DNA-Polymer-Hybride als molekulare Bausteine

Die DNA hat sich durch die herausstechende Eigenschaft zur Selbstorganisation in den Naturwissenschaften zu einem beliebten Werkzeug entwickelt. In dieser Arbeit wurde die Oligonukleotidselbsterkennung zum Aufbau komplexer Multiblockcopolymere genutzt. Dabei dienten komplementäre einzelsträngige Oligonukleotidsequenzen (ssDNA) als adressierbare Verbindungsstücke zwischen synthetischen Blöcken. Als Bausteine wurden asymmetrische Dreiblockcopolymere der Form DNA1-Polymer-DNA2 aus einer flexiblen Polymereinheit (PEO bzw. PPO) die an beiden Enden mit unterschiedlichen Oligonukleotidsequenzen „funktionalisiert“ ist, verwendet. Diese Bausteine konnten durch die Kombination von Festphasensynthese der Oligonukleotide und Blockkopplung dargestellt werden. Die Oligonukleotidsequenzen wurden so gewählt, dass deren Hybridisierung zu einer bei Raumtemperatur stabilen Verbindung führt. Durch die Verwendung dieser Bausteine erhält man ein modulares System, dass sich durch seine hohe Flexibilität auszeichnet. Aus den dargestellten Dreiblockcopolymeren konnten verschiedene alternierende Multiblockcopolymere aufgebaut werden, wobei die Anzahl der Blöcke (von 11 bis 15) und das PEO / PPO- Verhältnis variiert wurden. Derartige Strukturen sind auf der Grundlage chemischer Synthesen unerreichbar. Die Flexibilität dieses modularen Systems konnte gezeigt werden, indem einzelne Blockbausteine zur Strukturaufklärung einfach ausgetauscht oder weggelassen werden konnten. Durch geeignete Wahl der DNA-Sequenzen konnte zusätzlich das Polymerisationsverhalten dieser Bauelemente untersucht werden. Die Integration längerer kettensteifer DNA-Abschnitte in die Multiblockstrukturen erfolgte durch die Verwendung teilkomplementärer Oligonukleotide. Diese bieten den Vorteil, dass bis zu einer Größe von etwa 150 bp sowohl die Länge als auch die Sequenz der Doppelstrangabschnitte und sticky-ends frei variiert werden können. Die biosynthetischen Dreiblockcopolymere dienten hier als Linkermoleküle zwischen den einzelnen dsDNA-Blöcken. Nach diesem Konzept wurde ein Nonamer als Modellsystem eines mehrfach gebrochenen Stäbchens synthetisiert. Außerdem wurden mit Hilfe der Polymerase Kettenreaktion (PCR) semiflexible DNA Abschnitte erzeugt. Durch die Wahl des Synthesewegs konnte sowohl die Länge der semiflexiblen Einheit als auch die Länge und die Sequenz des sticky-ends variiert werden. Anhand dieser Modellverbindungen wurde dann das Hybridisierungsverhalten in Abhängigkeit der Linker- und Segmentlängen untersucht.

Fluorenbasierende amphiphile Kammpolymere zur Ausbildung definierter Strukturen an Oberflächen und in Lösungen

Die Dissertation beschreibt die Darstellung und Charakterisierung von neuartigen, amphiphilen Carbazol- und Fluoren-(co)-polymeren, die infolge ihres strukturellen Aufbaus sowohl selbstorganisierende als auch optoelektronische Eigenschaften kombinierten. Zum einen wurden Kammpolymere mit konjugierten, steifen Rückgraten und flexiblen sowie konformativ schaltbaren Polyelektrolytseitenketten dargestellt und auf eine pH-abhängige Selbstorganisation in Lösung und an Oberflächen untersucht. Des Weiteren wurden neutrale, methanollösliche Polyfluorene synthetisiert, die in Kombination mit einem unpolaren Polyindenofluorenderivat zum Aufbau mehrschichtiger PLEDs mittels nasschemischer Verfahren eingesetzt wurden. Zum anderen fand die Synthese von amphiphilen Polyfluorenen statt, die als Emulgatoren zur Stabilisierung von inversen Emulsionen eingesetzt wurden. Dabei konnten mit Hilfe eines bereits für die Darstellung von anorganisch-organischen Kern-Schale-Partikeln etablierten in situ-Verfahrens formanisotrope, kristalline Zinkoxidkerne mit konjugierter Polymerhülle erhalten werden.

Clinical and antibacterial effect of an anti-inflammatory toothpaste formulation with Scutellaria baicalensis extract on experimental gingivitis

It was the aim of the study to evaluate the clinical and antibacterial effect of a dentifrice containing an anti-inflammatory plant extract (SB) versus a placebo (PLA) using an experimental gingivitis model. Forty subjects (20 per group) discontinued all oral hygiene measures for four teeth for a period of 21 days using a shield (to generate a possible gingivitis) while they could brush the other teeth normally. After brushing, the shield was removed and teeth were treated with the randomly assigned toothpaste slurry for 1 min. Löe and Silness gingival index (GI), Silness and Löe plaque index (PI), and biofilm vitality (VF%) were assessed at days 0, 14, and 21, respectively. Subjects of the PLA group developed a GI of 0.82?±?0.342 (day 14) and 1.585?±?0.218 (day 21), while the data of the SB group were significantly reduced (0.355?±?0.243 and 0.934?±?0.342, p?antly reduced at all follow-up appointments, reductions in VF reached the level of significance only at day 21. The results suggest that the new toothpaste formulation was able to significantly reduce the extent of gingivitis, plaque development, and vital flora.

Effectiveness of protective patient equipment for CT: an anthropomorphic phantom study

Protective patient equipment for CT examinations is not routinely provided. The aim of this study was to determine whether, and if so what, specific protective equipment is beneficial during CT scans. The absorbed organ doses and the effective doses for thorax, abdomen/pelvis and brain CT investigation with and without the use of protective patient equipment have been determined and compared. All measurements were carried out on modern multislice CT scanner using an anthropomorphic phantom and thermoluminescence dosemeters. The measurements show that protective equipment reduces the dose within the scattered beam area. The highest organ dose reduction was found in organs that protrude from the trunk like the testes or the female breasts that can largely be covered by the protective equipment. The most reduction of the effective dose was found in the male abdomen/pelvis examination (0.32 mSv), followed by the brain (0.11 mSv) and the thorax (0.06 mSv). It is concluded that the use of protective equipment can reduce the applied dose to the patient.

Semantic memory involvement in the default mode network: a functional neuroimaging study using independent component analysis

The Default Mode Network (DMN) is a higher order functional neural network that displays activation during passive rest and deactivation during many types of cognitive tasks. Accordingly, the DMN is viewed to represent the neural correlate of internally-generated self-referential cognition. This hypothesis implies that the DMN requires the involvement of cognitive processes, like declarative memory. The present study thus examines the spatial and functional convergence of the DMN and the semantic memory system. Using an active block-design functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) paradigm and Independent Component Analysis (ICA), we trace the DMN and fMRI signal changes evoked by semantic, phonological and perceptual decision tasks upon visually-presented words. Our findings show less deactivation during semantic compared to the two non-semantic tasks for the entire DMN unit and within left-hemispheric DMN regions, i.e., the dorsal medial prefrontal cortex, the anterior cingulate cortex, the retrosplenial cortex, the angular gyrus, the middle temporal gyrus and the anterior temporal region, as well as the right cerebellum. These results demonstrate that well-known semantic regions are spatially and functionally involved in the DMN. The present study further supports the hypothesis of the DMN as an internal mentation system that involves declarative memory functions.

An insulin infusion advisory system based on autotuning nonlinear model-predictive control

This paper aims at the development and evaluation of a personalized insulin infusion advisory system (IIAS), able to provide real-time estimations of the appropriate insulin infusion rate for type 1 diabetes mellitus (T1DM) patients using continuous glucose monitors and insulin pumps. The system is based on a nonlinear model-predictive controller (NMPC) that uses a personalized glucose-insulin metabolism model, consisting of two compartmental models and a recurrent neural network. The model takes as input patient's information regarding meal intake, glucose measurements, and insulin infusion rates, and provides glucose predictions. The predictions are fed to the NMPC, in order for the latter to estimate the optimum insulin infusion rates. An algorithm based on fuzzy logic has been developed for the on-line adaptation of the NMPC control parameters. The IIAS has been in silico evaluated using an appropriate simulation environment (UVa T1DM simulator). The IIAS was able to handle various meal profiles, fasting conditions, interpatient variability, intraday variation in physiological parameters, and errors in meal amount estimations.