzeichnet bspw. 80 % des Gesamtumsatzes zu dem ihn verursachenden 20 % Mengenanteil der gesamten eingelagerten Palettenzahl [Pfo96]. Abbildung 9: Mittlere Anfahrpunkte relativ zu den Gesamtabmessungen, chaotische Lagerplatzvergabe Abbildung 10 stellt den Einfluss des Zusammenwirkens von Lagerplatzstrategien und der Zonierung dar. Dabei ist zu erkennen, dass sich bei ungünstiger Sortenverteilung von 80/80 (Umsatz-/ Mengenanteil) das Verhältnis der mittleren Fahrzeit gegenüber der unzonierten Gasse bei größeren Abmessungen erhöht. Bei günstigem Zonierungsfall (80/20) ist dieser Zusammenhang nicht zu beobachten. Hier bringt eine Zonierung Vorteile. Weiterhin ist zu erkennen, dass die Vorteile einer Zonierung bei gleichzeitig verbesserter Lagerplatzstrategie geringer sind. Abbildung 10: Zonierungsabhängige Auswirkungen der Lagerplatzstrategien auf die Fahrzeiten 3.5. Optimierung der Auftragsreihenfolge Die beschriebenen Lagerplatzvergabestrategien und Zonierungen haben das Ziel, durch Verminderung der Anfahr- und Rückwege der Bedientechnik die Fahrstrecken und damit die Fahr- und Spielzeiten zu verringern. Eine Optimierung der Reihenfolge bzw. der Zuordnung der Ein- und Auslageraufträge bei der Bildung von Doppelspielen soll dagegen die Strecken der Leerfahrten zwischen den kombinierten Lagerplätzen verringern. Auch hier konnten Auswirkungen bspw. der Zonierung nachgewiesen werden. Abbildung 11: Optimierung der Zwischenfahrzeit, Fahrzeit im Vergleich zu unoptimierter Fahrzeit Abbildung 11 zeigt die optimierten Zwischenfahrzeiten im Vergleich zu unoptimierten Zwischenfahrzeiten. Da eine Testung aller Möglichkeiten (Permutation) zu unzumutbarem Rechenaufwand führt, konnten hier nur Kombinationen von maximal 8 x 8 Aufträgen durchgeführt werden. Um dennoch auch größere Auftragspools berechnen zu können, wurde auf das Vogelsche Approximationsverfahren zurückgegriffen. Die dargestellten Kurvenverläufe stellen eine idealisierte Kennlinie der gefundenen Ergebnisse dar. Um in der Praxis eine solche Optimierung durchführen zu können, müssen die jeweils folgenden Aufträge bekannt sein. 3.6. Füllgrad Abbildung 12 zeigt Untersuchungen zum Füllgrad des Lagers. Minderungen der Umschlagleistungen waren ab einem Füllgrad von ca. 80% zu erkennen. Es konnten zwei Knickpunkte der Kurve der Umschlagleistung beobachtet werden. Der Punkt P1 stellt die Länge dar, unter der eine Verringerung der Leistung des Lagers eintritt. Der Punkt P2 beschreibt die Länge, unter der das Absinken der Umschlagleistung des Lagers verstärkt wird. Abbildung 12: Auswirkungen des Füllgrades des Lagers auf die Umschlagleistung 3.7. Berechnungsprogramm Um die Simulationsergebnisse auf beliebige Anwendungsfälle übertragen zu können, wurde ein Berechnungsprogramm erstellt. Durch Berechnung der wirksamen Gassenlänge werden die simulierten Fahrzeiten durch Interpolation auf die Daten des Anwendungsfalls übertragen. Es fließen insbesondere auch die untersuchten Auswirkungen der Lagerorganisation in die Berechnungen ein. Zur besseren Vergleichbarkeit der Berechnungsergebnisse sowie zur Definition der durch die Lagerorganisation erreichten Leistungserhöhung, wurden die Ergebnisse den Berechnungsnormen gegenübergestellt. Als weiteres Ergebnis des Programms können die Kosten des Lagers abgeschätzt werden. Dabei werden die Kosten für das Lager insgesamt, als auch die je Lagerplatz berechnet. Zunächst müssen bei zu projektierenden Lagern die Abmessungen, die Anzahl der Lagergassen und die technischen Daten der Bedientechnik festgelegt werden. Die Geometrie der Lagergasse bestimmt sich in diesem Stadium durch die Anzahl der benötigten Stellplätze und der räumlichen Restriktionen. Dabei werden unter Berücksichtigung der eingegebenen Grenzabmessungen für Breite, Tiefe und Höhe die Anzahl der Regalgassen berechnet. Hierzu werden durch den Einsatz von teuren RBG lange und hohe Gassen bevorzugt. Die Gassen werden so gestaltet, dass sowohl die Gassengeometrie optimal ist, als auch die maximale Bedienhöhe der Geräte erreicht wird. Um die geforderte Lagerplatzanzahl zu erlangen, werden Vielfache der so dimensionierten Regalgasse gebildet, bis die benötigte Stellplatzanzahl erstmals überschritten ist. Grenzen der Abmessungen können bspw. durch die einzusetzende Bedientechnik oder bereits bestehende Lagerhülle gegeben sein. 4. Zusammenfassung und Ausblick Anhand der Untersuchungen wurde eine Möglichkeit aufgezeigt, die es dem Anwender ermöglicht, ohne zusätzliche Hilfsmittel und spezielle Kenntnis von Simulationsprogrammen die Umschlagleistung eines Lagers zu berechnen. Er greift durch die Nutzung eines Berechnungsprogramms, das in MS Excel- VBA (Visual Basic for Applications) erstellt wurde auf eine Simulationsdatenbank zu. Diese Simulationsdatenbank berücksichtigt wesentliche organisatorische und technische Daten eines Lagersystems. Der Bediener kann somit die Umschlagleistung für seinen Planungsfall unter Berücksichtigung der Lagerorganisation sowie deren Wechselwirkungen berechnen. Um das Einsatzgebiet der Methode zu erweitern und allgemeiner zu gestalten sind weitere Vervollständigungen der Maßnahmenbibliothek sinnvoll. Zum Anderen ist es möglich, die Simulationsdatenbank um andere Lagertypen sowie mehrfachtiefe Einlagerungen zu erweitern.

Genomewide association for a dominant pigmentation gene in sheep

Most published genomewide association studies (GWAS) in sheep have investigated recessively inherited monogenic traits. The objective here was to assess the feasibility of performing GWAS for a dominant trait for which the genetic basis was already known. A total of 42 Manchega and Rasa Aragonesa sheep that segregate solid black or white coat pigmentation were genotyped using the SNP50 BeadChip. Previous analysis in Manchegas demonstrated a complete association between the pigmentation trait and alleles of the MC1R gene, setting an a priori expectation for GWAS. Multiple methods were used to identify and quantify the strength of population substructure between black and white animals, before allelic association testing was performed for 49 034 SNPs. Following correction for substructure, GWAS identified the most strongly associated SNP (s26449) was also the closest to the MC1R gene. The finding was strongly supported by the permutation tree-based random forest (RF) analysis. Importantly, GWAS identified unlinked SNP with only slightly lower p-values than for s26449. Random forest analysis indicated these were false positives, suggesting interpretation based on both approaches was beneficial. The results indicate that a combined analytical approach can be successful in studies where a modest number of animals are available and substantial population stratification exists.

Objective consensus from decision trees

BackgroundConsensus-based approaches provide an alternative to evidence-based decision making, especially in situations where high-level evidence is limited. Our aim was to demonstrate a novel source of information, objective consensus based on recommendations in decision tree format from multiple sources.MethodsBased on nine sample recommendations in decision tree format a representative analysis was performed. The most common (mode) recommendations for each eventuality (each permutation of parameters) were determined. The same procedure was applied to real clinical recommendations for primary radiotherapy for prostate cancer. Data was collected from 16 radiation oncology centres, converted into decision tree format and analyzed in order to determine the objective consensus.ResultsBased on information from multiple sources in decision tree format, treatment recommendations can be assessed for every parameter combination. An objective consensus can be determined by means of mode recommendations without compromise or confrontation among the parties. In the clinical example involving prostate cancer therapy, three parameters were used with two cut-off values each (Gleason score, PSA, T-stage) resulting in a total of 27 possible combinations per decision tree. Despite significant variations among the recommendations, a mode recommendation could be found for specific combinations of parameters.ConclusionRecommendations represented as decision trees can serve as a basis for objective consensus among multiple parties.

Spatial-temporal clustering of companion animal enteric syndrome: detection and investigation through the use of electronic medical records from participating private practices

SUMMARY There is interest in the potential of companion animal surveillance to provide data to improve pet health and to provide early warning of environmental hazards to people. We implemented a companion animal surveillance system in Calgary, Alberta and the surrounding communities. Informatics technologies automatically extracted electronic medical records from participating veterinary practices and identified cases of enteric syndrome in the warehoused records. The data were analysed using time-series analyses and a retrospective space-time permutation scan statistic. We identified a seasonal pattern of reports of occurrences of enteric syndromes in companion animals and four statistically significant clusters of enteric syndrome cases. The cases within each cluster were examined and information about the animals involved (species, age, sex), their vaccination history, possible exposure or risk behaviour history, information about disease severity, and the aetiological diagnosis was collected. We then assessed whether the cases within the cluster were unusual and if they represented an animal or public health threat. There was often insufficient information recorded in the medical record to characterize the clusters by aetiology or exposures. Space-time analysis of companion animal enteric syndrome cases found evidence of clustering. Collection of more epidemiologically relevant data would enhance the utility of practice-based companion animal surveillance.

Single nucleotide polymorphism (SNP) selection for genotype-phenotype association studies

With hundreds of single nucleotide polymorphisms (SNPs) in a candidate gene and millions of SNPs across the genome, selecting an informative subset of SNPs to maximize the ability to detect genotype-phenotype association is of great interest and importance. In addition, with a large number of SNPs, analytic methods are needed that allow investigators to control the false positive rate resulting from large numbers of SNP genotype-phenotype analyses. This dissertation uses simulated data to explore methods for selecting SNPs for genotype-phenotype association studies. I examined the pattern of linkage disequilibrium (LD) across a candidate gene region and used this pattern to aid in localizing a disease-influencing mutation. The results indicate that the r2 measure of linkage disequilibrium is preferred over the common D′ measure for use in genotype-phenotype association studies. Using step-wise linear regression, the best predictor of the quantitative trait was not usually the single functional mutation. Rather it was a SNP that was in high linkage disequilibrium with the functional mutation. Next, I compared three strategies for selecting SNPs for application to phenotype association studies: based on measures of linkage disequilibrium, based on a measure of haplotype diversity, and random selection. The results demonstrate that SNPs selected based on maximum haplotype diversity are more informative and yield higher power than randomly selected SNPs or SNPs selected based on low pair-wise LD. The data also indicate that for genes with small contribution to the phenotype, it is more prudent for investigators to increase their sample size than to continuously increase the number of SNPs in order to improve statistical power. When typing large numbers of SNPs, researchers are faced with the challenge of utilizing an appropriate statistical method that controls the type I error rate while maintaining adequate power. We show that an empirical genotype based multi-locus global test that uses permutation testing to investigate the null distribution of the maximum test statistic maintains a desired overall type I error rate while not overly sacrificing statistical power. The results also show that when the penetrance model is simple the multi-locus global test does as well or better than the haplotype analysis. However, for more complex models, haplotype analyses offer advantages. The results of this dissertation will be of utility to human geneticists designing large-scale multi-locus genotype-phenotype association studies. ^

Characterization of glucocorticoid receptor (NR3C1) gene polymorphisms and a family-based association study with hypertension

Hypertension is usually defined as having values of systolic blood pressure ≥140 mmHg, diastolic blood pressure ≥90 mmHg. Hypertension is one of the main adverse effects of glucocorticoid on the cardiovascular system. Glucocorticoids are essential hormones, secreted from adrenal glands in circadian fashion. Glucocorticoid's effect on blood pressure is conveyed by the glucocorticoid receptor (NR3C1), an omnipresent nuclear transcription factor. Although polymorphisms in this gene have long been implicated to be a causal factor for cardiovascular diseases such as hypertension, no study has yet thoroughly interrogated the gene's polymorphisms for their effect on blood pressure levels. Therefore, I have first resequenced ∼30 kb of the gene, encompassing all exons, promoter regions, 5'/3' UTRs as well as at least 1.5 kb of the gene's flanking regions from 114 chromosome 5 monosomic cell lines, comprised of three major American ethnic groups—European American, African American and Mexican American. I observed 115 polymorphisms and 14 common molecularly phased haplotypes. A subset of markers was chosen for genotyping study populations of GENOA (Genetic Epidemiology Network of Atherosclerosis; 1022 non-Hispanic whites, 1228 African Americans and 954 Mexican Americans). Since these study populations include sibships, the family-based association test was performed on 4 blood pressure-related quantitative variables—pulse, systolic blood pressure, diastolic blood pressure and mean arterial pressure. Using these analyses, multiple correlated SNPs are significantly protective against high systolic blood pressure in non-Hispanic whites, which includes rsb198, a SNP formerly associated with beneficial body compositions. Haplotype association analysis also supports this finding and all p-values remained significant after permutation tests. I therefore conclude that multiple correlated SNPs on the gene may confer protection against high blood pressure in non-Hispanic whites. ^