Planung und Risikobewertung projektspezifischer Produktionsnetzwerke

Bei Einzel‐ und Kleinserienfertigung müssen sowohl langfristige Kooperationspartner als auch auftrags-spezifische, internationale Partner und Lieferanten in die Produktion komplexer Investitionsgüter einbezogen werden. Zunehmend sind kleine und mittlere Unternehmen (KMU) herausgefordert nicht nur technische Komponenten zu liefern, sondern die komplette Projektplanung zu realisieren. Im Forschungsprojekt „PIP“ soll ein Verfahren entwickelt werden, das gerade KMU des Maschinen- und Anlagenbaus bei der aufwandsmi-nimierten Partner- und Lieferantenauswahl sowie der Einschätzung möglicher Projektrisiken unterstützt. Der vorliegende Artikel beschreibt Rahmenbedingungen beim Aufbau projektspezifischer Produktionsnetzwerke sowie Lösungsansätze zu deren verbesserter Planung und Risikobewertung.

Einführung in die stochastische Simulation mit Fathom

Die "Einführung in die stochastische Simulation mit Fathom" führt in die Simulation mit der Computersoftware Fathom ein und entstand im Rahmen meines Dissertationsprojekts. Voraussetzung sind elementare Grundkenntnisse in dieser Software, z.B. für die Analyse von eindimensionalen Daten. Die Arbeit basiert auf einer ausführlichen Analyse stochastischer Situationen, die als Zufallsexperimente modelliert werden können. Sie wurde ursprünglich für Studenten der Veranstaltung "Elementare Stochastik" an der Universität Kassel didaktisch aufbereitet. Sie ist aber auch für alle Lehrenden und Lernenden an Schule und Hochschule gedacht, die die stochastische Simulation mit Fathom erlernen wollen. Das Dokument dient dazu, eine systematische Anleitung zum Erstellen eigener Simulationen zu geben. Eine didaktische Hilfestellung bietet dazu das dreigegliederte Simulationskonzept: 1. Festlegen des stochastischen Modell, 2. Erstellen eines Simulationsplans und 3. Realisierung in FATHOM. Verschiedene Simulationsarten werden ausführlich an einem Beispiel vorgestellt und können in Arbeitsumgebungen selbst erzeugt werden. Die Erstellung der Arbeit wurde mit Mitteln des BLK-Projektes Netzwerk Wissenschaftliche Weiterbildung für Lehramtsberufe (NWWL) an der Universität Kassel gefördert.

Stochastische Simulation von Zufallsexperimenten mit Fathom

In der Mathematikdidaktik gibt es die weit verbreitete Auffassung, durch die Verwendung von Simulationen Lernprozesse zu unterstützen. Dies hat mich im Rahmen meiner Dissertation dazu bewogen, erstens eine Werkzeuganalyse des Simulationspotentials der Software Fathom durchzuführen und zweitens exemplarische Analysen dazu, wie Lernende mit der Software arbeiten. Bei der Werkzeuganalyse standen vor allem folgende zwei Fragen im Mittelpunkt: Was bietet die Software an Simulationspotential? Wie gut und leicht lassen sich Zufallsexperimente in Fathom realisieren? Dieses Wissen ist für die praktische Anwendung der Software und die diagnostische Kompetenz der Lehrkräfte, die Schüler bei der Arbeit mit der Software unterstützen wollen, essentiell. Mit dieser Werkzeuganalyse wurde ein allgemeineres Instrument entwickelt, mit dem man das Simulationspotential auch anderer Werkzeugsoftware wie Excel, Tinkerplots oder den TI-Nspire systematisch analysieren könnte. Im zweiten Teil werden die Ergebnisse einer Fallstudie zur Kompetenz von Studierenden beim Bearbeiten von stochastischen Simulations- und Modellierungsproblemen vorgestellt. Die insgesamt aufwendige Analyse von Mikroprozessen macht sehr viel relevante und wichtige Details im Umgang von Studierenden mit Simulationsaufgaben erkennbar. Auch ist als Ergebnis der Studie nicht nur einfach ein differenziertes Bild der Kompetenzen von Studierenden anzusehen. Vielmehr liegt ein wesentlicher Beitrag auch in der Konzeptualisierung unterschiedlicher Kompetenzen und ihrer Wechselwirkung, wie sie bei der Bearbeitung von mathematischen Aufgaben mit dem Computer auftreten.

Stochastische Modelle für nichtlineare Antwortfunktionen in ungeordneten Systemen

In dieser Arbeit werden nichtlineare Experimente zur Untersuchung der Dynamik in amorphen Festkörpern im Rahmen von Modellrechnungen diskutiert. Die Experimente beschäftigen sich mit der Frage nach dynamischen Heterogenitäten, worunter man das Vorliegen dynamischer Prozesse auf unterschiedlichen Zeitskalen versteht. Ist es möglich, gezielt 'langsame' oder 'schnelle' Dynamik in der Probe nachzuweisen, so ist die Existenz von dynamischen Heterogenitäten gezeigt. Ziel der Experimente sind deshalb sogenannte frequenzselektive Anregungen des Systems. In den beiden diskutierten Experimenten, zum einen nichtresonantes Lochbrennen, zum anderen ein ähnliches Experiment, das auf dem dynamischen Kerreffekt beruht, werden nichtlineare Antwortfunktionen gemessen. Um eine Probe in frequenzselektiver Weise anzuregen, werden zunächst einer oder mehrere Zyklen eines oszillierenden elektrischen Feldes an die Probe angelegt. Die Experimente werden zunächst im Terahertz-Bereich untersucht. Auf dieser Zeitskala findet man phonon-ähnliche kollektive Schwingungen in Gläsern. Diese Schwingungen werden durch (anharmonische) Brownsche Oszillatoren beschrieben. Der zentrale Befund der Modellrechnungen ist, daß eine frequenzselektive Anregung im Terahertz-Bereich möglich ist. Ein Nachweis dynamischer Heterogenitäten im Terahertz-Bereich ist somit durch beide Experimente möglich. Anschliessend wird das vorgestellte Kerreffekt-Experiment im Bereich wesentlich kleinerer Frequenzen diskutiert. Die langsame Reorientierungsdynamik in unterkühlten Flüssigkeiten wird dabei durch ein Rotationsdiffusionsmodell beschrieben. Es werden zum einen ein heterogenes und zum anderen ein homogenes Szenario zugrundegelegt. Es stellt sich heraus, daß wie beim Lochbrennen eine Unterscheidung durch das Experiment möglich ist. Das Kerreffekt-Experiment wird somit als eine relativ einfache Alternative zur Technik des nichtresonanten Lochbrennens vorgeschlagen.

Stochastische Modelle der aktuariellen Risikotheorie. Eine mathematische Einführung

Stochastische Modelle sind bei der Bewertung von Schadensbeträgen für Versicherungen von besonderer Bedeutung. Das Buch gibt eine Einführung in die dabei verwendeten Modelle für kleine und große Schadensbeträge wie auch in die stochastische Prozesse der aktuariellen Risikotheorie (Zählprozesse und Poisson-Prozess). Zentrales Thema ist die Analyse der Ruinwahrscheinlichkeit, wobei exakte Berechnungsmethoden, asymptotische Approximationen und numerische Algorithmen wie Monte Carlo-Simulation und schnelle Fourier-Transformation vorgestellt werden. Ein Appendix mit wichtigen Resultaten der Wahrscheinlichkeitstheorie erleichtert die Lektüre dieses Buches.

Digitales stochastisches Magnetfeld-Sensorarray

Digitales stochastisches Magnetfeld-Sensorarray Stefan Rohrer Im Rahmen eines mehrjährigen Forschungsprojektes, gefördert von der Deutschen Forschungsgesellschaft (DFG), wurden am Institut für Mikroelektronik (IPM) der Universität Kassel digitale Magnetfeldsensoren mit einer Breite bis zu 1 µm entwickelt. Die vorliegende Dissertation stellt ein aus diesem Forschungsprojekt entstandenes Magnetfeld-Sensorarray vor, das speziell dazu entworfen wurde, um digitale Magnetfelder schnell und auf minimaler Fläche mit einer guten räumlichen und zeitlichen Auflösung zu detektieren. Der noch in einem 1,0µm-CMOS-Prozess gefertigte Test-Chip arbeitet bis zu einer Taktfrequenz von 27 MHz bei einem Sensorabstand von 6,75 µm. Damit ist er das derzeit kleinste und schnellste digitale Magnetfeld-Sensorarray in einem Standard-CMOS-Prozess. Konvertiert auf eine 0,09µm-Technologie können Frequenzen bis 1 GHz erreicht werden bei einem Sensorabstand von unter 1 µm. In der Dissertation werden die wichtigsten Ergebnisse des Projekts detailliert beschrieben. Basis des Sensors ist eine rückgekoppelte Inverter-Anordnung. Als magnetfeldsensitives Element dient ein auf dem Hall-Effekt basierender Doppel-Drain-MAGFET, der das Verhalten der Kippschaltung beeinflusst. Aus den digitalen Ausgangsdaten kann die Stärke und die Polarität des Magnetfelds bestimmt werden. Die Gesamtanordnung bildet einen stochastischen Magnetfeld-Sensor. In der Arbeit wird ein Modell für das Kippverhalten der rückgekoppelten Inverter präsentiert. Die Rauscheinflüsse des Sensors werden analysiert und in einem stochastischen Differentialgleichungssystem modelliert. Die Lösung der stochastischen Differentialgleichung zeigt die Entwicklung der Wahrscheinlichkeitsverteilung des Ausgangssignals über die Zeit und welche Einflussfaktoren die Fehlerwahrscheinlichkeit des Sensors beeinflussen. Sie gibt Hinweise darauf, welche Parameter für das Design und Layout eines stochastischen Sensors zu einem optimalen Ergebnis führen. Die auf den theoretischen Berechnungen basierenden Schaltungen und Layout-Komponenten eines digitalen stochastischen Sensors werden in der Arbeit vorgestellt. Aufgrund der technologisch bedingten Prozesstoleranzen ist für jeden Detektor eine eigene kompensierende Kalibrierung erforderlich. Unterschiedliche Realisierungen dafür werden präsentiert und bewertet. Zur genaueren Modellierung wird ein SPICE-Modell aufgestellt und damit für das Kippverhalten des Sensors eine stochastische Differentialgleichung mit SPICE-bestimmten Koeffizienten hergeleitet. Gegenüber den Standard-Magnetfeldsensoren bietet die stochastische digitale Auswertung den Vorteil einer flexiblen Messung. Man kann wählen zwischen schnellen Messungen bei reduzierter Genauigkeit und einer hohen lokalen Auflösung oder einer hohen Genauigkeit bei der Auswertung langsam veränderlicher Magnetfelder im Bereich von unter 1 mT. Die Arbeit präsentiert die Messergebnisse des Testchips. Die gemessene Empfindlichkeit und die Fehlerwahrscheinlichkeit sowie die optimalen Arbeitspunkte und die Kennliniencharakteristik werden dargestellt. Die relative Empfindlichkeit der MAGFETs beträgt 0,0075/T. Die damit erzielbaren Fehlerwahrscheinlichkeiten werden in der Arbeit aufgelistet. Verglichen mit dem theoretischen Modell zeigt das gemessene Kippverhalten der stochastischen Sensoren eine gute Übereinstimmung. Verschiedene Messungen von analogen und digitalen Magnetfeldern bestätigen die Anwendbarkeit des Sensors für schnelle Magnetfeldmessungen bis 27 MHz auch bei kleinen Magnetfeldern unter 1 mT. Die Messungen der Sensorcharakteristik in Abhängigkeit von der Temperatur zeigen, dass die Empfindlichkeit bei sehr tiefen Temperaturen deutlich steigt aufgrund der Abnahme des Rauschens. Eine Zusammenfassung und ein ausführliches Literaturverzeichnis geben einen Überblick über den Stand der Technik.

Experimentelle und numerische Untersuchungen zur Dispersion von Dichteströmungen in einem stochastischen Modellaquifer

Es ist bekannt, dass die Dichte eines gelösten Stoffes die Richtung und die Stärke seiner Bewegung im Untergrund entscheidend bestimmen kann. Eine Vielzahl von Untersuchungen hat gezeigt, dass die Verteilung der Durchlässigkeiten eines porösen Mediums diese Dichteffekte verstärken oder abmindern kann. Wie sich dieser gekoppelte Effekt auf die Vermischung zweier Fluide auswirkt, wurde in dieser Arbeit untersucht und dabei das experimentelle sowohl mit dem numerischen als auch mit dem analytischen Modell gekoppelt. Die auf der Störungstheorie basierende stochastische Theorie der macrodispersion wurde in dieser Arbeit für den Fall der transversalen Makodispersion. Für den Fall einer stabilen Schichtung wurde in einem Modelltank (10m x 1.2m x 0.1m) der Universität Kassel eine Serie sorgfältig kontrollierter zweidimensionaler Experimente an einem stochastisch heterogenen Modellaquifer durchgeführt. Es wurden Versuchsreihen mit variierenden Konzentrationsdifferenzen (250 ppm bis 100 000 ppm) und Strömungsgeschwindigkeiten (u = 1 m/ d bis 8 m/d) an drei verschieden anisotrop gepackten porösen Medien mit variierender Varianzen und Korrelationen der lognormal verteilten Permeabilitäten durchgeführt. Die stationäre räumliche Konzentrationsausbreitung der sich ausbreitenden Salzwasserfahne wurde anhand der Leitfähigkeit gemessen und aus der Höhendifferenz des 84- und 16-prozentigen relativen Konzentrationsdurchgang die Dispersion berechnet. Parallel dazu wurde ein numerisches Modell mit dem dichteabhängigen Finite-Elemente-Strömungs- und Transport-Programm SUTRA aufgestellt. Mit dem kalibrierten numerischen Modell wurden Prognosen für mögliche Transportszenarien, Sensitivitätsanalysen und stochastische Simulationen nach der Monte-Carlo-Methode durchgeführt. Die Einstellung der Strömungsgeschwindigkeit erfolgte - sowohl im experimentellen als auch im numerischen Modell - über konstante Druckränder an den Ein- und Auslauftanks. Dabei zeigte sich eine starke Sensitivität der räumlichen Konzentrationsausbreitung hinsichtlich lokaler Druckvariationen. Die Untersuchungen ergaben, dass sich die Konzentrationsfahne mit steigendem Abstand von der Einströmkante wellenförmig einem effektiven Wert annähert, aus dem die Makrodispersivität ermittelt werden kann. Dabei zeigten sich sichtbare nichtergodische Effekte, d.h. starke Abweichungen in den zweiten räumlichen Momenten der Konzentrationsverteilung der deterministischen Experimente von den Erwartungswerten aus der stochastischen Theorie. Die transversale Makrodispersivität stieg proportional zur Varianz und Korrelation der lognormalen Permeabilitätsverteilung und umgekehrt proportional zur Strömungsgeschwindigkeit und Dichtedifferenz zweier Fluide. Aus dem von Welty et al. [2003] mittels Störungstheorie entwickelten dichteabhängigen Makrodispersionstensor konnte in dieser Arbeit die stochastische Formel für die transversale Makrodispersion weiter entwickelt und - sowohl experimentell als auch numerisch - verifiziert werden.

Parameter identification of structural dynamic models by inverse statistical analysis

Auf dem Gebiet der Strukturdynamik sind computergestützte Modellvalidierungstechniken inzwischen weit verbreitet. Dabei werden experimentelle Modaldaten, um ein numerisches Modell für weitere Analysen zu korrigieren. Gleichwohl repräsentiert das validierte Modell nur das dynamische Verhalten der getesteten Struktur. In der Realität gibt es wiederum viele Faktoren, die zwangsläufig zu variierenden Ergebnissen von Modaltests führen werden: Sich verändernde Umgebungsbedingungen während eines Tests, leicht unterschiedliche Testaufbauten, ein Test an einer nominell gleichen aber anderen Struktur (z.B. aus der Serienfertigung), etc. Damit eine stochastische Simulation durchgeführt werden kann, muss eine Reihe von Annahmen für die verwendeten Zufallsvariablengetroffen werden. Folglich bedarf es einer inversen Methode, die es ermöglicht ein stochastisches Modell aus experimentellen Modaldaten zu identifizieren. Die Arbeit beschreibt die Entwicklung eines parameter-basierten Ansatzes, um stochastische Simulationsmodelle auf dem Gebiet der Strukturdynamik zu identifizieren. Die entwickelte Methode beruht auf Sensitivitäten erster Ordnung, mit denen Parametermittelwerte und Kovarianzen des numerischen Modells aus stochastischen experimentellen Modaldaten bestimmt werden können.

Beiträge zur Modellierung technischer dynamischer Systeme

Die Nichtlineare Dynamik verallgemeinert Aussagen über dynamische Systeme durch Abstraktion von konkreten Systemen. In der Technik sind Maschinen dagegen sehr konkret und die Behandlung auftretender Probleme mit Methoden der theoretischen Physik ist nicht trivial. Diese Arbeit versucht einige der Schwierigkeiten einer technischen Anwendung der nichtlinearen Theorie zu lokalisieren. Am Beispiel von vier Klassen von Modellansätzen, werden Anwendungsschnittstellen beleuchtet und systematisiert. Die Anwendung von Modellen, die explizit auf bekannten physikalischen Gesetzmäßigkeiten aufbauen, findet Grenzen in der Anzahl der Freiheitsgrade und den Nebenbedingungen konkreter Systeme. Solche Modelle liefern jedoch wichtige Hinweise auf die Vielfalt der nichtlinearen Phänomene und tragen zu ihrem Verständnis bei. Daher sind sie für die Konstruktionspraxis wichtig. Es werden typisch nichtlineare Phänomene und ihre zugrundeliegenden Mechanismen vorgestellt und klassifiziert, sowie grundsätzliche Probleme der Berechenbarkeit analytisch formulierter Modelle betrachtet. Eine zweite Schnittstelle bieten die Darstellungen des Systemverhaltens als überlagerung spezieller Funktionen, diez.B. Symmetrieeigenschaften des betrachteten Systems besonders deutlich widerspiegeln. Gegenüber der klassischen Fourierzerlegung nach Frequenz und Phase bringt die Analyse nach Detaillierungsgrad und Position von Waveletfunktionen wichtige Vorteile für die nichtlineare zustandsraumbasierte Datenanalyse. Viele Verfahren der Nichtlinearen Datenanalyse beruhen auf metrischen Eigenschaften der dynamischen Systeme. Als dritte Gruppe werden demgegenüber topologische Methoden beleuchtet. Die Konstruktion von Simplexen aus Zeitreihen mittels der Zeitversatzmethode ist die Grundlage für eine Triangulation der Zustandsräume. Die Methoden, z.B. Templateverfahren, die auf der Einbettung von eindimensionalen Trajektorien in den R^3 basieren, lassen sich hingegen nicht einfach auf hochdimensionale Zustandsmannigfaltigkeiten anwenden. Schließlich werden stochastische Aspekte behandelt. Schwankungen des Systemverhaltens können auf Schwankungen der Anfangswerte und/oder auf Schwankungen der eigentlichen Systemdynamik beruhen. Die Einordnung des konkreten Anwendungsfalles setzt jedoch ein sicheres Verständnis stochastischer Prozesse voraus. Am Beispiel der Rekonstruktion der stochastischen Dynamik über eine eindimensionale Fokker-Planck-Gleichung zeigen sich deutlich die praktischen Grenzen solcher Ansätze.

Parameterschätzung in zeitdiskreten ergodischen Markov-Prozessen am Beispiel des Cox-Ingersoll-Ross-Modells

In dieser Arbeit geht es um die Schätzung von Parametern in zeitdiskreten ergodischen Markov-Prozessen im allgemeinen und im CIR-Modell im besonderen. Beim CIR-Modell handelt es sich um eine stochastische Differentialgleichung, die von Cox, Ingersoll und Ross (1985) zur Beschreibung der Dynamik von Zinsraten vorgeschlagen wurde. Problemstellung ist die Schätzung der Parameter des Drift- und des Diffusionskoeffizienten aufgrund von äquidistanten diskreten Beobachtungen des CIR-Prozesses. Nach einer kurzen Einführung in das CIR-Modell verwenden wir die insbesondere von Bibby und Sørensen untersuchte Methode der Martingal-Schätzfunktionen und -Schätzgleichungen, um das Problem der Parameterschätzung in ergodischen Markov-Prozessen zunächst ganz allgemein zu untersuchen. Im Anschluss an Untersuchungen von Sørensen (1999) werden hinreichende Bedingungen (im Sinne von Regularitätsvoraussetzungen an die Schätzfunktion) für die Existenz, starke Konsistenz und asymptotische Normalität von Lösungen einer Martingal-Schätzgleichung angegeben. Angewandt auf den Spezialfall der Likelihood-Schätzung stellen diese Bedingungen zugleich lokal-asymptotische Normalität des Modells sicher. Ferner wird ein einfaches Kriterium für Godambe-Heyde-Optimalität von Schätzfunktionen angegeben und skizziert, wie dies in wichtigen Spezialfällen zur expliziten Konstruktion optimaler Schätzfunktionen verwendet werden kann. Die allgemeinen Resultate werden anschließend auf das diskretisierte CIR-Modell angewendet. Wir analysieren einige von Overbeck und Rydén (1997) vorgeschlagene Schätzer für den Drift- und den Diffusionskoeffizienten, welche als Lösungen quadratischer Martingal-Schätzfunktionen definiert sind, und berechnen das optimale Element in dieser Klasse. Abschließend verallgemeinern wir Ergebnisse von Overbeck und Rydén (1997), indem wir die Existenz einer stark konsistenten und asymptotisch normalen Lösung der Likelihood-Gleichung zeigen und lokal-asymptotische Normalität für das CIR-Modell ohne Einschränkungen an den Parameterraum beweisen.

Thermal fluctuations and boundary conditions in the lattice Boltzmann method

The lattice Boltzmann method is a popular approach for simulating hydrodynamic interactions in soft matter and complex fluids. The solvent is represented on a discrete lattice whose nodes are populated by particle distributions that propagate on the discrete links between the nodes and undergo local collisions. On large length and time scales, the microdynamics leads to a hydrodynamic flow field that satisfies the Navier-Stokes equation. In this thesis, several extensions to the lattice Boltzmann method are developed. In complex fluids, for example suspensions, Brownian motion of the solutes is of paramount importance. However, it can not be simulated with the original lattice Boltzmann method because the dynamics is completely deterministic. It is possible, though, to introduce thermal fluctuations in order to reproduce the equations of fluctuating hydrodynamics. In this work, a generalized lattice gas model is used to systematically derive the fluctuating lattice Boltzmann equation from statistical mechanics principles. The stochastic part of the dynamics is interpreted as a Monte Carlo process, which is then required to satisfy the condition of detailed balance. This leads to an expression for the thermal fluctuations which implies that it is essential to thermalize all degrees of freedom of the system, including the kinetic modes. The new formalism guarantees that the fluctuating lattice Boltzmann equation is simultaneously consistent with both fluctuating hydrodynamics and statistical mechanics. This establishes a foundation for future extensions, such as the treatment of multi-phase and thermal flows. An important range of applications for the lattice Boltzmann method is formed by microfluidics. Fostered by the "lab-on-a-chip" paradigm, there is an increasing need for computer simulations which are able to complement the achievements of theory and experiment. Microfluidic systems are characterized by a large surface-to-volume ratio and, therefore, boundary conditions are of special relevance. On the microscale, the standard no-slip boundary condition used in hydrodynamics has to be replaced by a slip boundary condition. In this work, a boundary condition for lattice Boltzmann is constructed that allows the slip length to be tuned by a single model parameter. Furthermore, a conceptually new approach for constructing boundary conditions is explored, where the reduced symmetry at the boundary is explicitly incorporated into the lattice model. The lattice Boltzmann method is systematically extended to the reduced symmetry model. In the case of a Poiseuille flow in a plane channel, it is shown that a special choice of the collision operator is required to reproduce the correct flow profile. This systematic approach sheds light on the consequences of the reduced symmetry at the boundary and leads to a deeper understanding of boundary conditions in the lattice Boltzmann method. This can help to develop improved boundary conditions that lead to more accurate simulation results.

Dynamics of epithelial monolayers assessed by acoustic and impedimetric whole cell biosensors

Mit der Zielsetzung der vorliegenden Arbeit wurde die detailierten Analyse von Migrationsdynamiken epithelilaler Monolayer anhand zweier neuartiger in vitro Biosensoren verfolgt, der elektrischen Zell-Substrat Impedanz Spektroskopie (electrical cell-substrate impedance sensing, ECIS) sowie der Quarz Kristall Mikrowaage (quartz crystal microbalance, QCM). Beide Methoden erwiesen sich als sensitiv gegenüber der Zellmotilität und der Nanozytotoxizität.rnInnerhalb des ersten Projektes wurde ein Fingerprinting von Krebszellen anhand ihrer Motilitätsdynamiken und der daraus generierten elektrischen oder akkustischen Fluktuationen auf ECIS oder QCM Basis vorgenommen; diese Echtzeitsensoren wurdene mit Hilfe klassicher in vitro Boyden-Kammer Migrations- und Invasions-assays validiert. Fluktuationssignaturen, also Langzeitkorrelationen oder fraktale Selbstähnlichkeit aufgrund der kollektiven Zellbewegung, wurden über Varianz-, Fourier- sowie trendbereinigende Fluktuationsanalyse quantifiziert. Stochastische Langzeitgedächtnisphänomene erwiesen sich als maßgebliche Beiträge zur Antwort adhärenter Zellen auf den QCM und ECIS-Sensoren. Des weiteren wurde der Einfluss niedermolekularer Toxine auf die Zytoslelettdynamiken verfolgt: die Auswirkungen von Cytochalasin D, Phalloidin und Blebbistatin sowie Taxol, Nocodazol und Colchicin wurden dabei über die QCM und ECIS Fluktuationsanalyse erfasst.rnIn einem zweiten Projektschwerpunkt wurden Adhäsionsprozesse sowie Zell-Zell und Zell-Substrat Degradationsprozesse bei Nanopartikelgabe charackterisiert, um ein Maß für Nanozytotoxizität in Abhangigkeit der Form, Funktionalisierung Stabilität oder Ladung der Partikel zu erhalten.rnAls Schlussfolgerung ist zu nennen, dass die neuartigen Echtzeit-Biosensoren QCM und ECIS eine hohe Zellspezifität besitzen, auf Zytoskelettdynamiken reagieren sowie als sensitive Detektoren für die Zellvitalität fungieren können.

Gene expression analysis in ‘Candidatus Phytoplasma mali’-resistant and -susceptible Malus genotypes

Apple proliferation (AP) disease is the most important graft-transmissible and vector-borne disease of apple in Europe. ‘Candidatus Phytoplasma mali’ (Ca. P. mali) is the causal agent of AP. Apple (Malus x domestica) and other Malus species are the only known woody hosts. In European apple orchards, the cultivars are mainly grafted on one rootstock, M. x domestica cv. M9. M9 like all other M. x domestica cultivars is susceptible to ‘Ca. P. mali’. Resistance to AP was found in the wild genotype Malus sieboldii (MS) and in MS-derived hybrids but they were characterised by poor agronomic value. The breeding of a new rootstock carrying the resistant and the agronomic traits was the major aim of a project of which this work is a part. The objective was to shed light into the unknown resistance mechanism. The plant-phytoplasma interaction was studied by analysing differences between the ‘Ca. P. mali’-resistant and -susceptible genotypes related to constitutively expressed genes or to induced genes during infection. The cDNA-Amplified Fragment Length Polymorphism (cDNA-AFLP) technique was employed in both approaches. Differences related to constitutively expressed genes were identified between two ‘Ca. P. mali’-resistant hybrid genotypes (4551 and H0909) and the ‘Ca. P. mali’-susceptible M9. 232 cDNA-AFLP bands present in the two resistant genotypes but absent in the susceptible one were isolated but several different products associated to each band were found. Therefore, two different macroarray hybridisation experiments were performed with the cDNA-AFLP fragments yielding 40 sequences encoding for genes of unknown function or a wide array of functions including plant defence. In the second approach, individuation and analysis of the induced genes was carried out exploiting an in vitro system in which healthy and ‘Ca. P. mali’-infected micropropagated plants were maintained under controlled conditions. Infection trials using in vitro grafting of ‘Ca. P. mali’ showed that the resistance phenotype could be reproduced in this system. In addition, ex vitro plants were generated as an independent control of the genes differentially expressed in the in vitro plants. The cDNA-AFLP analysis in in vitro plants yielded 63 bands characterised by over-expression in the infected state of both the H0909 and MS genotypes. The major part (37 %) of the associated sequences showed homology with products of unknown function. The other genes were involved in plant defence, energy transport/oxidative stress response, protein metabolism and cellular growth. Real-time qPCR analysis was employed to validate the differential expression of the genes individuated in the cDNA-AFLP analysis. Since no internal controls were available for the study of the gene expression in Malus, an analysis on housekeeping genes was performed. The most stably expressed genes were the elongation factor-1 α (EF1) and the eukaryotic translation initiation factor 4-A (eIF4A). Twelve out of 20 genes investigated through qPCR were significantly differentially expressed in at least one genotype either in in vitro plants or in ex vitro plants. Overall, about 20% of the genes confirmed their cDNA-AFLP expression pattern in M. sieboldii or H0909. On the contrary, 30 % of the genes showed down-regulation or were not differentially expressed. For the remaining 50 % of the genes a contrasting behaviour was observed. The qPCR data could be interpreted as follows: the phytoplasma infection unbalance photosynthetic activity and photorespiration down-regulating genes involved in photosynthesis and in the electron transfer chain. As result, and in contrast to M. x domestica genotypes, an up-regulation of genes of the general response against pathogens was found in MS. These genes involved the pathway of H2O2 and the production of secondary metabolites leading to the hypothesis that a response based on the accumulation of H2O2 in MS would be at the base of its resistance. This resembles a phenomenon known as “recovery” where the spontaneous remission of the symptoms is observed in old susceptible plants but occurring in a stochastic way while the resistance in MS is an inducible but stable feature. As additional product of this work three cDNA-AFLP-derived markers were developed which showed independent distribution among the seedlings of two breeding progenies and were associated to a genomic region characteristic of MS. These markers will contribute to the development of molecular markers for the resistance as well as to map the resistance on the Malus genome.