@phdthesis{Campion2015,
  author    = {Campion, Marie-Genevi{\`e}ve},
  title     = {Competition between Originators and Generics: Public Regulation and Incentives to Innovate},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-111701},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2015},
  abstract  = {The aim of this thesis is to examine the competition patterns that exist between originators and generics by focusing on the articulations between regulation and incentives to innovate. Once the characteristics of regulation in pharmaceutical markets is reviewed in the first chapter and an analysis of some current challenges related to cost-containment measures and innovation issues is performed, then in the second chapter, an empirical study is performed to investigate substitution patterns. Based on the EC´s merger decisions in the pharmaceutical sector from 1989 to 2011, this study stresses the key criteria to define the scope of the relevant product market based on substitution patterns and shows the trend towards a narrower market in time. Chapters three and four aim to analyse in depth two widespread measures, the internal reference pricing system in off-patent markets, and risk-sharing schemes in patent-protected markets. By taking into account informational advantages of originators over generics, the third chapter shows the extent to which the implementation of a reference price for off-patent markets can contribute in promoting innovation. Finally, in the fourth chapter, the modeling of risk-sharing schemes explains how such schemes can help in solving moral hazard and adverse selection issues by continuously giving pharmaceutical companies incentives to innovate and supplying medicinal products of a higher quality.},
  subject      = {Pharmazeutische 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}
}