Untersuchungen zur antitumoralen Wirkungsweise eines bispezifischen MCSP-CD3 Antikörpers in vitro und im humanisierten Tumormausmodell

Humanes MCSP ist ein gut charakterisiertes Tumorantigen, das auf der Mehrzahl aller malignen Melanome hoch exprimiert wird, und stellt somit eine gute Zielstruktur für immuntherapeutische Ansätze dar. rnInnerhalb der vorliegenden Arbeit wurden die Wirkmechanismen eines neuen bispezifischen Antikörpers, der gegen humanes MCSP und CD3 auf T-Zellen gerichtet ist, in vitro und im humanisierten Tumormausmodell in vivo untersucht. In humanen T Zellkokulturen induzierte der bispezifische MCSP-CD3 Antikörper in Gegenwart MCSP-positiver Melanomzellen konzentrationsabhängige T-Zellaktivierung, Sekretion von Zytokinen und effiziente Tumorzelllyse durch CD4- und CD8-positive T-Zellen. Die induzierte Lyse war hierbei unabhängig von der T-Zellrezeptorspezifität sowie kostimulatorischen Molekülen und allein abhängig von der Expression des Tumorantigens sowie CD3 auf den T-Zellen. Wie hier diskutiert, liegt es nahe, dass die Freisetzung lytischer Moleküle (Perforin und Granzym-B) durch CD8- und auch CD4 positiver T-Zellen den Hauptmechanismus in der Lyse der Melanomzellen darstellt. rnUm die Wirksamkeit in vivo testen zu können, wurde ein humanisiertes Tumormausmodell etabliert. Die Injektion humaner hämatopoetischer Stammzellen in neugeborene Rag2-/-gc-/- Mäuse führte zur Entwicklung funktioneller T-Zellen im murinen Thymus, welche lymphatische Organe besiedelten. In vitro induzierten die T-Zellen humanisierter Mäuse in Anwesenheit des bispezifischen MCSP-CD3 Antikörpers ebenfalls konzentrationsabhängige Lyse der Melanomzellen. Wie hier gezeigt, induzierte die Injektion humaner Melanomzellen in humanisierte Mäuse keine messbare Abstoβungsreaktion. Unter Behandlung mit MCSP-CD3 wurde zwar eine erhöhte Anzahl humaner T-Zellen im Tumorgewebe nachgewiesen, jedoch verfügte die verwendete Melanomzelllinie über eine geringe basale T Zellinfiltration, geringe Vaskularisierung und ein noduläres Wachstumsverhalten. Wie innerhalb dieser Arbeit diskutiert, kann durch die Kombination mit Therapien, die eine erhöhte T-Zellinfiltration in das Tumorgewebe ermöglichen, die Wirksamkeit von bispezifischen Antikörpern möglicherweise gesteigert werden. rn

Oligodendroglial exosomes in glia to neuron signaling

In the CNS, myelinating oligodendrocytes and axons form a functional unit based on intimate cell-cell interactions. In addition to axonal insulation serving to increase the conduction velocity of electrical impulses, oligodendrocytes provide trophic support to neurons essential for the long-term functional integrity of axons. The glial signals maintaining axonal functions are just at the beginning to become uncovered. Yet, their determination is highly relevant for all types of demyelinating diseases, where lack of glial support significantly contributes to pathology. rnThe present PhD thesis uncovers exosomes as a novel signaling entity in the CNS by which cargo can be transferred from oligodendrocytes to neurons. Exosomes are small membranous vesicles of endocytic origin, which are released by almost every cell type and have been implicated in intercellular communication. Oligodendrocytes secrete exosomes containing a distinct set of proteins as well as mRNA and microRNA. Intriguingly, oligodendroglial exosome release is stimulated by the neurotransmitter glutamate indicating that neuronal electrical activity controls glial exosome release. In this study, the role of exosomes in neuron-glia communication and their implications on glial support was examined. Cortical neurons internalized and accumulated oligodendroglial exosomes in the neuronal cell soma in a time-dependent manner. Moreover, uptake occurred likewise at the somatodendritic and axonal compartment of the neurons via dynamin and clathrin dependent endocytosis. Intriguingly, neuronal internalization of exosomes resulted in functional retrieval of exosomal cargo in vitro and in vivo upon stereotactic injection of Cre recombinase bearing exosomes. Functional recovery of Cre recombinase from transferred exosomes was indicated by acquired reporter recombination in the target cell. Electrophysiological analysis showed an increased firing rate in neurons exposed to oligodendroglial exosomes. Moreover, microarray analysis revealed differentially expressed genes after exosome treatment, indicating functional implications on neuronal gene expression and activity. rnTaken together, the results of this PhD thesis represent a proof of principle for exosome transmission from oligodendrocytes to neurons suggesting a new route of horizontal transfer in the CNS.rn

Rolle der gemeinsamen Expression von AML1-ETO und weiteren Onkogenen für die Induktion von Leukämie

Akute Leukämien treten in allen Altersstufen auf. Akute lymphatische Leukämie (ALL) ist die häufigste Leukämie bei Kindern, während akute myeloischen Leukämien (AML) mit verschiedenen Untergruppen etwa 80% aller akuten Leukämien bei Erwachsenen ausmachen. Die Translokation t(8;21) resultiert in der Entstehung des Fusionsgens AML1-ETO und zählt zu den häufigen Translokationen bei der AML. Dabei fusioniert die DNA-bindende Domäne des AML1 mit dem fast kompletten ETO-Protein. AML1-ETO wirkt als dominanter Repressor der AML1-vermittelten transkriptionellen Regula-tion wichtiger hämatopoetischer Zielgene. Klinische Daten legen nahe, dass trotz der klarer Assoziation zwischen AML und der t(8;21) Translokation bei AML Patienten zusätzliche genetische Veränderungen – so genannte ‚second hits‘ – notwendig sind, um eine Leukämie effizient zu induzieren. Klinisch relevanten Komplimentationsonkogene sind unter anderen die aktivierte Rezeptortyrosinkinase FLT3, JAK2, NRAS, KRAS, c- KIT.rnZiel der vorliegenden Arbeit war es, ein Mausmodell zu etablieren, welches humane akute myeloische Leukämie rekapituliert und bei dem die Expression der entsprechen-den Onkogene reguliert werden kann. Als erstes wurde untersucht, ob eine gemeinsame Expression von AML1-ETO mit kRASG12D zur Induktion von Leukämie führen kann. Hierfür wurden Tiere generiert die gemeinsam AML1-ETO und kRASG12D unter der regulatorischen Sequenz des Tetrazyklin-Operators exprimierten. Der große Vorteil dieser Technologie ist die regulierbare Reversibilität der Genexpression. Um die Ex-pression der Zielgene auf blutbildende Zellen zu beschränken, wurden Knochenmark-chimären hergestellt. Im Beobachtungszeitraum von 12 Monaten führte die Expression von AML1-ETO und AML1-ETO/kRASG12D nicht zur Induktion einer akuten Leukä-mie. Die normale hämatopoetische Entwicklung war jedoch in diesen Tieren gestört. Der beobachtete Phänotyp entsprach einem myelodysplastischen Syndrome (MDS).rnIm zweiten Ansatz, wurden Tiere generiert die gemeinsam AML1-ETO und FLT3-ITD exprimierten. Hierfür wurden hämatopoetische Stammzellen aus ROSA26-iM2/tetO-AML1-ETO isoliert und mit Hilfe des retroviralen Vektors mit FLT3-ITD transduziert. In diesem Modell war es möglich, in kurzer Zeit eine akute Leukämie mit zu induzieren. Einige wenige Tiere hatten zum Zeitpunkt des Todes Anzeichen einer biphänotypischen Leukämie mit lymphatischen und myeloischen Blastenpopulationen. In drei Tieren in-duzierte die alleinige Expression von FLT3-ITD eine Leukämie. Alle Leukämien wurden durch FACS, Zytologie und Histopathologie bestätigt. Knochenmark- bzw. Milzzellen aus den erkrankten Tieren waren in der Lage nach Transfer in sekundäre Rezipienten eine Leukämie auszulösen. Somit besaßen sie ein uneingeschränktes Selbsterneue-rungspotential.rnEin erster Versuch, in dem AML1-ETO Expression in leukämischen Zellen abgeschaltet und FLT3-ITD mit Tyrosinkinase-Inhibitor inhibiert wurde, zeigte keine wesentliche Veränderung in der Leukämieprogression.rnDieses Leukämiemodell erlaubt die Rolle der beteiligten Onkogene während verschie-dener Stadien der Leukämie zu erforschen und damit möglicherweise neue Ansätze für Therapiestrategien zu entwickeln.

Die Rolle der Oligodendrozyten-Vorläuferzellen im Zentralen Nervensystem

Im Fokus dieser Studie stehen die zu den Gliazellen zählenden OPC, sowie das von diesen exprimierte Typ-1 Membranprotein NG2. Dieses wird auf eine Prozessierung durch α- und γ-Sekretase, in Analogie zu Proteinen wie Notch oder APP, untersucht.rnEine solche Prozessierung ginge mit zusätzlichen intrazellulären Spaltprodukten neben der bekannten Ektodomäne einher. Da OPC mit dem Neuronalen Netzwerk durch synaptische Innervierungen in Verbindung stehen, stellt sich die Frage, ob diese mit der Spaltung von NG2 in Verbindung gebracht werden können. Dazu käme mechanistisch beispielsweise eine aktivitätsabhängige Regulierung der Proteolyse, wie sie jüngst für das neuronale synaptische cell adhesion molecule Neuroligin gezeigt werden konnte, in Frage. Zudem werden eine physiologische Rolle der NG2 Ektodomäne bzw. der möglichen intrazellulären Fragmente untersuchen. Insbesondere potentielle neuromodulatorische Funktionen sind hier von Interesse, da diese die OPC tiefer in das Neuronale Netzwerk integrieren würden. Die Existenz eines NG2 Homologes in D. melanogaster, wirft weiterhin die Frage auf, in wie weit diese Mechanismen in diesem Modellsystem konserviert sind.rnIn Analogie zur Lokalisierung von Markerproteinen an Neuron-Neuron Synapsen in vivo, ergibt sich die Frage ob sich die synaptischen Verbindungen zwischen Neuronen und OPC in ähnlicher Weise darstellen lassen.rnEin Charakteristikum von OPC ist die Teilungsaktivität in sich entwickelnden und adulten Säugern. Zudem gibt es Evidenzen für direkte funktionelle Verknüpfungen zwischen dem NG2 Protein und dem Teilungsmodus der OPC. Deshalb war ein weiteres Ziel mögliche Änderungen in der Zellteilung der OPC, die mit dem NG2 Protein in Verbindung stehen könnten, in NG2 -/- Mäusen zu untersuchen.rn

Identifizierung, Expression und Charakterisierung des Nanos-verwandten Proteins aus dem marinen Schwamm Suberites domuncula

Im Rahmen dieser Arbeit konnte in dem marinen Schwamm Suberites domuncula ein Gen identifiziert werden, dessen C-terminale konservierte Domäne eine hohe Sequenzähnlichkeit zu den Zinkfingerdomänen der Nanos-Proteine aufweist. Weiter konnte ein N-terminales Sequenzmotiv identifiziert werden, das eine hohe Sequenzidentität zu den konservierten NIM Motiven (CNOT1-interagierendes-Motiv) von Nanos zeigt. Nach der Klonierung der cDNA erfolgte die Expression des als Sd_nrp bezeichneten Proteins in E. coli Bakterien, für dessen 231 Aminosäuren umfassende Polypeptidkette eine theoretische Molekülmasse von 25.8 kDa berechnet wurde. Anschließend gelang ein Nachweis des Proteins mithilfe eines polyklonalen, gegen Sd_nrp gerichteten Antikörpers in drei Gewebetypen, dem Pinacoderm, den Primmorphen (3D-Zellaggregate) und den Gemmulae (Dauerstadien der Schwämme). Dabei konnte die höchste Expression von Sd_nrp in den als totipotent geltenden Stammzellen der Schwämme, den Archaeocyten innerhalb der Gemmulae beobachtet werden. Die Identifizierung der Zellstrukturen, erfolgte dabei aufgrund morphologischer Vergleiche. Speziell die Merkmale der Zellen in den Gemmulae, der große Nukleus, die amöboide Form sowie die granulären Reservesubstanzen, entsprechen den typischen morphologischen Eigenschaften der Archaeocyten, und bestätigen die Interpretation der Ergebnisse. Weiter konnte mit Hilfe des Anti-Sd_nrp Antikörpers das native Protein in Proteinextrakten aus Gewebe adulter Tiere nachgewiesen werden. Die vergleichende Sequenzanalyse von Sd_nrp mit dem Nanos-verwandten Protein der Schwammspezies Ephydatia fluviatilis und die phylogenetische Stammbaum-Analyse mit Nanos-Homologen unterschiedlicher Invertebraten und Vertebraten lässt die Schlussfolgerung zu, dass es sich bei dem hier identifizierten Protein Sd_nrp um ein Nanos-verwandtes Protein handelt. Darüber hinaus konnte anhand eines Homologiemodells bestätigt werden, dass es sich bei der konservierten C-terminalen Domäne des Proteins Sd_nrp um die für Nanos-Proteine spezifische Zinkfingerstruktur mit dem konservierten Sequenzmotiv CCHC handelt. Dieses Ergebnis konnte auch bei einem Vergleich der Zinkfingerdomäne von Sd_nrp mit den Zinkfingerdomänen der Nanos-Homologen unterschiedlicher Invertebraten- und Vertebratenspezies bestätigt werden.

Simulated switching of the resting state functional connectivity in mouse brain using a real mesoscale connectome

Capire come modellare l'attività del cervello a riposo, resting state, è il primo passo necessario per avvicinarsi a una reale comprensione della dinamica cerebrale. Sperimentalmente si osserva che, quando il cervello non è soggetto a stimoli esterni, particolari reti di regioni cerebrali presentano un'attività neuronale superiore alla media. Nonostante gli sforzi dei ricercatori, non è ancora chiara la relazione che sussiste tra le connessioni strutturali e le connessioni funzionali del sistema cerebrale a riposo, organizzate nella matrice di connettività funzionale. Recenti studi sperimentali mostrano la natura non stazionaria della connettività funzionale in disaccordo con i modelli in letteratura. Il modello implementato nella presente tesi per simulare l'evoluzione temporale del network permette di riprodurre il comportamento dinamico della connettività funzionale. Per la prima volta in questa tesi, secondo i lavori a noi noti, un modello di resting state è implementato nel cervello di un topo. Poco è noto, infatti, riguardo all'architettura funzionale su larga scala del cervello dei topi, nonostante il largo utilizzo di tale sistema nella modellizzazione dei disturbi neurologici. Le connessioni strutturali utilizzate per definire la topologia della rete neurale sono quelle ottenute dall'Allen Institute for Brain Science. Tale strumento fornisce una straordinaria opportunità per riprodurre simulazioni realistiche, poiché, come affermato nell'articolo che presenta tale lavoro, questo connettoma è il più esauriente disponibile, ad oggi, in ogni specie vertebrata. I parametri liberi del modello sono stati scelti in modo da inizializzare il sistema nel range dinamico ottimale per riprodurre il comportamento dinamico della connettività funzionale. Diverse considerazioni e misure sono state effettuate sul segnale BOLD simulato per meglio comprenderne la natura. L'accordo soddisfacente fra i centri funzionali calcolati nel network cerebrale simulato e quelli ottenuti tramite l'indagine sperimentale di Mechling et al., 2014 comprovano la bontà del modello e dei metodi utilizzati per analizzare il segnale simulato.

Graph-based analysis of brain resting-state fMRI data in nocturnal frontal lobe epileptic patients

Il lavoro che ho sviluppato presso l'unità di RM funzionale del Policlinico S.Orsola-Malpighi, DIBINEM, è incentrato sull'analisi dati di resting state - functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI) mediante l'utilizzo della graph theory, con lo scopo di valutare eventuali differenze in termini di connettività cerebrale funzionale tra un campione di pazienti affetti da Nocturnal Frontal Lobe Epilepsy (NFLE) ed uno di controlli sani. L'epilessia frontale notturna è una peculiare forma di epilessia caratterizzata da crisi che si verificano quasi esclusivamente durante il sonno notturno. Queste sono contraddistinte da comportamenti motori, prevalentemente distonici, spesso complessi, e talora a semiologia bizzarra. L'fMRI è una metodica di neuroimaging avanzata che permette di misurare indirettamente l'attività neuronale. Tutti i soggetti sono stati studiati in condizioni di resting-state, ossia di veglia rilassata. In particolare mi sono occupato di analizzare i dati fMRI con un approccio innovativo in campo clinico-neurologico, rappresentato dalla graph theory. I grafi sono definiti come strutture matematiche costituite da nodi e links, che trovano applicazione in molti campi di studio per la modellizzazione di strutture di diverso tipo. La costruzione di un grafo cerebrale per ogni partecipante allo studio ha rappresentato la parte centrale di questo lavoro. L'obiettivo è stato quello di definire le connessioni funzionali tra le diverse aree del cervello mediante l'utilizzo di un network. Il processo di modellizzazione ha permesso di valutare i grafi neurali mediante il calcolo di parametri topologici che ne caratterizzano struttura ed organizzazione. Le misure calcolate in questa analisi preliminare non hanno evidenziato differenze nelle proprietà globali tra i grafi dei pazienti e quelli dei controlli. Alterazioni locali sono state invece riscontrate nei pazienti, rispetto ai controlli, in aree della sostanza grigia profonda, del sistema limbico e delle regioni frontali, le quali rientrano tra quelle ipotizzate essere coinvolte nella fisiopatologia di questa peculiare forma di epilessia.

Applicazioni sperimentali e tarapeutiche della stimolazione magnetica transcranica

La Stimolazione Magnetica Transcranica (TMS) è una tecnica non invasiva di neuromodulazione e neurostimolazione della corteccia cerebrale, che si basa sulla capacità di una corrente indotta nello scalpo di interferire con il normale funzionamento neuronale. Essa trova impiego in numerosi settori, quali l'indagine dell'eccitabilità delle differenti regioni corticali, lo studio della relazione tra cervello e comportamento, e il trattamento terapeutico di numerosi disturbi. L'obiettivo di questo elaborato è offrire una vasta panoramica sulle possibili applicazioni terapeutiche e non della TMS. A tale scopo, vengono presentate diverse sperimentazioni per ciascun ambito. Si cerca inoltre di mettere in luce sia le limitazioni che le potenzialità di questa tecnica, per comprendere quali siano gli aspetti su cui i futuri studi dovrebbero concentrarsi.

Soluzione del modello di apprendimento BCM in presenza di ambiente generalizzato

In questa tesi viene illustrato il modello BCM, formulato nel 1982 con l'intento di spiegare il fenomeno di apprendimento neuronale, definito come "plasticita sinaptica". Si passa successivamente ad una descrizione dettagliata del comportamento di un singolo neurone, per poi estendere la trattazione alle reti neuronali. L'esposizione degli argomenti viene effettuata considerando cellule esposte a distribuzioni di input linearmente indipendenti. Viene proposto infine un metodo per adattare il modello al caso linearmente dipendente.

Offenes Baukastensystem zur effizienten Dimensionierung von Materialflusssystemen

Die optimale Gestaltung logistischer Systeme und Prozesse bekommt eine immer größere Bedeutung für die Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Für Einzelkomponenten von Materi-alflusssystemen sind neben exakten analytischen Verfahren auch Näherungslösungen und Ersatzmodelle in Form von Polynomen, neuronalen Netzen oder zeitdiskreten Verfahren vorhanden, mit denen eine gute Nachbildung des Verhaltens dieser Komponenten möglich ist. Ziel des Baukastensystems ist es, für diese Vielzahl von Methoden mit ihren spezifischen Ein- und Aus-gangsgrößen eine übergeordnete, einheitliche Kommunikations- und Datenschnittstelle zu definieren. In einem grafischen Editor kann ein Modell eines Materialflusssystems aus solchen Bausteinen gebildet und parametriert werden. Durch Verbindungen zwischen den Bausteinen werden Informationen ausge-tauscht. Die Berechnungen der Bausteine liefern Aussagen zu Auslastungen, Warteschlangen bzw. Warte-zeiten vor den Bausteinen sowie Flussgrößen zur Beschreibung der Abgangströme. The optimal arrangement of logistical systems and operations gets an increased importance for the economicalness and competitiveness of enterprises. For individual components of material flow systems there are also existing approximate solutions and substitute models besides exact analytical calculations in the form of polynomials, neural nets or time-discrete analysis which allows a good analytical description of the behaviour of these components. It is aim of the module system to define a superordinate and unified communication and data interface for all of these variety of methods with her specific input and output quantities. By using a graphic editor, the material flow system can be modelled of such components with specified functions and parameters. Connections between the components allows exchange of information. The calculations of the components provide statements concerning utilization, queue size or waiting time ahead of the components as well as parameters for the description of the departure process. Materialflusssysteme sind Träger innerbetrieblicher Transportprozesse und elementarer Bestandteil logistischer Systeme. Die optimale Gestaltung logistischer Systeme und Prozesse bekommt eine immer größere Bedeutung für die Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Die effiziente Dimensionierung von Materialflusssystemen ist für Planer, Hersteller und Betreiber solcher Anlagen von grundsätzlicher Bedeutung. Für viele bei der Planung materialflusstechnischer Anlagen auftretende Fragestellungen steht noch immer kein Berechnungsverfahren oder -werkzeug zur Verfügung, welches allen drei folgenden Anforderungen gleicherma-ßen gerecht wird: Die Handhabung soll einfach, unkompliziert und schnell sein. Die Berechnungsergebnisse sollen eine hohe Genauigkeit haben. Die Berechnung soll allgemein gültige Ergebnisse liefern. Dabei handelt es sich um Fragestellungen, die durchaus grundlegender Natur sind. Beispielsweise nach den (statistisch) zu erwartenden minimalen und maximalen Auftragsdurchlaufzeiten, nach dem Einfluss von Belas-tungsschwankungen auf die Anlagenleistung, nach vorzusehenden Puffern (Stauplätze) und Leistungsreserven (Auslastung). Für die oben genannten Aufgaben der Materialflussplanung stehen heute hauptsächlich drei Verfahren zur Verfügung (Abb. 1): Faustformeln (gekennzeichnet mit f) sind einfach aber ungenau. Das Systemverhalten von Materialfluss-komponenten beschreiben sie selten über den gesamten Bereich möglicher Betriebsbedingungen und Konfi-gurationen. Das Verhalten von gesamten Materialflusssystemen ist zu komplex, als dass es mit Faustformeln adäquat beschreibbar wäre. Bedienungstheoretische Ansätze erlauben die Beschreibung von Materialflusskomponenten (kleines b) sehr genau und sehr umfassend, soweit Standardmethoden und -modelle der Bedienungstheorie anwendbar sind. Ist diese Voraussetzung nicht gegeben, kann der Aufwand zur Modellbildung schnell erheblich werden. Die Beschreibung von Materialflusssystemen (großes B) als Bedienungsnetzwerke ist nur unter (zum Teil stark) vereinfachenden Annahmen möglich. Solche Vereinfachungen gehen zu Lasten von Genauigkeit und All-gemeingültigkeit der Aussagen. Die Methoden sind häufig sehr komplex, ihre Anwendung erfordert vertief-te Kenntnisse in der Statistik und Stochastik. Simulationsuntersuchungen liefern für Materialflusskomponenten (kleines s) und für Materialflusssysteme (großes S) gleichermaßen genaue Aussagen. Der für die Untersuchungen erforderliche Aufwand hängt dabei weit weniger von den Eigenschaften und der Größe des Systems ab, als es bei bedienungstheoretischen An-sätzen der Fall ist. Die Aussagen der Simulation sind nie universell. Sie betreffen immer nur ein System in einer bestimmten Konfiguration. Die Anwendung der Simulation erfordert Spezialsoftware und vertiefte Kenntnisse in der Modellierung und Programmierung. Verfahren, die genaue und allgemein gültige Aussagen über das Verhalten komplexer Materialflusssysteme liefern können, sind insbesondere in der Phase der Angebotserstellung bzw. in der Phase der Grobplanung von besonderer Wichtigkeit. Andererseits sind heute verfügbare Verfahren aber zu kompliziert und damit unwirt-schaftlich. Gerade in der Phase der Systemgrobplanung werden häufig Änderungen in der Struktur des Systems notwendig, welche z.B. beim Einsatz der Simulation zu erheblichem Änderungsaufwand am Modell führt. Oftmals können solche Änderungen nicht schnell genug ausgeführt werden. Damit bleiben in der Praxis oft erhebliche Planungsunsicherheiten bestehen. Der Grundgedanke des Baukastensystems besteht in der Modularisierung von Materialflusssystemen in einzelne Bausteine und Berechnungen zum Verhalten dieser Komponenten. Die betrachteten Module sind Materialfluss-komponenten, die eine bestimmte logistische Funktion in einer konstruktiv bzw. steuerungstechnisch bedingten, definierten Weise ausführen. Das Verhalten einer Komponente wird durch Belastungen (Durchsatz) und techni-sche Parameter (Geschwindigkeit, Schaltzeit o.ä.) beeinflusst und kann durch ein adäquates mathematisches Modell quantifiziert werden. Das offene Baukastensystem soll dabei vor allem einen konzeptionellen Rahmen für die Integration derartiger Modellbausteine bilden. Es umfasst neben der Bausteinmodularisierung die Problematik der Kommunikation zwischen den Bausteinen (Schnittstellen) sowie Möglichkeiten zur Visualisierung von Ergebnissen. Das daraus abgeleitete softwaretechnische Konzept berücksichtigt neben der einheitlichen Integration der zum Teil stark unterschiedlichen Berechnungsverfahren für einzelne Materialflusskomponenten auch einheitliche Definitionen zur Beschreibung von benötigten Eingangsparametern einschließlich der Randbedingungen (Defini-tionsbereich) und Plausibilitätskontrollen sowie zur Ergebnisbereitstellung. Äußerst wichtig war die Zielstellung, das System offen und erweiterbar zu gestalten: Prototypisch wurden zwar einzelne vorliegende Bausteine integ-riert, es ist aber jederzeit möglich, weitere Verfahren in Form eines Bausteines zu implementieren und in das Baukastensystem einzubringen. Die Ergebnisse der Berechnungen für ein einzelnes Element (Output) fließen zugleich als Input in das nachfol-gende Element ein: Genau wie im realen Materialflusssystem durch Aneinanderreihung einzelner fördertechni-scher Elemente der Materialfluss realisiert wird, kommt es im Baukasten durch Verknüpfung der Bausteine zur Übertragung der relevanten Informationen, mit denen der Fluss beschrieben werden kann. Durch die Weitergabe der Ergebnisse kann trotz Modularisierung in einzelne Bausteine das Verhalten eines gesamten Materialflusssys-tems bestimmt werden. Daher sind auch hier einheitliche Festlegungen zu Art und Umfang der Übergabeparame-ter zwischen den Bausteinen erforderlich. Unter einem Baustein soll ein Modell einer Materialflusskomponente verstanden werden, welches das Verhalten dieser Komponente beim Vorliegen bestimmter Belastungen beschreibt. Dieses Verhalten ist insbesondere gekennzeichnet durch Warteschlangen und Wartezeiten, die vor der Komponente entstehen, durch Auslastung (Besetztanteil) der Komponente selbst und durch die Verteilung des zeitlichen Abstand (Variabilität) des die Komponente verlassenden Stroms an Transporteinheiten. Maßgeblich bestimmt wird dieses Verhalten durch Intensität und Variabilität des ankommenden Stroms an Transporteinheiten, durch die Arbeitsweise (z.B. stetig / unstetig, stochastisch / deterministisch) und zeitliche Inanspruchnahme der Komponente sowie durch Steuerungsregeln, mit denen die Reihenfolge (Priorisierung / Vorfahrt) und/oder Dauer der Abarbeitung (z.B. Regalbediengerät mit Strategie „Minimierung des Leerfahrtan-teils“) verändert werden. Im Grunde genommen beinhaltet ein Baustein damit ein mathematisches Modell, das einen oder mehrere an-kommende Ströme von Transporteinheiten in einen oder mehrere abgehende Ströme transformiert (Abb. 2). Derartige Modelle gibt es beispielsweise in Form von Bedienmodellen ([Gnedenko1984], [Fischer1990 u.a.]), zeitdiskreten Modellen ([Arnold2005], [Furmans1992]), künstlichen neuronalen Netzen ([Schulze2000], [Markwardt2003]), Polynomen ([Schulze1998]). Die zu Grunde liegenden Verfahren (analytisch, simulativ, numerisch) unterscheiden sich zwar erheblich, genü-gen aber prinzipiell den genannten Anforderungen. Die Fixierung auf ein mathematisches Modell ist aber nicht hinreichend, vielmehr bedarf es für einen Baustein auch definierter Schnittstellen, mit denen der Informationsaustausch erfolgen kann (Abb. 3). Dazu zählen neben der einheitlichen Bereitstellung von Informationen über die ankommenden und abgehenden Materialströme auch die Berücksichtigung einer individuellen Parametrierung der Bausteine sowie die Möglichkeit zur Interaktion mit dem Bediener (Anordnung, Parametrierung und Visualisierung). Das offene Konzept erlaubt das eigenständige Entwickeln und Aufnehmen neuer Bausteine in den Baukasten. Dazu ergibt sich als weitere Anforderung die einfache Konfigurierbarkeit eines Bausteins hinsichtlich Identifika-tion, Aussehen und Leistungsbeschreibung. An einen Baustein innerhalb des Baukastensystems werden weiter-hin die folgenden Anforderungen gestellt: Jeder Baustein ist eine in sich abgeschlossene Einheit und kann nur über die Ein- und Ausgänge mit seiner Umgebung kommunizieren. Damit ist ausgeschlossen, dass ein Baustein den Zustand eines ande-ren Bausteins beeinflussen kann. Das führt zu den beiden Lokalitätsbedingungen: Es gibt keine �����bergeordnete Steuerung, die in Abhängigkeit vom aktuellen Systemzustand dispositive Entscheidungen (z.B. zur Routenplanung) trifft. Blockierungen in Folge von Warteschlangen haben keine Auswirkungen auf die Funktion an-derer Bausteine. Bausteine beinhalten in sich abgeschlossene Verfahren zur Dimensionierung einer Komponente (Klas-se) des Materialflusssystems (z.B. Einschleusung auf einen Sorter, Drehtisch als Verzweigungselement oder als Eckumsetzer). Dabei werden auf Grund von technischen Parametern, Steuerungsstrategien und Belastungsannahmen (Durchsatz, Zeitverteilungen) Ergebnisse ermittelt. Ergebnisse im Sinne dieses Bausteinkonzepts sind Auslastungen, Warteschlangen bzw. Wartezeiten vor dem Baustein sowie Flussgrößen zur Beschreibung des Abgangstroms. Als Beschreibung eignen sich sowohl einzelne Kennwerte (Mittelwert, Varianz, Quantile) als auch statische Verteilungsfunktionen. Die Lokalitätsbedingungen stellen Einschränkungen in der Anwendbarkeit des Baukastensystems dar: Systeme mit übergeordneten Steuerungsebenen wie Routenplanung oder Leerfahrzeugsteuerung, die Entscheidungen auf Grund der vorhandenen Transportaufträge und des aktuellen Systemzustands treffen (Fahrerlose Transportsys-teme, Elektrohängebahn), können mit dem Baukasten nicht bearbeitet werden. Diese auf Unstetigförderern basierenden Systeme unterscheiden sich aber auch in ihren Einsatzmerkmalen grundlegend von den hier betrach-teten Stetigförderersystemen. Das Problem der Blockierungen vorgelagerter Bereiche durch zu große Warteschlangen kann dagegen bereits mit dem Baukasten betrachtet und zumindest visualisiert werden. Dazu ist den Verbindungen zwischen den Bausteinen eine Kapazität zugeordnet, so dass durch Vergleich mit den berechneten Warteschlangenlängen eine generelle Einschätzung zur Blockierungsgefahr möglich wird: Ist die Streckenkapazität kleiner als die mittlere Warteschlange, muss von einer permanenten Blockierung ausgegangen werden. In diesem Fall kann der vorhergehende Baustein seine gerade in Bearbeitung befindli-che Transporteinheit nach dem Ende der „Bedienung“ nicht sofort abgeben und behindert damit auch seine weiteren ankommenden Transporteinheiten. Für die Transporteinheiten bedeutet das eine Verlustzeit, die auch nicht wieder aufgeholt werden kann, für das gesamte Transportsystem ist von einer Leistungsminde-rung (geringerer Durchsatz, größere Transport- / Durchlaufzeit) auszugehen. Da bei der Berechnung der Bausteine von einer Blockierfreiheit ausgegangen wird, sind die Berechnungser-gebnisse in aller Regel falsch. Ist die Streckenkapazität zwar größer als die mittlere Warteschlange, aber kleiner als beispielsweise das 90%-Quantil der Warteschlange, ist mit teilweisen Blockierungen (in dem Fall mit mehr als 10% Wahr-scheinlichkeit) zu rechnen. Dann tritt der o.g. Effekt nur zeitweise auf. Die Ergebnisse der Berechungen sind dann zumindest für einzelne Bausteine ungenau. In beiden Fällen wird das Problem erkannt und dem Anwender signalisiert. Es wird davon ausgegangen, dass die geplante Funktionalität und Leistungsfähigkeit des Materialflusssystems nur dann gewährleistet ist, wenn keine Blockierungen auftreten. Durch Änderung der Parameter des kritischen Bausteins, aber auch durch Änderung der Materialströme muss daher eine Anpassung vorgenommen werden. Erst bei Vorliegen der Blockierfreiheit ist die Voraussetzung der Lokalität der Berechnungen erfüllt. Die Berechnungsverfahren in den Bausteinen selbst können wegen der Modularisierung (Lokalität) sehr unter-schiedlicher Art sein. Dabei ist es prinzipiell möglich, die einzelnen Ergebnisse eines Bausteins mit verschiede-nen Verfahren zu ermitteln, insbesondere dann, wenn auf Grund eines eingeschränkten Definitionsbereichs der Eingangsparameter die Anwendung eines bestimmten Verfahrens nicht zulässig ist. Bausteine, die einen Materialfluss auf Grund äußerer, nicht aus dem Verhalten des Bausteins resultierende Einflüsse generieren (Quelle) oder verändern (Service-Station), sind durch eine Flussgröße  parametriert. Die Flussgröße ist eine statistische Verteilungsfunktion zur Beschreibung der Ankunfts- und Abgangsströme (Zwi-schenankunftszeiten). In der Praxis, insbesondere in der Planungsphase, ist aber eine solche Verteilungsfunktion meist nicht bekannt. Zudem erweist sich das Rechnen mit Verteilungsfunktionen als numerisch aufwändig. Untersuchungen in [Markwardt2003] haben gezeigt, dass eine Parametrisierung als Abstraktion über statistische Verteilungsfunktionen mit gleichen Erwartungswerten, Minima und Streuungen ausreichend genaue Ergebnisse liefert. Daher wird die Flussgröße beschrieben durch die Parameter Ankunftsrate (=Durchsatz), Mindestzeitabstand tmind und Variationskoeffizient c (als Maß für die Variabilität des Stroms). Zur Visualisierung der Ergebnisse kann die dreiparametrige Gammaverteilung zu Grunde gelegt werden, die eine gute Anpassung an reale Prozessverläufe bietet und durch die genannten Parameter eindeutig beschrieben ist: Weitere leistungsbestimmende Größen wie technische Parameter, Zeitbedarfe u.ä. werden als Parametertupel (k) der jeweiligen Klasse zugeordnet. So ist z.B. bei einer Einschleusung auf einen Sorter zu garantieren, dass der Strom auf der Hauptstrecke nicht angehalten wird. Das erfordert bei einer Einschleusung von der Nebenstrecke eine Lücke im Gutstrom auf der Hauptstrecke mit der Länge Mindestabstand und Fördergeschwindigkeit sind Parameter der ankommenden Förderstrecken, demnach ist lediglich die Größe ttr als Transferzeit ein leistungsbestimmender Parameter der Einschleusung. Förderstrecken stellen die Verbindungen zwischen den Bausteinen her und realisieren den eigentlichen Material-fluss durch das System. Die technische Realisierung kann dabei prinzipiell durch verschiedenartige Bauformen von Stetig- und Unstetigförderern erfolgen. Systeme, die aber vollständig auf der Basis von Unstetigförderern arbeiten wie fahrerlose Transportsysteme (FTS) oder Elektrohängebahn (EHB), werden im Rahmen des Baukas-tens nicht betrachtet, weil die Lokalitätsbedingungen nicht gelten und beispielsweise eine übergeordnete Sys-temsteuerung (Fahrzeugdisposition, Leerfahrtoptimierung) einen erheblichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems hat. Förderstrecken im hier verwendeten Sinne sind Rollen-, Ketten-, Bandförderer oder ähnliches, deren maximaler Durchsatz im Wesentlichen durch zwei Parameter bestimmt wird: Fördergeschwindigkeit (vF) und Mindestab-stand zwischen den Transporteinheiten (smind). Der Mindestabstand ergibt sich aus der Länge der Transportein-heit in Transportrichtung (sx) und einem Sicherheitsabstand (s0), der für ein sicheres und gefahrloses Transportie-ren erforderlich ist. Die Mindestzeit tmind,S zwischen zwei Fördereinheiten auf einer Förderstrecke bestimmt sich demnach zu Ist das verbindende Förderelement nicht staufähig (nicht akkumulierend, z.B. Gurtbandförderer), so kann sich der Abstand zwischen den Fördergütern während des Förder- oder Transportvorgangs nicht verändern: Muss das Band angehalten werden, weil eine Abgabe an das nachfolgende Förderelement nicht möglich ist, bleiben alle Einheiten stehen. In diesem Fall ist es also nicht möglich, die Lücken im Transportstrom zu schließen, die bereits bei der Aufgabe auf das Förderelement entstehen. Für die Berechnung der Mindestzeit tmind,S bedeutet das, dass dann auch die Mindestzeit tmind,B des vorhergehenden Bausteins berücksichtigt werden muss. Die Mindestzeit des Streckenelements nach (6) bzw. (7) wird als einer der Parameter der Flussgröße zur Be-schreibung des am nachfolgenden Baustein ankommenden Stroms verwendet. Als Parameter der Förderstrecke werden neben der Fördergeschwindigkeit daher auch Angaben zum Transportgut (Abmessungen, Sicherheitsab-stand, Transportrichtung) benötigt. Es bot sich ferner an, eine Typisierung der Förderstrecken hinsichtlich ihrer technischen Realisierung (Rollenförderer, Kettenförderer, Bandförderer usw. mit zugeordneten Parametern) vorzunehmen, um den Aufwand für die Beschreibung der Förderstrecken gering zu halten. Weitere Parameter der Förderstrecken dienen der Aufnahme der Berechnungsergebnisse von vor- bzw. nachge-lagerten Bausteinen und beinhalten: die Länge der Warteschlange (einzelne Kenngrößen wie Mittelwert, 90%-, 95% bzw. 99%-Quantil oder - falls ermittelbar - als statistische Verteilung) die Wartezeit (ebenfalls Kenngrößen oder statistische Verteilung) die (Strecken-)Auslastung Variationskoeffizient für den Güterstrom Für die Darstellung des Materialflusses in einem System werden jeweils einzelne Materialfluss-Relationen betrachtet. Dabei wird angenommen, dass jede Relation an einer Quelle beginnt, an einer Senke endet, dabei mehrere Materialfluss-Komponenten (Bausteine) durchläuft und über den gesamten Verlauf in seiner Größe (Transportmenge) konstant bleibt. Einziger leistungsbestimmender Parameter einer Materialfluss-Relation ist die Transportmenge. Sie wird als zeitabhängige Größe angegeben und entspricht damit dem Durchsatz. Mindestabstand und Variationskoeffizient werden vom erzeugenden Baustein (Quelle) bestimmt, von den weiteren durchlaufenen Bausteinen verändert und über die Förderstrecken jeweils an den nachfolgenden Baustein übertragen. Die verbindenden Förderstrecken werden mit dem jeweiligen Durchsatz „belastet“. Bei Verbindungen, die von mehreren Relationen benutzt werden, summieren sich die Durchsätze, so dass sich unterschiedliche Strecken- und Bausteinbelastungen ergeben. Im Kontext des Baukastensystems werden Metadaten1 verwendet, um die in einem Baustein enthaltenen Infor-mationen über Anwendung, Verfahren und Restriktionen transparent zu machen. Ziel des Baukastensystems ist es je gerade, einfache und leicht handhabbare Berechnungsmodule für einen breiteren Anwenderkreis zur Verfü-gung zu stellen. Dazu sind Beschreibungen erforderlich, mit denen das Leistungsspektrum, mögliche Ergebnisse und Anwendungs- bzw. Einsatzkriterien dokumentiert werden. Aufgabe der Baustein-Bibliothek ist die Sammlung, Verwaltung und Bereitstellung von Informationen über die vorhandenen Bausteine. Damit soll dem Nutzer die Möglichkeit gegeben werden, für seine konkret benötigte Materialflusskomponente einen geeigneten Baustein zur Abbildung zu finden. Mit der Entwicklung weiterer Bausteine für ähnliche Funktionen, aber unterschiedliche Realisierungen (z. B. Regalbediengerät: einfach- oder doppeltiefe Lagerung, mit oder ohne Schnellläuferzone usw.) wächst die Notwendigkeit, die Einsatz- und Leis-tungsmerkmale des Bausteins in geeigneter Weise zu präsentieren. Die Baustein-Bibliothek enthält demnach eine formalisierte Beschreibung der vorhandenen und verfügbaren Bausteine. Die Informationen sind im Wesentlichen unter dem Aspekt einer einheitlichen Identifikation, Infor-mation, Visualisierung und Implementierung der unterschiedlichen Bausteine zusammengestellt worden. Einige der in der Baustein-Bibliothek enthaltenen Metadaten lassen sich durchaus mehreren Rubriken zuordnen. Identifikation und Information Ein Baustein wird durch eine eindeutige Ident-Nummer fixiert. Daneben geben Informationen zum Autor (Ent-wicklung und/oder Implementierung des Verfahrens) und eine Funktionsbeschreibung eine verbale Auskunft über den Baustein. Zusätzlich ist jeder Baustein einem bestimmten Typ zugeordnet entsprechend der Baustein-Klassifizierung (Bearbeiten, Verzweigen, Zusammenführen usw.), über den die Baustein-Auswahl eingegrenzt werden kann. Visualisierung Die Parameter für die Visualisierung beschreiben die Darstellung des Bausteins innerhalb des Baukastensystems (Form, Farbe, Lage der Ein- und Ausgänge des Bausteins, Icons). Implementierung Der Klassenname verweist auf die Implementierung des Bausteins. Zusätzlich benötigte Programm-Ressourcen (externe Bibliotheken wie *.dll , *.tcl o.ä.) können angegeben werden. Weiterhin sind Bezeichnungen und Erläuterungen der erforderlichen technischen Parameter für den Eingabedialog enthalten. Für die Förderstrecken wird ebenfalls eine formalisierte Beschreibung verwendet. Sie verweist jedoch nicht wie die Baustein-Bibliothek auf Software-Ressourcen, sondern enthält nur eine Reihe technischer Parameter, die für das Übertragungsverhalten der Förderstrecke eine Rolle spielen (Fördergeschwindigkeit, Arbeitsweise akkumu-lierend, Ausrichtung des Transportguts). Die Einträge lassen sich als Musterdatensätze (Template) für die Bau-stein-Verbindungen auffassen, um bestimmte, häufig vorkommende fördertechnische Lösungen diesen Verbin-dungen in einfacher Weise zuordnen zu können. Die Angaben sind aber im konkreten Anwendungsfall änderbar. Angaben zum Transportgut beschränken sich auf die Abmessungen der Transporteinheiten (Länge, Breite) und den erforderlichen Sicherheitsabstand (s0). Als Grundform wird von einer Standard-Euro-Palette (1200x800 mm) ausgegangen, es lassen sich aber auch Güter mit anderen Maßen hinzufügen. Die Angaben zum Transportgut werden in Verbindung mit den Parametern der Förderstrecken (Ausrichtung des Gutes längs oder quer) ausgewertet, so dass sich die jeweiligen Mindestabstände (Gleichung 6 bzw. 7) sowie der maximale Durchsatz Qmax als Grundlage für die Berechnung der Streckenauslastung bestimmen lassen. Das Gesamtkonzept des Baukastensystems ist in Abbildung 4 dargestellt. Es besteht im Wesentlichen aus drei Bereichen: Bausteinerstellung Bausteinverwaltung (Bibliotheken) Baukasten (Benutzeroberfläche) Dabei ist der Bereich der Bausteinerstellung nicht unmittelbarer Bestandteil der realisierten Lösung. Sie ist vielmehr die Quelle für die Bausteine, die über die jeweiligen Metadaten in einer Baustein-Bibliothek verwaltet und bereitgestellt werden. Die Verwaltung von Bausteinen und Förderstrecken ist die Umsetzung der Baustein-Bibliothek und (im erwei-terten Sinne) der Definitionen für die Förderstrecken. Der Modellbaukasten selbst stellt die Grafische Nutzeroberfläche dar (Abb. 11) und enthält den interaktiven, grafischen Modelleditor, die Auswahlelemente (Werkzeugkoffer bzw. -filter) für Bausteine und Förderstrecken, tabellarische Übersichten für alle Bausteine, Förderstrecken und Materialflussrelationen sowie Eingabedialoge für Bausteine, Förderstrecken und Materialflussrelationen. Die Entwicklung eines Modells mit dem Baukastensystem erfolgt prinzipiell in drei Schritten: Schritt eins umfasst die Anordnung und Definition der Bausteine. Der Modellbaukasten bietet die Möglich-keit, einen bestimmten Baustein direkt (z.B. Ausschleusung) oder unter Nutzung eines Bausteinfilters (z.B. alle Verzweigungselemente) auszuwählen und im grafischen Editor mittels Mausklick zu platzieren . An-schließend erfolgt im Dialog die notwendige Parametrierung des Bausteins. Dies beinhaltet sowohl die An-gaben zur Visualisierung (Drehung, Spiegelung) als auch die für die Dimensionierung erforderlichen techni-schen Parameter. Die für jeden Baustein benötigten Leistungsanforderungen (Durchsatz, lokale Transport-matrix) werden allerdings nicht direkt angegeben, sondern aus den Beziehungen zu den vor- und nachgela-gerten Bausteinen automatisch ermittelt (Übertragungsfunktion der Förderstrecken). Danach erfolgt in einem zweiten Schritt die Definition von Verbindung zwischen den Bausteinen (Förder-strecken): Das Erzeugen der Bausteinverbindungen ist ebenfalls ganz einfach zu realisieren. Nach Auswahl der zu Grunde liegenden Fördertechnik (z.B. Rollenförderer) wird durch Ziehen des Mauszeigers von einem nicht belegten Ausgang zu einem nicht belegten Eingang eines Bausteins die entsprechende Förderstrecke erzeugt. In einem abschließenden Dialog können die gewählten Voreinstellungen zum Transportgut, zum Förderertyp usw. bestätigt oder gegebenenfalls korrigiert werden. Außerdem kann die Kapazität der Förder-strecke definiert werden. Dabei geht es weniger um die Länge des Förderers als viel mehr um die Anzahl der vorgesehenen Puffer- oder Stauplätze im Zusammenhang mit den zu berechnenden Warteschlangenlän-gen. Abschließend wird im dritten Schritt der Materialfluss definiert: Ein Materialstrom ist jeweils eine Relation, die an einer Quelle beginnt, an einer Senke endet und dabei mehrere Bausteine durchläuft. Da die Förder-strecken zu diesem Zeitpunkt bereits definiert sein müssen, kann automatisch ein möglicher Weg zwischen Quelle und Senke gefunden werden. Ähnlich wie bei Routenplanungssystemen kann dabei durch zusätzliche Angabe von Zwischenpunkten (via) der automatisch vorgeschlagene Transportweg verändert und angepasst werden (Abb. 5). Nach Bestätigung des Transportweges und damit der unterwegs zu passierenden Bausteine erfolgt in einem Dialog die Parametrierung (Transportmenge pro Stunde) für diese Relation. Die Elemente des Transportweges (die benutzten Förderstrecken) werden mit dem entsprechenden Durchsatz „belastet“. Nach Abschluss der Modellierung kann die Berechnung ausgeführt werden. Im Ergebnis werden Kennzahlen bestimmt und im Baukasten in verschiedener Form visualisiert, um eine Bewertung der Ergebnisse vornehmen zu können. Eine Übersicht Fehlermeldungen listet die Problemelemente auf. Dabei wird die Schwere eines Problems farb-lich hervorgehoben: fataler Fehler (rot): entsteht z.B. bei Überlastung eines Bausteins – die geforderte Leistung für einen Bau-stein (und damit die des Gesamtsystems) kann nicht erbracht werden. lokaler Fehler (orange): entsteht z.B. bei permanenter Blockierung – die mittlere Warteschlange vor einem Baustein ist größer als dessen vorgesehene Kapazität. Warnung (hellgelb): bei teilweiser Blockierung – das 90%-Quantil der Warteschlange ist größer als die Ka-pazität der Förderstrecke, es ist daher zeitweise mit Blockierungen (und damit Behinderungen des vorherge-henden Bausteins) zu rechnen. Information (weiß): wird immer dann erzeugt, wenn Erwartungswerte für die Wartezeit oder Warteschlange mit einem G/G/1-Bedienmodell berechnet werden. Die Lösungen dieser Näherungsgleichungen sind im All-gemeinen nicht sehr genau, dienen aber als Abschätzung für die sonst fehlenden Kennwerte. Entsprechend der berechneten Auslastung werden die Bausteine im Modelleditor mit einer Farbabstufung von Grün nach Rot markiert, Bausteine und Förderstrecken leuchten rot bei Überlastung. Die dargestellten Ergebnisse im Modelleditor zu Bausteinen und Förderstrecken sind umschaltbar durch den Nutzer (Abb. 6). Je nach den in den Bausteinen hinterlegten Berechnungen sind jedoch nicht immer alle Kenn-größen verfügbar. Die Implementierung des Baukastensystems wurde mit Java (Release 1.5) vorgenommen. Für das Kernsystem wird dabei das in Abbildung 7 dargestellte Klassen-Konzept umgesetzt. Ausgehend von einer allgemeinen Klasse (Object3D) für Visualisierung von und Interaktionen mit grafischen Objekten wurden für Bausteine (AbstractNode) und Förderstrecken (Connection) die jeweiligen Klassen abgelei-tet. Für die Förderstecken ergibt sich dabei eine weitgehend einheitliche Beschreibungsform, die lediglich durch die Parametrierung (Vorlagen in der Förderstrecken-Bibliothek als XML-Datei) auf den konkreten Einsatz im Modell des Materialflusssystems angepasst werden muss. Anders verhält es sich mit den Bausteinen: Durch die mögliche Vielfalt von Bausteinen und den ihnen zu Grunde liegenden Berechnungsverfahren muss es auch eine Vielzahl von Klassen geben. Um jedoch für jeden belie-bigen Baustein den Zugriff (Bereitstellung von Eingangsdaten, Berechnung und Bereitstellung der Ergebnisse) in einer identischen Weise zu gewährleisten, muss es dafür eine nach außen einheitliche Schnittstelle geben. Die Java zu Grunde liegende objektorientierte Programmierung bietet mit dem Konzept der „abstrakten Klasse“ eine Möglichkeit, dies in einfacher Weise zu realisieren. Dazu wird mit AbstractNode quasi eine Vorlage entwi-ckelt, von der alle implementierten Baustein-Klassen abgeleitet sind. AbstractNode selbst enthält alle Methoden, mit denen Baustein-Daten übernommen oder übergeben, die jeweiligen Visualisierungen vorgenommen, die baustein-internen Verbindungen (lokale Transportmatrix) verwaltet und Ein- und Ausgänge mit den zugehörigen Förderstrecken verbunden werden. Die für den Aufruf der eigentlichen Berechnungen in den Bausteinen ver-wendeten Methoden sind deklariert, aber nicht implementiert (sogenannte abstrakte Methoden). Ein Baustein wird von AbstractNode abgeleitet und erbt damit die implementierten Methoden, lediglich die abstrakten Methoden, die die Spezifik des Bausteins ausmachen, sind noch zu implementieren. Um neue Bausteine zu erzeugen, wird Unterstützung in Form eines Bildschirmdialogs angeboten (Abb. 8). Danach sind die entsprechenden Angaben zu den Metadaten, zur Struktur und zur Visualisierung des Bausteins, die Eingangsparameter (Name und Erläuterung) sowie die berechenbaren Ergebnisse (z.B. Auslastung, Quantile der Warteschlangenlänge, aber keine Aussage zu Wartezeiten usw.) anzugeben. Nach Bestätigung der Daten und diversen Syntax- bzw. Semantik-Kontrollen wird der Baustein in der Bibliothek registriert, ein Sourcecode für den neuen Baustein generiert und kompiliert. Der Baustein selbst ist damit formal korrekt und kann sofort verwendet werden, liefert aber noch keine verwertbaren Ergebnisse, weil natürlich die Implementierung des Berechnungsverfahrens selbst noch aussteht. Das muss in einem zweiten Schritt im Rah-men der üblichen Software-Entwicklung nachgeholt werden. Dazu sind die Berechnungsverfahren zu implemen-tieren und die Bausteinschnittstellen zu bedienen. Der generierte Java-Code enthält in den Kommentaren eine Reihe von Hinweisen für den Programmierer, so dass sich problemlos die Schnittstellen des Bausteins program-mieren lassen (Abb. 9). In einem Beispiel werden ein Hochregallager (3 Regalbediengeräte) und zwei Kommissionierplätze durch ein Transportsystem verbunden. Mit der Einlastung von Kommissionieraufträgen werden im Simulationsmodell die entsprechenden Transportaufträge generiert und abgearbeitet (Abb. 10). Dabei können Systemzustände (z.B. Warteschlangen) protokolliert und statistisch ausgewertet werden. Ein entsprechendes Modell für den Baukasten ist in Abbildung 11 dargestellt. Der Vorteil des Baukastensystems liegt selbst bei diesem recht einfachen Beispiel im Zeitvorteil: Für Erstellung und Test des Simulationsmodells und anschließende Simulationsläufe und Auswertungen wird ein Zeitaufwand von ca. 4-5 Stunden benötigt, das Baukastenmodell braucht für Erstellung und korrekte Parametrierung weniger als 0,5 Stunden, die Rechenzeit selbst ist vernachlässigbar gering. Sollte im Ergebnis der Untersuchungen eine Änderung des Materialflusssystems notwendig werden, so führt das im Simulationsmodell teilweise zu erheblichen Änderungen (Abläufe, Steuerungsstrategien, Auswertungen) mit entsprechendem Zeitaufwand. Im Baukasten können dagegen in einfacher Weise zusätzliche Bausteine eingefügt oder vorhandene ersetzt werden durch Bausteine mit geänderter Funktion oder Steuerung. Strukturelle Änderungen am Materialflusssys-tem sind also mit deutlich geringerem Aufwand realisierbar. In [Markwardt2003] werden für mehrere Strukturen von Materialflusskomponenten Fehlerbetrachtungen über die Genauigkeit der mittels neuronaler Netze untersuchten Systeme gegenüber den Simulationsergebnissen vorge-nommen. Danach ergibt sich beispielsweise für das 90%-Quantil der Warteschlange eine Abweichung, die mit 90% Sicherheit kleiner als 0,3 Warteplätze ist. Bei den Variationskoeffizienten des Abgangsstroms betragen die absoluten Abweichungen mit 90% Sicherheit nicht mehr als 0,02 bis 0,05 (in Abhängigkeit vom betrachteten Baustein). Daraus wird die Schlussfolgerung abgeleitet, dass die durch Verknüpfung neuronaler Netze gewonne-nen Aussagen sehr gut mit statistischen Ergebnissen diskreter Simulation übereinstimmen und eine Planungssi-cherheit ermöglichen, die für einen Grobentwurf von Materialflusssystemen weit über die heute gebräuchlichen statischen Berechnungsverfahren hinausgehen. Im konkreten Beispiel wurde die Zahl der Pufferplätze vor den Kommissionierern (Work1 bzw. Work2) zu-nächst auf 3 begrenzt. Die Berechnung im Baukasten ergab dabei in beiden Fällen Fehlermeldungen mit dem Hinweis auf Blockierungen (Abb. 12, links). Diese bestätigten sich auch im Simulationsmodell (Abb. 12, rechts). Nach Vergr��ßerung der Pufferstrecken auf 7 Plätze ist die Blockierungsgefahr auf ein vertretbares Minimum reduziert, und die mit dem Baukasten berechneten Kenngrößen können durch die Simulation prinzipiell bestätigt werden. it dem offenen Baukastensystem ist eine schnelle, einfache, sichere und damit wirtschaftlichere Dimensionie-rung von Materialflusssystemen möglich. Für den Anwender sind sofort statistisch abgesicherte und ausreichend genaue Ergebnisse ohne aufwändige Berechnungen verfügbar, womit sich die Planungsqualität erhöht. Besonde-re Anforderungen an Hard- und Software sind dabei nicht erforderlich. Für die Dimensionierung der einzelnen Bausteine stehen Informationen aus der Bedienungstheorie, Simulati-onswissen und numerische Verfahren direkt und anwendungsbereit zur Verfügung. Es erlaubt eine deutlich vereinfachte Berechnung von statistischen Kenngrößen wie Quantile (statistische Obergrenzen) der Pufferbelegung, Auslastung von Einzelelementen und mittlere Auftragsdurchlaufzeit bei gleichzeitig erhöhter Genauigkeit. Ferner ist das Baukastensystem offen für eine Erweiterung um neue Bausteine, die neue oder spezielle fördertechnische Elemente abbilden oder zusätzliche Informationen liefern können. Da auch komplexe Materialflusssysteme immer wieder aus einer begrenzten Anzahl unterschiedlicher Kompo-nenten bestehen, können durch die Verknüpfung der Einzelbausteine auch Gesamtsysteme abgebildet werden. Die Verknüpfung der Bausteine über eine einheitliche Schnittstelle erlaubt Aussagen über das Verhalten der Gesamtanlage. Bei Einsatz des Baukastensystems sind in einer solchen Verknüpfung jederzeit Parameterände-rungen möglich, deren Folgen sofort sichtbar werden. Die Zeit bis zum Vorliegen gesicherter, ausreichend genauer Ergebnisse wird dadurch drastisch verkürzt. Damit erwächst Variantenuntersuchungen bereits in frühen Planungsphasen neues Potential und kann zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden.

E-Learning-Webseite als facettenreiches Werkzeug in Forschung und Lehre

Im Rahmen des blended learning kann eine E-Learning-Webseite als Begleitmaterial einer Lehrveranstaltung eingesetzt werden oder Studierende zur aktiven Teilnahme an der Erstellung der Webseiteninhalte anregen. Darüber hinaus eignet sich eine solche Webseite als Plattform zur E-Learning-Forschung. Auch empirische Studien können dort eingebettet werden. Eine weitere wissenschaftliche Anwendung bietet die Analyse des Nutzerverhaltens, mit der sich aktuelle Forschungsergebnisse zum Lernen mit Hypermedien überprüfen lassen. Wir beschreiben eine solche, vielseitig einsetzbare Webseite, die eine Verknüpfung von universitärer Lehre und Forschung ermöglicht und als Anregung für ähnliche Projekte dienen kann. Erste Erfahrungen werden dabei berichtet und ausgewählte Empfehlungen für Dozierende und Forscher abgeleitet.

Psychotherapie und Neuroökonomie

Es gibt zunehmend Beispiele, die belegen, dass die Neuroökonomie als Kombination von ökonomischer Entscheidungstheorie und Neurowissenschaften einen wichtigen Beitrag zur Psychotherapie-Forschung leisten kann. Die Berührungspunkte der beiden Disziplinen sind vielfältig: • Neuroökonomie benutzt Verhaltensexperimente, die es erlauben, komplexes menschliches Verhalten zu untersuchen. Psychotherapie verändert komplexes menschliches Verhalten. Zur Verbesserung der Diagnostik und der Evaluation von Therapieergebnissen können einfache neuroökonomische Experimente einen wichtigen Beitrag leisten. Die experimentelle Messung von zeitlichen, sozialen und Unsicherheitspräferenzen ist besonders geeignet, psychische Störungen zu charakterisieren. • Neuroökonomie ist eine Wissenschaft der menschlichen Motivation. Das Verständnis von bewussten und unbewussten Motivationsfaktoren erlaubt es Psychotherapeutinnen, die Komplexität und Tiefe der Probleme ihrer Patientinnen zu erfassen. • Neuroökonomie ist eine Sozialwissenschaft. Beziehungsprobleme gehören zu den häufigsten Klagen von Patientinnen mit psychischen Störungen, soziale Stressoren sind wichtige Ursachen psychischer Störungen und die therapeutische Beziehung ist der wichtigste Wirkfaktor der Psychotherapie. Die neuroökonomische Erforschung des Sozialverhaltens kann deshalb die Psychotherapie auf unterschiedlichen Ebenen inspirieren. • Neuroökonomie ist eine Neurowissenschaft. Psychotherapie-Forschung beschäftigt sich zunehmend mit Neuroplastizität, insbesondere mit den Effekten von Psychotherapie auf die Funktion und die Struktur des Gehirns. Der neuroökonomische Forschungsansatz macht es möglich, komplexe neuronale Funktionsstörungen bei psychischen Krankheiten zu identifizieren und ihre Modifikation durch Psychotherapie sichtbar zu machen. • Neuroökonomie ist eine umfassende Wissenschaft des menschlichen Verhaltens. Moderne Psychotherapie hat den Anspruch, psychische Störungen auf dem Hintergrund eines bio-psycho-soziales Krankheitsmodells zu verstehen und zu behandeln. Die Neuroökonomie kann einen Beitrag leisten, psychotherapeutische Krankheitsmodelle wissenschaftlich zu fundieren. Die ökonomische Entscheidungstheorie ermöglicht es, die Wechselwirkungen und Synergien von psychotherapeutischer Arbeit, somatischen Behandlungen und sozialen Rahmenbedingungen abzuschätzen. Folgende Eigenschaften schränken die Anwendbarkeit von neuroökonomischen Ansätzen in der Psychotherapie-Forschung allerdings ein: • Das Präferenz-Konzept geht von einer stabilen Verhaltensprädisposition aus. Wechsel von Präferenzen und stark situationsabhängiges Verhalten kann nur beschränkt modelliert werden. • In den meisten neuroökonomischen Experimenten wird Geld als allgemein gültiger Anreiz verwendet. Diese Methodik erlaubt es nicht, reizspezifisches Verhalten zu untersuchen. • Die Neuroökonomie abstrahiert soziale Beziehungen, um sie wissenschaftlich fassbar zu machen. Gewisse Beziehungsaspekte wie beispielsweise die Rolle von Gestik und Mimik können mit dieser Methodik nicht untersucht werden. • Die klassische ökonomische Entscheidungstheorie ist besonders geeignet, „kalte“, überlegte Entscheidungen zu verstehen. Impulsives und zeitinkonsistentes Verhalten kann mit dieser Theorie nur ungenügend beschrieben werden. Neuroökonomie ist eine junge Wissenschaft mit grossem Entwicklungspotential. Führende theoretische und Experimentalökonomen sind daran, Theorie und Forschungsmethodik zu erweitern, um situations- und reizspezifische Faktoren besser zu berücksichtigen und das „heisse“ Ende des Spektrums von Entscheidungsfindungen besser zu verstehen.

The canine neuronal ceroid-lipofuscinosis: a review.

The present article gives a survey over the current scientific knowledge of the canine neuronal ceroid-lipofuscinosis (NCL). NCL is a heterogenous group of lysosomal storage diseases in humans and animals. In consequence of a gene mutation, there is an accumulation of ceroid-lipofuscin in neurons, cells of the retina and the skin and other cells. The stored ceroid-lipofuscin in neurons leads to an impaired cell function and subsequently to cell death. Recently, the underlying genetic defect was discovered in several dog breeds. Genetic testing permits an ante mortem diagnosis of the disease, which up to now was only possible with a positive biopsy result. Another advantage is the identification of carrier animals to eliminate the deleterious alleles.

Funktionalität peripherer Wahrnehmung bei Trackingaufgaben

Schlüsselwörter: Multiple-Object-Tracking, Sakkadenlatenz, Erkennungsleistung Einleitung Beim Multiple-Object-Tracking müssen mehrere, sich bewegende Zielobjekte visuell ver-folgt werden. Dabei scheint es vorteilhaft zu sein, den Blick zwischen den Zielobjekten zu verankern, um Bewegungsinformationen peripher wahrzunehmen (Fehd & Seiffert, 2010). Nach Prüfung dieser Annahme (Experiment 1) wurde getestet, wie gut und schnell auf Bewegungs- und Formveränderungen der Zielobjekte reagiert werden kann (Experiment 2), um die Funktionalität der peripheren Wahrnehmung zu überprüfen Methode 14 Teilnehmer hatten die Aufgabe, zum Ende eines Einzelversuchs 4 aus 10 Vierecken wiederzuerkennen, die sich linear für 6 s in einem projizierten Quadrat bewegten. Dabei wurden 3 Geschwindigkeiten (6, 9 und 12°/s) in 9 Blöcken à 15 Versuchen präsentiert, um die Ergebnisse von Fehd und Seiffert (2010) zu replizieren. In Experiment 2 sollten Teilnehmer auf das Anhalten eines Targets oder dessen Formveränderung zur Raute (Manipulation: 0.5 s) mit Knopfdruck reagieren, bei ausbleibender Veränderung hinge-gen die 4 Zielobjekte wiedererkennen (3 Bedingungen in 10 Blöcken à 12 Versuchen). Erwartet wurde, dass Bewegungsveränderungen häufiger und schneller erkannt werden. Ergebnisse Experiment 1 ergab einen signifikanten Haupteffekt für Geschwindigkeit, F(2,26) = 62.66, p < .01, ηp2 = .83, mit höchsten Richtigkeiten bei 6°/s (58%). Ein Haupteffekt für Blickort, F(2,26) = 76.40, p < .01, ηp2 = .85, zeigt, dass der Blick unabhängig von der Geschwindig-keit länger auf dem Centroid war als auf Targets und Distraktoren. Aufgrund der höchs-ten Richtigkeiten bei 6°/s wurde diese Geschwindigkeit in Experiment 2 eingesetzt und festgestellt, dass Bewegungsveränderungen häufiger erkannt werden (83 %) als Form-veränderungen (59 %), F(1,10) = 17.20, p < .01, ηp2 = .63. Unterschiede in Sakkadenla-tenzen, F(1,10) = 6.73, p = .03, ηp2 = .40, deuten auf eine periphere Wahrnehmung der Bewegungsveränderungen hin. Experiment 3 wird zeigen, ob Sakkaden das Monitoring stören. Diskussion Die periphere Wahrnehmung scheint immer dann funktional zu sein, wenn mehrere, für eine Aufgabe relevante Objekte gleichzeitig verfolgt werden müssen und wenn Verände-rungen, besonders der Bewegung, schnell erkannt werden müssen. Weitere Untersu-chungen sollen zeigen, ob diese Funktionalität der peripheren Wahrnehmung auch im Sport (z.B. beim gleichzeitigen Verfolgen mehrerer Gegenspieler) erkannt werden kann. Literatur Fehd, H. M. & Seiffert, A. E. (2010). Looking at the center of the targets helps multiple object tracking. Journal of Vision, 10, 1–13.

Ein Update zur "Neuropsychotherapie" und Illustration aus der laufenden Forschung zum Einsatz emotionsfokussierter Vorgehensweisen

Während es fast trivial erscheint, dass erfolgreiche Psychotherapien – also Veränderungen im Erleben und Verhalten – prinzipiell mit funktionellen und strukturellen Veränderungen des Gehirns zusammenhängen, erweist es sich als deutlich anspruchsvoller, spezifischeren Fragestellungen nachzugehen und aus ihnen Implikationen für die Psychotherapie zu abzuleiten: Welche neuronalen Mechanismen sind an psychotherapeutisch relevanten Veränderungen im Erleben und Verhalten beteiligt? Wodurch werden diese neuronalen Wirkmechanismen beeinflusst? Und wie werden diese Erkenntnisse für die Psychotherapie praktisch nutzbar gemacht? Anhand aktueller Forschungsbefunde und konzeptueller Überlegungen in Anlehnung an Grawes “Neuropsychotherapie” wird in diesem Beitrag zu solchen und verwandten Fragen Stellung genommen. Eine laufende Studie an der Schnittstelle zwischen Psychotherapieprozessforschung und Neurowissenschaften illustriert, wie neuronale Wirkmechanismen erforscht und in bestehende psychologisch-psychotherapeutische Theorien eingebunden werden können. Untersucht werden hierbei die Effekte einer emotionsfokussierten Mikrointervention auf das subjektive emotionale Erleben und neurophysiologische Parameter. Solche neuronalen korrelate emotionaler Veränderungsprozesse werden vor dem theoretischen Hintergrund emotionsfokussierter und allgemeiner Psychotherapie interpretiert.