@phdthesis{Zidorn2012,
  author    = {Zidorn, Wilfried},
  title     = {Alliances and R\&D activites in the Biotechnology Industry},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-75483},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2012},
  abstract  = {This dissertation is divided into three studies by addressing the following constitutive research questions in the context of the biotechnology industry: (1) How do different types of inter-firm alliances influence a firm's R\&D activity? (2) How does an increasing number and diversity of alliances in a firm's alliance portfolio affect its R\&D activity? (3) What is the optimal balance between exploration and exploitation? (1) To answer these research questions the first main chapter analyzes the impact of different types of alliances on the R\&D activities of successful firms in the biotechnology industry. Following the use of a new approach to measuring changes in research activities, the results show that alliances are used to specialize in a certain research field, rather than to enter a completely new market. This effect becomes smaller when the equity involvement of the partners in the alliance project increases. (2) The second main chapter analyzes the impact on innovation output of having heterogeneous partners in a biotechnology firm's alliance portfolio. Previous literature has stressed that investment in the heterogeneity of partners in an alliance portfolio is more important than merely engaging in multiple collaborative agreements. The analysis of a unique panel dataset of 20 biotechnology firms and their 8,602 alliances suggests that engaging in many alliances generally has a positive influence on a firm's innovation output. Furthermore, maintaining diverse alliance portfolios has an inverted U-shaped influence on a firm's innovation output, as managerial costs and complexity levels become too high. (3) And the third main chapter investigates whether there is an optimal balance to be found between explorative and exploitative innovation strategies. Previous literature states that firms that are ambidextrous (i.e., able to focus on exploration and exploitation simultaneously) tend to be more successful. Using a unique panel dataset of 20 leading biotechnology firms and separating their explorative and exploitative research, the chapter suggests that firms seeking to increase their innovation output should avoid imbalances between their explorative and exploitative innovation strategies. Furthermore, an inverted U-shaped relationship between a firm's relative research attention on exploration and its innovation output is found. This dissertation concludes with the results of the dissertation, combines the findings, gives managerial implications and proposes areas for potential further research.},
  subject      = {Biotechnologische Industrie},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Krueger2012,
  author    = {Kr{\"u}ger, Beate},
  title     = {Integration und Kombination bioinformatischer Methoden in Biotechnologie, synthetischer Biologie und Pharmaindustrie},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-70702},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2012},
  abstract  = {Die Bioinformatik ist eine interdisziplin{\"a}re Wissenschaft, welche Probleme aus allen Lebenswissenschaften mit Hilfe computergest{\"u}tzter Methoden bearbeitet. Ihr Ziel ist es, die Verarbeitung und Interpretation großer Datenmengen zu erm{\"o}glichen. Zudem unterst{\"u}tzt sie den Designprozess von Experimenten in der Synthetischen Biologie. Die synthetische Biologie besch{\"a}ftigt sich mit der Generierung neuer Komponenten und deren Eigenschaften, welche durch die Behandlung und Manipulation lebender Organismen oder Teilen daraus entstehen. Ein besonders interessantes Themengebiet hierbei sind Zweikomponenten-Systeme (Two-Component System, TCS). TCS sind wichtige Signalkaskaden in Bakterien, welche in der Lage sind Informationen aus der Umgebung in eine Zelle zu {\"u}bertragen und darauf zu reagieren. Die vorliegende Dissertation besch{\"a}ftigt sich mit der Beurteilung, Nutzung und Weiterentwicklung von bioinformatischen Methoden zur Untersuchung von Proteininteraktionen und biologischen Systemen. Der wissenschaftliche Beitrag der vorliegenden Arbeit kann in drei Aspekte unterteilt werden: - Untersuchung und Beurteilung von bioinformatischen Methoden und Weiterf{\"u}hrung der Ergebnisse aus der vorhergehenden Diplomarbeit zum Thema Protein-Protein-Interaktionsvorhersagen. - Analyse genereller evolution{\"a}rer Modifikationsm{\"o}glichkeiten von TCS sowie deren Design und spezifische Unterschiede. - Abstraktion bzw. Transfer der gewonnenen Erkenntnisse auf technische und biologische Zusammenh{\"a}nge. Mit dem Ziel das Design neuer Experimente in der synthetischen Biologie zu vereinfachen und die Vergleichbarkeit von technischen und biologischen Prozessen sowie zwischen Organismen zu erm{\"o}glichen. Das Ergebnis der durchgef{\"u}hrten Studie zeigte, dass Zweikomponenten-Systeme in ihrem Aufbau sehr konserviert sind. Nichtsdestotrotz konnten viele spezifische Eigenschaften und drei generelle Modifikationsm{\"o}glichkeiten entdeckt werden. Die Untersuchungen erm{\"o}glichten die Identifikation neuer Promotorstellen, erlaubten aber auch die Beschreibung der Beschaffenheit unterschiedlicher Signalbindestellen. Zudem konnten bisher fehlende Komponenten aus TCS entdeckt werden, ebenso wie neue divergierte TCS-Dom{\"a}nen im Organismus Mycoplasma. Eine Kombination aus technischen Ans{\"a}tzen und synthetischer Biologie vereinfachte die gezielte Manipulation von TCS oder anderen modularen Systemen. Die Etablierung der vorgestellten zweistufigen Modul-Klassifikation erm{\"o}glichte eine effizientere Analyse modular aufgebauter Prozesse und erlaubte somit das molekulare Design synthetischer, biologischer Anwendungen. Zur einfachen Nutzung dieses Ansatzes wurde eine frei zug{\"a}ngliche Software GoSynthetic entwickelt. Konkrete Beispiele demonstrierten die praktische Anwendbarkeit dieser Analysesoftware. Die vorgestellte Klassifikation der synthetisch-biologischen und technischen Einheiten soll die Planung zuk{\"u}nftiger Designexperimente vereinfachen und neue Wege f{\"u}r sinnverwandte Bereiche aufzeigen. Es ist nicht die Hauptaufgabe der Bioinformatik, Experimente zu ersetzen, sondern resultierende große Datenmengen sinnvoll und effizient auszuwerten. Daraus sollen neue Ideen f{\"u}r weitere Analysen und alternative Anwendungen gewonnen werden, um fehlerhafte oder falsche Ans{\"a}tze fr{\"u}hzeitig zu erkennen. Die Bioinformatik bietet moderne, technische Verfahren, um vertraute, aber oft m{\"u}hsame experimentelle Wege durch neue, vielversprechende Ans{\"a}tze zur Datenstrukturierung und Auswertung großer Datenmengen zu erg{\"a}nzen. Neue Sichtweisen werden durch die Erleichterung des Testprozederes gef{\"o}rdert. Die resultierende Zeitersparnis f{\"u}hrt zudem zu einer Kostenreduktion.},
  subject      = {Biotechnologie},
  language  = {de}
}
@phdthesis{FreiherrvonRotenhan2022,
  author    = {Freiherr von Rotenhan, Stefan},
  title     = {Herstellung und Charakterisierung von anti-CD40- und anti-41BB-Fusionsproteinen mit PDL1-abh{\"a}ngiger agonistischer Aktivit{\"a}t},
  doi       = {10.25972/OPUS-28879},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-288794},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2022},
  abstract  = {In this work, bispecific antibodies were produced by coupling TNFR-specific antibodies with checkpoint inhibitors, tested for their functionality and compared with each other. This combination should enable a targeted TNFR activation in tumor tissue, where a high PDL1 expression is frequent and therefore the formation of oligomeric transactivating (TNFSF3-TNFRSF3)2 complexes should only occur there by binding to PDL1-expressing cells. These receptor-ligand complexes are a prerequisite for the agonistic activity of the antibodies.},
  subject      = {Immun-Checkpoint},
  language  = {de}
}