TY - JOUR A1 - Karulin, Alexey Y. A1 - Caspell, Richard A1 - Dittrich, Marcus A1 - Lehmann, Paul V. T1 - Normal distribution of CD8+ T-cell-derived ELISPOT counts within replicates justifies the reliance on parametric statistics for identifying positive responses JF - Cells N2 - Accurate assessment of positive ELISPOT responses for low frequencies of antigen-specific T-cells is controversial. In particular, it is still unknown whether ELISPOT counts within replicate wells follow a theoretical distribution function, and thus whether high power parametric statistics can be used to discriminate between positive and negative wells. We studied experimental distributions of spot counts for up to 120 replicate wells of IFN-γ production by CD8+ T-cell responding to EBV LMP2A (426 – 434) peptide in human PBMC. The cells were tested in serial dilutions covering a wide range of average spot counts per condition, from just a few to hundreds of spots per well. Statistical analysis of the data using diagnostic Q-Q plots and the Shapiro-Wilk normality test showed that in the entire dynamic range of ELISPOT spot counts within replicate wells followed a normal distribution. This result implies that the Student t-Test and ANOVA are suited to identify positive responses. We also show experimentally that borderline responses can be reliably detected by involving more replicate wells, plating higher numbers of PBMC, addition of IL-7, or a combination of these. Furthermore, we have experimentally verified that the number of replicates needed for detection of weak responses can be calculated using parametric statistics. KW - ELISPOT KW - statistics KW - t-Test KW - ANOVA KW - T-cells KW - normal distribution Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-149968 VL - 4 IS - 1 ER - TY - THES A1 - Mutz, Sebastian T1 - Dynamic Statistical Modelling of Climate-Related Mass Balance Changes in Norway T1 - Dynamisch-Statistische Modellierung Klimabedingter Gletschermassenveränderungen in Norwegen N2 - The glaciers in Norway exert a strong influence on Norwegian economy and society. Unlike many glaciers elsewhere and despite ongoing climate change and warming, many of them showed renewed advances and positive net mass changes in the 1980's and 1990's, followed by rapid retreats and mass losses since 2000. This difference in behaviour may be attributed to differences and shifts in the glaciological regime - the differences in the magnitude of impacts of climatic and non-climatic geographical factors on the glacier mass. This study investigates the influence of various atmospheric variables on mass balance changes of a selection of glaciers in Norway by means of Pearson correlation analyses and cross-validated stepwise multiple regression analyses. The analyses are carried out for three time periods (1949-2008, 1949-1988, 1989-2008) separately in order to take into consideration the possible shift in the glaciological regime in the 1980's. The atmospheric variables are constructed from ERA40 and NCEP/NCAR re-analysis datasets and include regional means of seasonal air temperature and precipitation rates and atmospheric circulation indices. The multiple regression models trained in these time periods are then applied to predictors reconstructed from the CMIP3 climate model dataset to generate an estimate for mass changes from the year 1950 to 2100. The temporal overlap of estimates and observations is used for calibration. Finally, observed atmospheric states in seasons that are characterised by a particularly positive or negative mass balance are categorised into time periods of modelled climate by the application of a Bayesian classification procedure. The strongest influence on winter mass balance is exerted by different indices of the North Atlantic Oscillation (NAO), Northern Annular Mode (NAM) and precipitation. The correlation coefficients and explained variances determined from the multiple regression analyses reveal an East-West gradient, suggesting a weaker influence of the NAO and NAM on glaciers underlying a more continental regime. The highest correlation coefficients and explained variances were obtained for the 1989-2008 time period, which might be due to a strong and predominantly positive phase of the NAO. Multi-model ensemble means of the estimates show a mass loss for all three eastern glaciers, while the estimates for the more maritime glaciers are ambivalent. In general, the estimates show a greater sensitivity to the training time period than to the greenhouse gas emission scenarios according to which the climates were simulated. The average net mass change by the end of 2100 is negative for all glaciers except for the northern Engabreen. For many glaciers, the Bayesian classification of observed atmospheric states into time periods of modelled climate reveals a decrease in probability of atmospheric states favouring extremes in winter, and an increase in probability of atmospheric states favouring extreme mass loss in summer for the distant future (2071-2100). This pattern of probabilities for the ablation season is most pronounced for glaciers underlying a continental and intermediate regime. N2 - Gletscher in Norwegen stellen einen starken Einflussfaktor auf Wirtschaft und Gesellschaft dar. Trotz des Klimawandels und Erwärmung kam es zu einem Vorstoß der Gletscher in den späten 1980er und 1990ern, welcher erst ab dem Jahr 2000 durch einen starken Massenverlust abgelöst wurde. Dieses Verhalten lässt sich möglicherweise durch Unterschiede und Veränderungen im glaziologischen Regime erklären, d.h. Unterschiede in der Stärke der Einflüsse von klimatisch und nicht-klimatischen Faktoren auf die Gletschermassenbilanzen. Diese Arbeit untersucht den Einfluss verschiedener atmosphärischer Variablen auf die Massenveränderungen einiger Gletscher in Norwegen mit Hilfe von Korrelationsanalysen und kreuzvalidierten schrittweise multiple Regressionsanalysen. Diese werden für die Zeitabschnitte 1949-2008, 1949-1988 und 1989-2008 separat durchgeführt um den möglichen Regimewechsel in the 1980ern zu berücksichtigen. Die atmosphärischen Variablen werden aus ERA40 und NCEP/NCAR Re-analysen erstellt und beinhalten unter anderem atmosphärische Zirkulationsindizes und regionale Mittel von saisonalem Niederschlag und Temperatur. Die Regressionmodelle werden dann auf die aus den Daten des CMIP3 Klimamodelldatenarchiv rekonstruierten Prädiktoren angewandt um eine Abschätzung der Gletschermassenveränderung für den Zeitraum von 1950 bis 2100 zu erstellen. Die zeitliche Überschneidung von Abschätzungen und Beobachtungen wird zur Eichung genutzt. Zuletzt wird durch einen Bayesischen Klassifizierungsansatz beobachtete atmosphärische Zustände in Jahren, die durch besonders negative oder positive Massenbilanzen geprägt sind, in Zeitabschnitte von modelliertem Klima eingeordnet. Der größte Einfluss auf Wintermassenbilanzen stellt die Nordatlantische Oszillation, Arktische Oszillation und Niederschlagsmittel dar. Die Höhe der Korrelationskoeffizienten und der durch diese Prädiktoren erklärte Varianz der Wintermassenbilanz nimmt für die östlich gelegenen, kontinental geprägteren Gletscher ab. Die stärksten stochastischen Zusammenhänge und höchsten erklärten Varianzen werden aus dem 1989-2008 Zeitabschnitt gewonnen und lassen sich möglicherweise durch eine meist starke und positive Phase der Winter-NAO in diesem Zeitraum erklären. Multi-model Ensemble Means der Abschätzungen der Gletschermassenveränderungen zeigen den größten Massenverlust für die östlich gelegenen, kontinentaleren Gletscher auf. Die Abschätzungen für die eher maritim geprägten Gletscher sind weniger eindeutig. Im Allgemeinen reagieren die Abschätzungen empfindlicher auf die Wahl des Trainingszeitraums für die Regressionsmodelle als auf die Emissionsszenarien der Klimamodellläufe. Im Durchschnitt ist die kumulative Massenbilanz im Jahr 2100 jedoch für fast alle Gletscher negativ. Der nördlich gelegene Engabreen stellt die einzige Ausnahme dar. Die Resultate des Bayesischen Klassifikationsansatzes zeigen eine Abnahme in der Wahrscheinlichkeit für atmospphärischen Zustände, die Minima und Maxima winterlicher Akkumulation begünstigen. Des Weiteren zeigen die Resultate eine Zunahme in der Wahrscheinlichkeit der atmosphärischen Zustände, die starken Massenverlust im Sommer begünstigen. Dies ist besonders bei den Gletschern der Fall, die einem kontinentalen oder Übergangsregime unterliegen. KW - Norwegen KW - Klimatologie KW - Klimaänderung KW - Gletscherschwankung KW - Geschichte 1949-2008 KW - dynamic-statistical KW - statistica modelling KW - glaciers KW - climate change KW - norway KW - statistics KW - bayesian Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-114799 ER - TY - THES A1 - Schindelin, Johannes T1 - The standard brain of Drosophila melanogaster and its automatic segmentation T1 - Das Standardgehirn von Drosophila melanogaster und seine automatische Segmentierung N2 - In this thesis, I introduce the Virtual Brain Protocol, which facilitates applications of the Standard Brain of Drosophila melanogaster. By providing reliable and extensible tools for the handling of neuroanatomical data, this protocol simplifies and organizes the recurring tasks involved in these applications. It is demonstrated that this protocol can also be used to generate average brains, i.e. to combine recordings of several brains with the same features such that the common features are emphasized. One of the most important steps of the Virtual Insect Protocol is the aligning of newly recorded data sets with the Standard Brain. After presenting methods commonly applied in a biological or medical context to align two different recordings, it is evaluated to what extent this alignment can be automated. To that end, existing Image Processing techniques are assessed. I demonstrate that these techniques do not satisfy the requirements needed to guarantee sensible alignments between two brains. Then, I analyze what needs to be taken into account in order to formulate an algorithm which satisfies the needs of the protocol. In the last chapter, I derive such an algorithm using methods from Information Theory, which bases the technique on a solid mathematical foundation. I show how Bayesian Inference can be applied to enhance the results further. It is demonstrated that this approach yields good results on very noisy images, detecting apparent boundaries between structures. The same approach can be extended to take additional knowledge into account, e.g. the relative position of the anatomical structures and their shape. It is shown how this extension can be utilized to segment a newly recorded brain automatically. N2 - In dieser Arbeit wird das Virtual Brain Protocol vorgestellt, das die Anwendungen rund um das Standardgehirn von \dm\ erleichtert. Durch das Bereitstellen robuster und erweiterbarer Werkzeuge zum Verarbeiten neuroanatomischer Datensätze ermöglicht es ein strukturiertes Abarbeiten der häufig benötigten Vorgänge im Zusammenhang mit der Arbeit mit dem Standardgehirn. Neben der Einpassung neuer Daten in das Standardgehirn kann dieses Protokoll auch dazu verwendet werden, sogenannte Durchschnittshirne zu erstellen; Aufnahmen mehrerer Hirne mit der gleichen zu zeigenden Eigenschaft können zu einem neuen Datensatz kombiniert werden, der die gemeinsamen Charakteristika hervorhebt. Einer der wichtigsten Schritte im Virtual Insect Protocol ist die Alignierung neuer Datensätze auf das Standardgehirn. Nachdem Methoden vorgestellt werden, die üblicherweise im biologischen oder medizinischen Umfeld angewendet werden, um Hirne aufeinander zu alignieren, wird evaluiert, inwiefern dieser Prozess automatisierbar ist. In der Folge werden diverse bildverarbeitende Methoden in dieser Hinsicht beurteilt. Es wird demonstriert, dass diese Verfahren den Anforderungen sinnvoller Alignierungen von Hirnen nicht genügen. Infolgedessen wird genauer analysiert, welche Umstände berücksichtigt werden müssen, um einen Algorithmus zu entwerfen, der diesen Anforderungen genügt. Im letzten Kapitel wird ein solcher Algorithmus mithilfe von Methoden aus der Informationstheorie hergeleitet, deren Verwendung das Verfahren auf eine solide mathematische Basis stellt. Es wird weiterhin gezeigt, wie Bayesische Inferenz angewendet werden kann, um die Ergebnisse darüber hinaus zu verbessern. Sodann wird demonstriert, daß dieser Algorithmus in stark verrauschten Bilddaten ohne zusätzliche Informationen Grenzen zwischen Strukturen erkennen kann, die mit den sichtbaren Grenzen gut übereinstimmen. Das Verfahren kann erweitert werden, um zusätzliche Informationen zu berücksichtigen, wie etwa die relative Position anatomischer Strukturen sowie deren Form. Es wird gezeigt, wie diese Erweiterung zur automatischen Segmentierung eines Hirnes verwendet werden kann. KW - Taufliege KW - Gehirn KW - Segmentierung KW - Bildverarbeitung KW - Drosophila KW - Segmentierung KW - Kantenerkennung KW - Statistik KW - Bildverarbeitung KW - Drosophila KW - segmentation KW - EdgeDetection KW - statistics KW - ImageProcessing Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-15518 ER -