TY - THES A1 - Zimmermann, Ralf T1 - BAYDAT - Die bayerische Dialektdatenbank T1 - BAYDAT - the Bavarian database of dialects N2 - Die vorliegende Dissertation beschreibt Aufbau und Funktionalität der bayerischen Dialektdatenbank BAYDAT. Die Datenbank fasst die Erhebungsdaten der Teilprojekte des Bayerischen Sprachatlas (BSA) zusammen, speichert sie zukunftssicher und macht sie zentral nutzbar. Die Arbeit zeigt die Vorgehensweise bei der Aufbereitung der Quelldateien, beschreibt die einzelnen Datenbanktabellen der BAYDAT-Datenbank und widmet sich der Realisierung und Funktionalität der Onlineoberfläche, über die die BAYDAT-Datenbank einem weltweiten Nutzerkreis aus Dialektologen und interessierten Laien zur Verfügung stehen soll. N2 - The PhD thesis at hand describes the setup and functionality of the Bavarian dialect database BAYDAT. The database integrates the data of the subprojects of the Bayerischer Sprachatlas (BSA, Atlas of the Bavarian language). The database ensures a future-proof storage of the data and makes the data available at one central point. The thesis describes the methods used in formatting the source data. It also describes the structure of the different database tables. It also contains a description of the development and the functionality of BAYDAT's graphical user interface that will allow linguists and laypersons to access the database online. T3 - WespA. Würzburger elektronische sprachwissenschaftliche Arbeiten - 1 KW - Dialekt KW - Datenbank KW - EDV-Philologie KW - dialects KW - database KW - computing in the Humanities Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-22709 SN - 978-3-923959-34-1 ER - TY - THES A1 - Hopfner, Witiko T1 - Die CT-gestützte Ganzkörperdiagnostik Schwerverletzter : Implementierung einer relationalen Datenbank und Untersuchungen zum Würzburger Schockraumalgorithmus T1 - The CT-supported complete body diagnostics of severely injuried persons. Implementation of a relational data base and investigations to the Würzburger "Schockraumalgorithmus" N2 - Untersuchungen von schwer verletzten Patienten, die in die zentrale Notaufnahme der Universität Würzburg eingeliefert wurden. Es wurde eine relationale Datenbank und entsprechende Auswertemechanismen implementiert, um die Patientendaten zu erfassen, zu strukturieren und auszuwerten. Weiterhin wurde anhand von CT Bildern polytraumatisierter Patienten der ISS berechnet und in die Datenbank eingetragen und entsprechend analysiert. Die Konformität der Verdachtsdiagnose Polytrauma, die anhand bestimmter Kriterien erfolgte, wurde mit dem ISS - Grenzwert 16 verglichen. N2 - Investigations of heavily hurt patients, who were supplied to the central emergency admission of the University of Würzburg. A relational data base and appropriate evaluation mechanisms were implemented, in order to seize the patient data to structure and evaluate. Further on the basis of CT pictures of polytraumata patients ISS was computed and registered into the data base and accordingly analyzed. The conformity of the suspicion diagnosis Polytrauma, which took place on certain criteria, became compared with ISS - limit value 16. KW - CT KW - ISS KW - Datenbank KW - Schockraumalgorithmus KW - Polytrauma KW - CT KW - ISS KW - data base Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-18254 ER - TY - THES A1 - Selig, Christian T1 - The ITS2 Database - Application and Extension N2 - Der internal transcribed spacer 2 (ITS2) des ribosomalen Genrepeats ist ein zunehmend wichtiger phylogenetischer Marker, dessen RNA-Sekundärstruktur innerhalb vieler eukaryontischer Organismen konserviert ist. Die ITS2-Datenbank hat zum Ziel, eine umfangreiche Ressource für ITS2-Sequenzen und -Sekundärstrukturen auf Basis direkter thermodynamischer als auch homologiemodellierter RNA-Faltung zu sein. Ergebnisse: (a) Eine komplette Neufassung der ursprünglichen die ITS2-Datenbank generierenden Skripte, angewandt auf einen aktuellen NCBI-Datensatz, deckte mehr als 65.000 ITS2-Strukturen auf. Dies verdoppelt den Inhalt der ursprünglichen Datenbank und verdreifacht ihn, wenn partielle Strukturen mit einbezogen werden. (b) Die Endbenutzer-Schnittstelle wurde neu geschrieben, erweitert und ist jetzt in der Lage, benutzerdefinierte Homologiemodellierungen durchzuführen. (c) Andere möglichen RNA-Strukturaufklärungsmethoden (suboptimales und formenbasiertes Falten) sind hilfreich, können aber Homologiemodellierung nicht ersetzen. (d) Ein Anwendungsfall der ITS2-Datenbank in Zusammenhang mit anderen am Lehrstuhl entwickelten Werkzeugen gab Einblick in die Verwendung von ITS2 für molekulare Phylogenie. N2 - The internal transcribed spacer 2 (ITS2) of the ribosomal gene repeat is an increasingly important phylogenetic marker whose RNA secondary structure is widely conserved across eukaryotic organisms. The ITS2 database aims to be a comprehensive resource on ITS2 sequence and secondary structure, based on direct thermodynamic as well as homology modelled RNA folds. Results: (a) A rebuild of the original ITS2 database generation scripts applied to a current NCBI dataset reveal more than 60,000 ITS2 structures. This more than doubles the contents of the original database and triples it when including partial structures. (b) The end-user interface was rewritten, extended and now features user-defined homology modelling. (c) Other possible RNA structure discovery methods (namely suboptimal and shape folding) prove helpful but are not able to replace homology modelling. (d) A use case of the ITS2 database in conjunction with other tools developed at the department gave insight into molecular phylogenetic analysis with ITS2. KW - Phylogenie KW - Bioinformatik KW - Würzburg / Universität / Lehrstuhl für Bioinformatik KW - Datenbank KW - Perl KW - SQL KW - Trichoplax adhaerens KW - Placozoa KW - RNS KW - S KW - internal transcribed spacer 2 KW - ITS-2 KW - ITS2 KW - Phylogeny KW - Database KW - Perl KW - SQL KW - Placozoa Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-23895 ER - TY - THES A1 - Brüshaver, Katrin T1 - CARE - Cancer Recording : Ein Datenbanksystem zur standardisierten, strukturierten Dokumentation und wissenschaftlichen Auswertung von malignen Tumoren im Kiefer- und Gesichtsbereich T1 - CARE – Cancer Recording: A database for standardised, structured documentation and scientific evaluation of malignant growth in the oral and maxillofacial region N2 - In der vorliegenden Arbeit wurde das Datenbanksystem CARE – Cancer Recording zur Tumordokumentation in der Mund-, Kiefer-, Gesichtschirurgie - entwickelt. Die Datenbank ermöglicht die Eingabe von prätherapeutischen und therapeutischen Daten, der Pathologie, Nachsorge und Abschlussdaten von Tumorpatienten, die an malignen Kopf-Hals-Tumoren erkrankt sind. Somit kann eine Verwaltung und Auswertung dieser Daten vorgenommen werden, um daraus Schlüsse für die klinische Forschung, die Qualitätssicherung sowie für krebsepidemiologische Forschungsaufgaben zu ziehen. Das Programm basiert auf dem relationalen Datenbankprogramm Microsoft Access und berücksichtigt auch den Aufbau der ADT-Bögen (Version III) mit dessen geforderten Angaben. Die gespeicherten Datenmengen sind somit auch kompatibel mit überregionalen Krebsregistern wie z.B. dem DÖSAK. Es wurde auf höchstmöglichen Bedienkomfort, größtmöglichen Ausschluss von Fehleingaben, einfachen Export von Daten in andere Programme und sofortige Auswertung und Abrufbarkeit von ausgewählten Statistiken geachtet. N2 - This dissertation presents the data base system CARE – Cancer Recording for tumour documentation in maxillofacial surgery. The data base allows to enter pre-therapeutic and therapeutic data, as well as data of pathology, aftercare and conclusion of tumour patients who are diseased with maligned tumours of the maxillofacial region. Thus, these data can be managed and analysed with the purpose of drawing conclusions for clinical research, quality control and tumour-epidemiological research. The program is based on the relational data base program Microsoft Access and takes into account the composition of the ADT-sheets (version III) and the information they require. The recorded amounts of data are therefore compatible with supra-regional tumour indices, e.g. the DÖSAK. Important points were to assure the highest possible ease of use, the greatest possible exclusion of erroneous entering of data, the easy export of data into other programs, instant analysis and the possibility to recall data from selected statistics. KW - Tumorregister KW - Datenbank KW - Tumor KW - Plattenepithelcarcinom KW - Würzburg / Klinik und Poliklinik für Mund- KW - Kiefer- und Gesichtschirurgie KW - CARE KW - Tumordatenbank KW - CARE KW - tumourdatabase Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-27408 ER - TY - THES A1 - Förster, Frank T1 - Making the most of phylogeny: Unique adaptations in tardigrades and 216374 internal transcribed spacer 2 structures T1 - Einzigartige Anpassungen in Tardigraden und 216374 "internal transcribed spacer 2" Strukturen N2 - The phylum Tardigrada consists of about 1000 described species to date. The animals live in habitats within marine, freshwater and terrestrial ecosystems allover the world. Tardigrades are polyextremophiles. They are capable to resist extreme temperature, pressure or radiation. In the event of desiccation, tardigrades enter a so-called tun stage. The reason for their great tolerance capabilities against extreme environmental conditions is not discovered yet. Our Funcrypta project aims at finding answers to the question what mechanisms underlie these adaption capabilities particularly with regard to the species Milnesium tardigradum. The first part of this thesis describes the establishment of expressed sequence tags (ESTs) libraries for different stages of M. tardigradum. From proteomics data we bioinformatically identified 144 proteins with a known function and additionally 36 proteins which seemed to be specific for M. tardigradum. The generation of a comprehensive web-based database allows us to merge the proteome and transcriptome data. Therefore we created an annotation pipeline for the functional annotation of the protein and nucleotide sequences. Additionally, we clustered the obtained proteome dataset and identified some tardigrade-specific proteins (TSPs) which did not show homology to known proteins. Moreover, we examined the heat shock proteins of M. tardigradum and their different expression levels depending on the actual state of the animals. In further bioinformatical analyses of the whole data set, we discovered promising proteins and pathways which are described to be correlated with the stress tolerance, e.g. late embryogenesis abundant (LEA) proteins. Besides, we compared the tardigrades with nematodes, rotifers, yeast and man to identify shared and tardigrade specific stress pathways. An analysis of the 50 and 30 untranslated regions (UTRs) demonstrates a strong usage of stabilising motifs like the 15-lipoxygenase differentiation control element (15-LOX-DICE) but also reveals a lack of other common UTR motifs normally used, e.g. AU rich elements. The second part of this thesis focuses on the relatedness between several cryptic species within the tardigrade genus Paramacrobiotus. Therefore for the first time, we used the sequence-structure information of the internal transcribed spacer 2 (ITS2) as a phylogenetic marker in tardigrades. This allowed the description of three new species which were indistinguishable using morphological characters or common molecular markers like the 18S ribosomal ribonucleic acid (rRNA) or the Cytochrome c oxidase subunit I (COI). In a large in silico simulation study we also succeeded to show the benefit for the phylogenetic tree reconstruction by adding structure information to the ITS2 sequence. Next to the genus Paramacrobiotus we used the ITS2 to corroborate a monophyletic DO-group (Sphaeropleales) within the Chlorophyceae. Additionally we redesigned another comprehensive database—the ITS2 database resulting in a doubled number of sequence-structure pairs of the ITS2. In conclusion, this thesis shows the first insights (6 first author publications and 4 coauthor publications) into the reasons for the enormous adaption capabilities of tardigrades and offers a solution to the debate on the phylogenetic relatedness within the tardigrade genus Paramacrobiotus. N2 - Der Tierstamm Tardigrada besteht aus derzeitig etwa 1000 beschriebenen Arten. Die Tiere leben in Habitaten in marinen, limnischen und terrestrischen Ökosystemen auf der ganzen Welt. Tardigraden sind polyextremophil. Sie können extremer Temperatur, Druck oder Strahlung widerstehen. Beim Austrocknen bilden sie ein so genanntes Tönnchenstadium. Der Grund für die hohe Toleranz gegenüber extremen Umweltbedingungen ist bis jetzt nicht aufgeklärt worden. Unser Funcrypta Projekt versucht Antworten darauf zu finden, was die hinter dieser Anpassungsfähigkeit liegenden Mechanismen sind. Dabei steht die Art Milnesium tardigradum im Mittelpunkt. Der erste Teil dieser Arbeit beschreibt die Etablierung einer expressed sequence tags (ESTs) Bibliothek für verschiedene Stadien von M. tardigradum. Aus unseren Proteomansatz konnten wir bislang 144 Proteine bioinformatisch identifizieren, denen eine Funktion zugeordnet werden konnte. Darüber hinaus wurden 36 Proteine gefunden, welche spezifisch für M. tardigradum zu sein scheinen. Die Erstellung einer umfassenden internetbasierenden Datenbank erlaubt uns die Verknüpfung der Proteom und Transkriptomdaten. Dafür wurde eine Annotations-Pipeline erstellt um den Sequenzen Funktionen zuordnen zu können. Außerdem wurden die erhaltenen Proteindaten von uns geclustert. Dabei konnten wir einige Tardigraden-spezifische Proteine (tardigrade-specific protein, TSP) identifizieren die keinerlei Homologie zu bekannten Proteinen zeigen. Außerdem untersuchten wir die Hitze-Schock-Proteine von M. tardigradum und deren differenzielle Expression in Abhängigkeit vom Stadium der Tiere. In weiteren bioinformatischen Analysen konnten wir viel versprechende Proteine und Stoffwechselwege entdecken für die beschrieben ist, dass sie mit Stressreaktionen in Verbindung stehen, beispielsweise late embryogenesis abundant (LEA) Proteine. Des Weiteren verglichen wir Tardigraden mit Nematoden, Rotatorien, Hefe und dem Menschen, um gemeinsame und Tardigraden-spezifische Stoffwechselwege identifizieren zu können. Analysen der 50 und 30 untranslatierten Bereiche zeigen eine verstärkte Nutzung von stabilisierenden Motiven, wie dem 15-lipoxygenase differentiation control element (LEA). Im Gegensatz dazu werden häufig benutzte Motive, wie beispielsweise AU-reiche Bereiche, gar nicht gefunden. Der zweite Teil der Doktorarbeit beschäftigt sich mit den Verwandtschaftsverhältnissen einiger kryptischer Arten in der Tardigradengattung Paramacrobiotus. Hierfür haben wir, zum ersten Mal in Tardigraden, die Sequenz-Struktur-Informationen der internal transcribed spacer 2 Region als phylogenetischen Marker verwendet. Dies erlaubte uns die Beschreibung von drei neuen Arten, welche mit klassischen morphologischen Merkmalen oder anderen molekularen Markern wie 18S ribosomaler RNA oder Cytochrome c oxidase subunit I (COI) nicht unterschieden werden konnten. In einer umfangreichen in silico Simulationsstudie zeigten wir den Vorteil der bei der Rekonstruktion phylogenetischer Bäume unter der Hinzunahme der Strukturinformationen zur Sequenz der ITS2 entsteht. ITS2 Sequenz-Struktur-Informationen wurden außerdem auch dazu benutzt, eine monophyletische DO-Gruppe (Sphaeropleales) in den Chlorophyceae zu bestätigen. Zusätzlich haben wir eine umfassende Datenbank, die ITS2-Datenbank, überarbeitet. Dadurch konnten die Sequenz-Struktur-Informationen verdoppelt werden, die in dieser Datenbank verfügbar sind. Die vorliegende Doktorarbeit zeigt erste Einblicke (6 Erstautor- und 4 Koautor-Publikationen) in die Ursachen für die hervorragende Anpassungsfähigkeit der Tardigraden und beschreibt die erfolgreiche Aufklärung der Verwandtschaftsverhältnisse in der Tardigradengattung Paramacrobiotus. KW - Phylogenie KW - Bioinformatik KW - Würzburg / Universität / Lehrstuhl für Bioinformatik KW - Anpassung KW - Datenbank KW - ITS2 KW - Marker KW - Tardigraden KW - Bärtierchen KW - ITS2 KW - Marker KW - Tardigrades KW - Waterbear Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-51466 ER - TY - THES A1 - Zeeshan, Ahmed T1 - Bioinformatics Software for Metabolic and Health Care Data Management T1 - Metabolische Flux-Analyse N2 - Computer Science approaches (software, database, management systems) are powerful tools to boost research. Here they are applied to metabolic modelling in infections as well as health care management. Starting from a comparative analysis this thesis shows own steps and examples towards improvement in metabolic modelling software and health data management. In section 2, new experimental data on metabolites and enzymes induce high interest in metabolic modelling including metabolic flux calculations. Data analysis of metabolites, calculation of metabolic fluxes, pathways and their condition-specific strengths is now possible by an advantageous combination of specific software. How can available software for metabolic modelling be improved from a computational point of view? A number of available and well established software solutions are first discussed individually. This includes information on software origin, capabilities, development and used methodology. Performance information is obtained for the compared software using provided example data sets. A feature based comparison shows limitations and advantages of the compared software for specific tasks in metabolic modeling. Often found limitations include third party software dependence, no comprehensive database management and no standard format for data input and output. Graphical visualization can be improved for complex data visualization and at the web based graphical interface. Other areas for development are platform independency, product line architecture, data standardization, open source movement and new methodologies. The comparison shows clearly space for further software application development including steps towards an optimal user friendly graphical user interface, platform independence, database management system and third party independence especially in the case of desktop applications. The found limitations are not limited to the software compared and are of course also actively tackled in some of the most recent developments. Other improvements should aim at generality and standard data input formats, improved visualization of not only the input data set but also analyzed results. We hope, with the implementation of these suggestions, metabolic software applications will become more professional, cheap, reliable and attractive for the user. Nevertheless, keeping these inherent limitations in mind, we are confident that the tools compared can be recommended for metabolic modeling for instance to model metabolic fluxes in bacteria or metabolic data analysis and studies in infection biology. ... N2 - Informatik Ansätze (Software, Datenbank, Management-Systeme) sind wichtige Werkzeuge für die Forschung in der Biologie. Ausgehend von einer vergleichenden Analyse zeigt diese Arbeit eigene Schritte und Beispiele zur Verbesserung von metabolischer Modellierungs-Software und Gesundheit Datenmanagementsystemen auf. Neue experimentelle Daten über Metaboliten und Enzyme führen zu hohem Interesse an metabolischen Modellierungen einschließlich Stoffwechselflusses Berechnungen. In Kapitel 2 zeigen wir, das die Datenanalyse von Metaboliten, die Berechnung der Stoffflüsse und Wege sowie die spezifischen Softwarestärken nur durch eine vorteilhafte Kombination voll ausgeschöpft werden. Wie kann Software zur metabolischen Modellierung von einer informatischen Sicht her verbessert werden? Eine Anzahl von verfügbaren und gut etablierten Softwareansätzen wird zunächst einzeln diskutiert. Dazu gehören Informationen über Software-Herkunft, Fähigkeiten, Entwicklung und verwendeten Methodik einschließlich Testdatensätzen und Modellen. Ein Vergleich zeigt, merkmalsbasierte Einschränkungen und Vorteile der verglichenen Software für spezifische Aufgaben in der metabolischen Modellierung. Häufige Einschränkungen der verglichenen Software sind ihre Abhängigkeit von Drittanbietern, kein umfassendes Datenbank-Management und kein Standard-Format für Dateneingabe und -ausgabe. Die grafische Visualisierung für komplexe Visualisierungen von Daten und die Web-basierte grafische Benutzeroberfläche kann oft noch verbessert werden. Andere Bereiche für weitere Entwicklung sind Plattformunabhängigkeit, Produktlinien-Architektur, Daten-Standardisierung, die Open-Source-Bewegung und neue Algorithmen und Methoden. Der Vergleich zeigt deutlich Möglichkeiten für weitere Entwicklung von Softwareanwendungen auf, einschließlich Schritten in Richtung einer optimalen, benutzerfreundlichen grafischen Benutzeroberfläche, Plattform-Unabhängigkeit, Datenbank-Management-System und Unabhängigkeit von weiterer software, vor allem im Falle von Desktop-Anwendungen. Die gefundenen Einschränkungen sind von allgemeiner Bedeutung für bioinformatische Modellierungssoftware einschließlich jüngster Entwicklungen. Weitere Verbesserungen betreffen standardisierte Formate und eine, verbesserte Visualisierung von Eingabedatensatz und analysierten Ergebnissen. Wir hoffen, dass mit der Umsetzung dieser Vorschläge metabolische Software-Anwendungen professioneller werden, billiger, zuverlässiger und attraktiver für den Anwender. Trotz dieser inhärenten Einschränkungen im Hinterkopf sind wir zuversichtlich und ... KW - Stoffwechsel KW - Modell KW - Software KW - Gesundheitswesen KW - Datenbanksystem KW - Metabolische Flux-Analyse KW - Massen-Isotopomer Verteilungs-Analyse KW - Datenbank KW - Management-Systeme KW - Metabolic Flux Analysis KW - Mass Isotopomers Distribution Analysis KW - Software KW - Database KW - Management System Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-73926 ER - TY - THES A1 - Koetschan, Christian T1 - The Eukaryotic ITS2 Database - A workbench for modelling RNA sequence-structure evolution T1 - Die Eukaryotische ITS2 Datenbank - Eine Plattform zur Modellierung von RNA Sequenzstruktur Evolution N2 - In den vergangenen Jahren etablierte sich der Marker „internal transcribed spacer 2" (ITS2) zu einem häufig genutzten Werkzeug in der molekularen Phylogenetik der Eukaryoten. Seine schnell evolvierende Sequenz eignet sich bestens für den Einsatz in niedrigeren phylogenetischen Ebenen. Die ITS2 faltet jedoch auch in eine sehr konservierte Sekundärstruktur. Diese ermöglicht die Unterscheidung weit entfernter Arten. Eine Kombination aus beiden in einer Sequenzstrukturanalyse verbessert die Auflösung des Markers und ermöglicht die Rekonstruktion von robusteren Bäumen auf höherer taxonomischer Breite. Jedoch war die Durchführung solch einer Analyse, die die Nutzung unterschiedlichster Programme und Datenbanken vorraussetzte, für den klassischen Biologen nicht einfach durchführbar. Um diese Hürde zu umgehen, habe ich den „ITS2 Workbench“ entwickelt, eine im Internet nutzbare Arbeitsplattform zur automatisierten sequenzstrukturbasierten phylogenetischen Analyse basierend auf der ITS2 (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de). Die Entwicklung begann mit der Längenoptimierung unterschiedlicher „Hidden Markov Model“ (HMM)-Topologien, die erfolgreich auf ein Modell zur Sequenzstrukturvorhersage der ITS2 angewandt wurden. Hierbei wird durch die Analyse von Sequenzbestandteilen in Kombination mit der Längenverteilung verschiedener Helixregionen die Struktur vorhergesagt. Anschließend konnte ich HMMs auch bei der Sequenzstrukturgenerierung einsetzen um die ITS2 innerhalb einer gegebenen Sequenz zu lokalisieren. Dieses neu implementierte Verfahren verdoppelte die Anzahl vorhergesagter Strukturen und verkürzte die Laufzeit auf wenige Tage. Zusammen mit weiteren Optimierungen des Homologiemodellierungsprozesses kann ich nun erschöpfend Sekundärstrukturen in mehreren Interationen vorhersagen. Diese Optimierungen liefern derzeit 380.000 annotierte Sequenzen einschließlich 288.000 Strukturvorhersagen. Um diese Strukturen für die Berechnung von Alignments und phylogenetischen Bäumen zu verwenden hab ich das R-Paket „treeforge“ entwickelt. Es ermöglicht die Generierung von Sequenzstrukturalignments auf bis zu vier unterschiedlich kodierten Alphabeten. Damit können erstmals auch strukturelle Basenpaarungen in die Alignmentberechnung mit einbezogen werden, die eine Schätzung neuer Scorematrizen vorraussetzten. Das R-Paket ermöglicht zusätzlich die Rekonstruktion von „Maximum Parsimony“, „Maximum Likelihood“ und „Neighbour Joining“ Bäumen auf allen vier Alphabeten mittels weniger Zeilen Programmcode. Das Paket wurde eingesetzt, um die noch umstrittene Phylogenie der „chlorophyceae“ zu rekonstruieren und könnte in zukünftigen Versionen des ITS2 workbench verwendet werden. Die ITS2 Plattform basiert auf einer modernen und sehr umfangreichen Web 2.0 Oberfläche und beinhaltet neuste AJAX und Web-Service Technologien. Sie umfasst die HMM basierte Sequenzannotation, Strukturvorhersage durch Energieminimierung bzw. Homologiemodellierung, Alignmentberechnung und Baumrekonstruktion basierend auf einem flexiblen Datenpool, der Änderungen am Datensatz automatisch aktualisiert. Zusätzlich wird eine Detektion von Sequenzmotiven ermöglicht, die zur Kontrolle von Annotation und Strukturvorhersage dienen kann. Eine BLAST basierte Suche auf Sequenz- und Strukturebene bietet zusätzlich eine Vereinfachung des Taxonsamplings. Alle Funktionen sowie die Nutzung der ITS2 Webseite sind in einer kurzen Videoanleitung dargestellt. Die Plattform lässt jedoch nur eine bestimmte Größe von Datensätzen zu. Dies liegt vor allem an der erheblichen Rechenleistung, die bei diesen Berechnungen benötigt wird. Um die Funktion dieses Verfahrens auch auf großen Datenmengen zu demonstrieren, wurde eine voll automatisierte Rekonstruktion des Grünalgenbaumes (Chlorophyta) durchgeführt. Diese erfolgreiche, auf dem ITS2 Marker basierende Studie spricht für die Sequenz-Strukturanalyse auf weiteren Daten in der Phylogenetik. Hier bietet der ITS2 Workbench den idealen Ausgangspunkt. N2 - During the past years, the internal transcribed spacer 2 (ITS2) was established as a commonly used molecular phylogenetic marker for the eukaryotes. Its fast evolving sequence is predestinated for the use in low-level phylogenetics. However, the ITS2 also consists of a very conserved secondary structure. This enables the discrimination between more distantly related species. The combination of both in a sequence-structure based analysis increases the resolution of the marker and enables even more robust tree reconstructions on a broader taxonomic range. But, performing such an analysis required the application of different programs and databases making the use of the ITS2 non trivial for the typical biologist. To overcome this hindrance, I have developed the ITS2 Workbench, a completely web-based tool for automated phylogenetic sequence-structure analyses using the ITS2 (http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de). The development started with an optimization of length modelling topologies for Hidden Markov Models (HMMs), which were successfully applied on a secondary structure prediction model of the ITS2 marker. Here, structure is predicted by considering the sequences' composition in combination with the length distribution of different helical regions. Next, I integrated HMMs into the sequence-structure generation process for the delineation of the ITS2 within a given sequence. This re-implemented pipeline could more than double the number of structure predictions and reduce the runtime to a few days. Together with further optimizations of the homology modelling process I can now exhaustively predict secondary structures in several iterations. These modifications currently provide 380,000 annotated sequences including 288,000 structure predictions. To include these structures in the calculation of alignments and phylogenetic trees, I developed the R-package "treeforge". It generates sequence-structure alignments on up to four different coding alphabets. For the first time also structural bonds were considered in alignments, which required the estimation of new scoring matrices. Now, the reconstruction of Maximum Parsimony, Maximum Likelihood as well as Neighbour Joining trees on all four alphabets requires just a few lines of code. The package was used to resolve the controversial chlorophyceaen dataset and could be integrated into future versions of the ITS2 workbench. The platform is based on a modern, feature-rich Web 2.0 user interface equipped with the latest AJAX and Web-service technologies. It performs HMM-based sequence annotation, structure prediction by energy minimization or homology modelling, alignment calculation and tree reconstruction on a flexible data pool that repeats calculations according to data changes. Further, it provides sequence motif detection to control annotation and structure prediction and a sequence-structure based BLAST search, which facilitates the taxon sampling process. All features and the usage of the ITS2 workbench are explained in a video tutorial. However, the workbench bears some limitations regarding the size of datasets. This is caused mainly due to the immense computational power needed for such extensive calculations. To demonstrate the validity of the approach also for large-scale analyses, a fully automated reconstruction of the Chlorophyta (Green Algal) Tree of Life was performed. The successful application of the marker even on large datasets underlines the capabilities of ITS2 sequence-structure analysis and suggests its utilization on further datasets. The ITS2 workbench provides an excellent starting point for such endeavours. KW - Ribosomale RNA KW - Datenbank KW - Marker KW - Phylogenie KW - Evolution KW - Sequenz KW - Struktur KW - Hidden Markov Model KW - Evolution KW - ribosomal RNA KW - workbench KW - sequence-structure Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-73128 ER - TY - THES A1 - Junker, Marius T1 - Erstellung und Auswertung einer Tumordatenbank in der Orthopädischen Klinik König-Ludwig-Haus T1 - Creation and Evaluation of a tumor database in the Orthopedic Clinic König-Ludwig-Haus N2 - Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Analyse eines Patientenkollektivs von 771 Tumorpatienten, welche im Zeitraum von September 2009 bis 31.12.2014 im interdisziplinären muskuloskelettalen Tumorboard des Comprehensive Cancer Center Mainfranken der Universitätsklinik Würzburg vorgestellt wurden. Es wurde eine retrospektive Betrachtung dieser Patienten durchgeführt, um das behandelte Patientenkollektiv zu typisieren und einen Überblick über Art und Anzahl der betreuten Patienten zu erhalten. N2 - This study analyzes a patient collective of 771 tumor patients which were presented in the interdisciplinary musculoskeletal tumorboad of the Comprehensive Cancer Center Mainfranken of the University Hospital Würzburg. A retrospective contemplation of the patients was performed to typify the patient collective and to obtain an overview of type and number of the treated patients. KW - Tumor KW - Datenbank KW - Epidemiologie KW - Muskuloskelettal Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-202255 ER -