@phdthesis{Schuepferling2023, author = {Sch{\"u}pferling, Anne Marie Heidi}, title = {Der Einfluss der Proteasomhemmung durch Bortezomib auf die Aktivierbarkeit humaner Thrombozyten}, doi = {10.25972/OPUS-32755}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-327551}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2023}, abstract = {Bortezomib, ein selektiver und potenter Proteasominhibitor, wird experimentell in der Tumorzellforschung sowie therapeutisch in der Therapie des Multiplen Myeloms eingesetzt. Die Wirkung auf die Thrombozytenfunktion war bislang unzureichend untersucht. Daher evaluiert diese Studie die dosisabh{\"a}ngige Wirkung von Bortezomib auf die Viabilit{\"a}t, die Aggregation von gewaschenen Thrombozyten und auf aktivierende Signalwege in gewaschenen Thrombozyten. Die Thrombozytenviabilit{\"a}t war bei hohen Bortezomibkonzentrationen von 100 - 200 µM vermindert. Passend dazu verminderten 100 - 200 µM Bortezomib die Phosphorylierung der ERK1/2 und der Akt/PKB in humanen Thrombozyten. Im Gegensatz dazu hatten diese hohen Bortezomibkonzentrationen keinen Einfluss auf das Niveau der p38 MAP Kinase-Phosphorylierung in aktivierten Thrombozyten. Die Thrombozytenaggregation, induziert durch hohe Konzentrationen von Kollagen oder TRAP-6, blieb unter 0,1 nM - 200 µM Bortezomib unver{\"a}ndert. Zusammenfassend l{\"a}sst sich sagen, dass Bortezomib weder die essenziellen, aktivierenden Signalwege noch die Initialisierung der Aggregation relevant beeinflusst. Das zeigt, dass diese Prozesse in Thrombozyten nicht abh{\"a}ngig von der Proteasomaktivit{\"a}t sind. Supramaximale Inhibierung des Proteasomsystems mit Bortezomibkonzentrationen von 100 µM oder mehr f{\"u}hren m{\"o}glicherweise zu ver{\"a}nderter Thrombozytenreaktionsf{\"a}higkeit, welche unter Umst{\"a}nden durch unspezifische und potenziell toxische Effekte mit erniedrigter Zellviabilit{\"a}t verursacht werden.}, subject = {Thrombozyt}, language = {de} } @phdthesis{Waltermann2021, author = {Waltermann, Leopold-Maximilian Johannes}, title = {Charakterisierung und Standardisierung eines in-vitro Modells der oralen Mukosa f{\"u}r die pr{\"a}klinische Forschung}, doi = {10.25972/OPUS-22203}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-222032}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2021}, abstract = {Bisherige per Tissue Engineering hergestellte Testsysteme der Mundschleimhaut basieren in der Regel auf allogenen und teils dysplastischen Keratinozyten. Dies schm{\"a}lert die Aussagekraft der gewonnenen Ergebnisse hinsichtlich des Anspruchs, Nativgewebe bestm{\"o}glich nachzubilden. In der vorliegenden Arbeit sollte daher ein am Lehrstuhl f{\"u}r Tissue Engineering und Regenerative Medizin entwickeltes Protokoll zur Herstellung dreidimensionaler epidermaler Oralmukosa{\"a}quivalente auf Basis autologer Keratinozyten auf seine Eigenschaften und Einsatzm{\"o}glichkeit als in-vitro Testsystem untersucht werden. Nach erfolgreicher Isolierung und Kultivierung im Monolayer konnten insgesamt 420 Modelle zu drei verschiedenen Zeitpunkten (Passagen) aufgebaut werden. Die Untersuchung von Histologie, Viabilit{\"a}t und Barrierefunktion mittels MTT, TEER und Natriumfluoresceinpermeabilit{\"a}t konnte einen suffizienten Aufbau von verhorntem, mehrschichtigen oralen Plattenepithel nachweisen. Gleichzeitig konnte eine Abnahme der Epithelqualit{\"a}t mit steigendem Keratinozytenalter festgestellt werden. Eine sich anschließende Untersuchung von 14 Cytokeratinen sowie Apoptosemarkern per effizienzkorrigierter und normalisierter RT-qPCR konnte die {\"U}berlegenheit der dreidimensionalen autologen Oralmukosa{\"a}quivalente gegen{\"u}ber der zweidimensionalen Monolayerkultur auf Genebene zeigen.}, subject = {Tissue Engineering}, language = {de} } @phdthesis{Schulze2014, author = {Schulze, Katja}, title = {Automatisierte Klassifizierung und Viabilit{\"a}tsanalyse von Phytoplankton}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-107174}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2014}, abstract = {Zentrales Ziel dieser Arbeit war es, Methoden der Mikroskopie, Bildverarbeitung und Bilderkennung f{\"u}r die Charakterisierungen verschiedener Phyotplankter zu nutzen, um deren Analyse zu verbessern und zu vereinfachen. Der erste Schwerpunkt der Arbeit lag auf der Analyse von Phytoplanktongemeinschaften, die im Rahmen der {\"U}berpr{\"u}fung der S{\"u}ßwasserqualit{\"a}t als Marker dienen. Die konventionelle Analyse ist dabei sehr aufwendig, da diese noch immer vollst{\"a}ndig von Hand durchgef{\"u}hrt wird und hierf{\"u}r speziell ausgebildetes Personal eingesetzt werden muss. Ziel war es, ein System zur automatischen Erkennung aufzubauen, um die Analyse vereinfachen zu k{\"o}nnen. Mit Hilfe von automatischer Mikroskopie war es m{\"o}glich Plankter unterschiedlicher Ausdehnung durch die Integration mehrerer Sch{\"a}rfeebenen besser in einem Bild aufzunehmen. Weiterhin wurden verschiedene Fluoreszenzeigenschaften in die Analyse integriert. Mit einem f{\"u}r ImageJ erstellten Plugin k{\"o}nnen Organismen vom Hintergrund der Aufnahmen abgetrennt und eine Vielzahl von Merkmalen berechnet werden. {\"U}ber das Training von neuralen Netzen wird die Unterscheidung von verschieden Gruppen von Planktontaxa m{\"o}glich. Zudem k{\"o}nnen weitere Taxa einfach in die Analyse integriert und die Erkennung erweitert werden. Die erste Analyse von Mischproben, bestehend aus 10 verschiedenen Taxa, zeigte dabei eine durchschnittliche Erkennungsrate von 94.7\% und eine durchschnittliche Falsch-Positiv Rate von 5.5\%. Im Vergleich mit bestehenden Systemen konnte die Erkennungsrate verbessert und die Falsch Positiv Rate deutlich gesenkt werde. Bei einer Erweiterung des Datensatzes auf 22 Taxa wurde darauf geachtet, Arten zu verwenden, die verschiedene Stadien in ihrem Wachstum durchlaufen oder h{\"o}here {\"A}hnlichkeiten zu den bereits vorhandenen Arten aufweisen, um evtl. Schwachstellen des Systemes erkennen zu k{\"o}nnen. Hier ergab sich eine gute Erkennungsrate (86.8\%), bei der der Ausschluss von nicht-planktonischen Partikeln (11.9\%) weiterhin verbessert war. Der Vergleich mit weiteren Klassifikationsverfahren zeigte, dass neuronale Netze anderen Verfahren bei dieser Problemstellung {\"u}berlegen sind. {\"A}hnlich gute Klassifikationsraten konnten durch Support Vektor Maschinen erzielt werden. Allerdings waren diese bei der Unterscheidung von unbekannten Partikeln dem neuralen Netz deutlich unterlegen. Der zweite Abschnitt stellt die Entwicklung einer einfachen Methode zur Viabilit{\"a}tsanalyse von Cyanobakterien, bei der keine weitere Behandlung der Proben notwendig ist, dar. Dabei wird die rote Chlorophyll - Autofluoreszenz als Marker f{\"u}r lebende Zellen und eine gr{\"u}ne unspezifische Fluoreszenz als Marker f{\"u}r tote Zellen genutzt. Der Assay wurde mit dem Modellorganismus Synechocystis sp. PCC 6803 etabliert und validiert. Die Auswahl eines geeigeneten Filtersets erm{\"o}glicht es beide Signale gleichzeitig anzuregen und zu beobachten und somit direkt zwischen lebendenden und toten Zellen zu unterscheiden. Die Ergebnisse zur Etablierung des Assays konnten durch Ausplattieren, Chlorophyllbestimmung und Bestimmung des Absorbtionsspektrums best{\"a}tigt werden. Durch den Einsatz von automatisierter Mikroskopie und einem neu erstellten ImageJ Plugin wurde eine sehr genaue und schnelle Analyse der Proben m{\"o}glich. Der Einsatz beim Monitoring einer mutagenisierten Kultur zur Erh{\"o}hung der Temperaturtoleranz erm{\"o}glichte genaue und zeitnahe Einblicke in den Zustand der Kultur. Weitere Ergebnisse weisen darauf hin, dass die Kombination mit Absorptionsspektren es erm{\"o}glichen k{\"o}nnen bessere Einblicke in die Vitalit{\"a}t der Kultur zu erhalten.}, subject = {Bilderkennnung}, language = {de} }