The function of SIFamide, PDF, and further neuropeptides in the circadian system of Rhyparobia maderae

Der täglich Wechsel von Hell- und Dunkelphasen führte während der Evolution zur Entwicklung innerer Uhren in nahezu allen Organismen. In der Schabe Rhyparobia maderae lokalisierten Läsions- und Transplantationsexperimente die innere Uhr in der akzessorischen Medulla (AME). Dieses kleine birnenförmige Neuropil am ventromedianen Rand der Medulla ist mit etwa 240 Neuronen assoziiert, die eine hohe Anzahl an zum Teil kolokalisierten Neuropeptiden und Neurotransmittern exprimieren. Diese Signalstoffe scheinen essentiell zu sein für die Synchronisation der inneren Uhr mit der Umwelt, der Kopplung der beiden bilateralen AME, der Aufrechterhaltung des circadianen Rhythmus sowie der zeitlichen Steuerung bestimmter Verhaltensweisen. Während die Funktion einiger dieser neuronalen Botenstoffe bereits gut untersucht ist, fehlt sie für andere. Zudem ist noch ungeklärt, wann einzelne Botenstoffe im circadianen Netzwerk agieren. Im Fokus dieser Studie lag daher die Erforschung der Funktion von SIFamide und Corazonin im circadianen Netzwerk sowie die weitere Untersuchung der Funktionen der Neuropeptide MIP und PDF. Es konnte gezeigt werden, dass SIFamide auch in R. maderae in vier großen neurosekretorischen Zellen in der pars intercerebralis exprimiert wird. Varikosenreiche SIFamide-immureaktive (-ir) Fasern innervieren eine Vielzahl an Neuropilen und finden sich auch in der Hüllregion der AME. Injektionsexperimente resultierten in einer monophasischen Phasen-Antwort-Kurve (PRC) mit einer Verzögerung zur frühen subjektiven Nacht. SIFamide ist also ein Eingangssignal für das circadiane Netzwerk und könnte in der Kontrolle der Schalf/Wach-Homöostase involviert sein. Auch Corazonin fungiert als Eingangssignal. Da die Injektionsexperimente in einer monophasischen PRC mit einem Phasenvorschub zur späten subjektiven Nacht resultierten, ist davon auszugehen, dass die Corazonin-ir AME-Zelle Bestandteil des Morning-Oszillator-Netzwerkes in R. maderae ist. Darüber hinaus zeigten Backfill-Experimente, dass MIP an der Kopplung beider AMAE beteiligt ist. ELISA-Quantifizierungen der PDF-Level im Tagesverlauf ergaben Schwankungen in der Konzentration, die auf eine Ausschüttung des Peptids während des Tages hindeuten – ähnlich wie es in Drosophila melanogaster der Fall ist. Dies spiegelt sich in der vervollständigten bimodalen PDF-PRC wieder. Hier führen Injektionen zu einem Phasenvorschub, bevor maximale Peptidlevel erreicht werden, sowie zu einer Phasenverzögerung, sobald die Peptidlevel wieder zu sinken beginnen. Die PRCs erlauben somit Rückschlüsse auf den Zeitpunkt der maximalen Peptidfreisetzung. PDF-ir Neuriten findet sich zudem in sämtlichen Ganglien des ventralen Strickleiternervensystems, was eine Funktion in der Kontrolle der Prozesse impliziert, die durch die Mustergeneratoren in Thorakal- und Abdominalganglien gesteuert werden.

Nutrient monitoring, simulation and management within a major lowland UK river system: the Kennet

This paper describes an assessment of the nitrogen and phosphorus dynamics of the River Kennet in the south east of England. The Kennet catchment (1200 km(2)) is a predominantly groundwater fed river impacted by agricultural and sewage sources of nutrient (nitrogen and phosphorus) pollution. The results from a suite of simulation models are integrated to assess the key spatial and temporal variations in the nitrogen (N) and phosphorus (P) chemistry, and the influence of changes in phosphorous inputs from a Sewage Treatment Works on the macrophyte and epiphyte growth patterns. The models used are the Export Co-efficient model, the Integrated Nitrogen in Catchments model, and a new model of in-stream phosphorus and macrophyte dynamics: the 'Kennet' model. The paper concludes with a discussion on the present state of knowledge regarding the water quality functioning, future research needs regarding environmental modelling and the use of models as management tools for large, nutrient impacted riverine systems. (C) 2003 IMACS. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.

Lagrangian validation of numerical drifter trajectories using drifting buoys: Application to the Agulhas system

The skill of numerical Lagrangian drifter trajectories in three numerical models is assessed by comparing these numerically obtained paths to the trajectories of drifting buoys in the real ocean. The skill assessment is performed using the two-sample Kolmogorov–Smirnov statistical test. To demonstrate the assessment procedure, it is applied to three different models of the Agulhas region. The test can either be performed using crossing positions of one-dimensional sections in order to test model performance in specific locations, or using the total two-dimensional data set of trajectories. The test yields four quantities: a binary decision of model skill, a confidence level which can be used as a measure of goodness-of-fit of the model, a test statistic which can be used to determine the sensitivity of the confidence level, and cumulative distribution functions that aid in the qualitative analysis. The ordering of models by their confidence levels is the same as the ordering based on the qualitative analysis, which suggests that the method is suited for model validation. Only one of the three models, a 1/10° two-way nested regional ocean model, might have skill in the Agulhas region. The other two models, a 1/2° global model and a 1/8° assimilative model, might have skill only on some sections in the region

A camera based digit location and recognition system for garment tracking

Garment information tracking is required for clean room garment management. In this paper, we present a camera-based robust system with implementation of Optical Character Reconition (OCR) techniques to fulfill garment label recognition. In the system, a camera is used for image capturing; an adaptive thresholding algorithm is employed to generate binary images; Connected Component Labelling (CCL) is then adopted for object detection in the binary image as a part of finding the ROI (Region of Interest); Artificial Neural Networks (ANNs) with the BP (Back Propagation) learning algorithm are used for digit recognition; and finally the system is verified by a system database. The system has been tested. The results show that it is capable of coping with variance of lighting, digit twisting, background complexity, and font orientations. The system performance with association to the digit recognition rate has met the design requirement. It has achieved real-time and error-free garment information tracking during the testing.