TY - JOUR A1 - Zink, Miriam A1 - Seewald, Anne A1 - Rohrbach, Mareike A1 - Brodehl, Andreas A1 - Liedtke, Daniel A1 - Williams, Tatjana A1 - Childs, Sarah J. A1 - Gerull, Brenda T1 - Altered expression of TMEM43 causes abnormal cardiac structure and function in zebrafish JF - International Journal of Molecular Sciences N2 - Arrhythmogenic cardiomyopathy (ACM) is an inherited heart muscle disease caused by heterozygous missense mutations within the gene encoding for the nuclear envelope protein transmembrane protein 43 (TMEM43). The disease is characterized by myocyte loss and fibro-fatty replacement, leading to life-threatening ventricular arrhythmias and sudden cardiac death. However, the role of TMEM43 in the pathogenesis of ACM remains poorly understood. In this study, we generated cardiomyocyte-restricted transgenic zebrafish lines that overexpress eGFP-linked full-length human wild-type (WT) TMEM43 and two genetic variants (c.1073C>T, p.S358L; c.332C>T, p.P111L) using the Tol2-system. Overexpression of WT and p.P111L-mutant TMEM43 was associated with transcriptional activation of the mTOR pathway and ribosome biogenesis, and resulted in enlarged hearts with cardiomyocyte hypertrophy. Intriguingly, mutant p.S358L TMEM43 was found to be unstable and partially redistributed into the cytoplasm in embryonic and adult hearts. Moreover, both TMEM43 variants displayed cardiac morphological defects at juvenile stages and ultrastructural changes within the myocardium, accompanied by dysregulated gene expression profiles in adulthood. Finally, CRISPR/Cas9 mutants demonstrated an age-dependent cardiac phenotype characterized by heart enlargement in adulthood. In conclusion, our findings suggest ultrastructural remodeling and transcriptomic alterations underlying the development of structural and functional cardiac defects in TMEM43-associated cardiomyopathy. KW - TMEM43 KW - arrhythmogenic cardiomyopathy KW - zebrafish KW - CRISPR/Cas9 Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-286025 SN - 1422-0067 VL - 23 IS - 17 ER - TY - THES A1 - Zoran, Tamara T1 - Multilevel analysis of the human immune response to \(Aspergillus\) \(fumigatus\) infection: Characteristic molecular signatures and individual risk factors T1 - Analysen der humanen Immunantwort auf eine Infektion mit \(Aspergillus\) \(fumigatus\): Charakteristische molekulare Signaturen und individuelle Risikofaktoren N2 - Although the field of fungal infections advanced tremendously, diagnosis of invasive pulmonary aspergillosis (IPA) in immunocompromised patients continues to be a challenge. Since IPA is a multifactorial disease, investigation from different aspects may provide new insights, helpful for improving IPA diagnosis. This work aimed to characterize the human immune response to Aspergillus fumigatus in a multilevel manner to identify characteristic molecular candidates and risk factors indicating IPA, which may in the future support already established diagnostic assays. We combined in vitro studies using myeloid cells infected with A. fumigatus and longitudinal case-control studies investigating patients post allogeneic stem cell transplantation (alloSCT) suffering from IPA and their match controls. Characteristic miRNA and mRNA signatures indicating A. fumigatus-infected monocyte-derived dendritic cells (moDCs) demonstrated the potential to differentiate between A. fumigatus and Escherichia coli infection. Transcriptome and protein profiling of alloSCT patients suffering from IPA and their matched controls revealed a distinctive IPA signature consisting of MMP1 induction and LGAL2 repression in combination with elevated IL-8 and caspase-3 levels. Both, in vitro and case-control studies, suggested cytokines, matrix-metallopeptidases and galectins are important in the immune response to A. fumigatus. Identified IPA characteristic molecular candidates are involved in numerous processes, thus a combination of these in a distinctive signature may increase the specificity. Finally, low monocyte counts, severe GvHD of the gut (grade ≥ 2) and etanercept administration were significantly associated with IPA diagnosis post alloSCT. Etanercept in monocyte-derived macrophages (MDM) infected with A. fumigatus downregulates genes involved in the NF-κB and TNF-α pathway and affects the secretion of CXCL10. Taken together, identified characteristic molecular signatures and risk factors indicating IPA may in the future in combination with established fungal biomarkers overcome current diagnostic challenges and help to establish tailored antifungal therapy. Therefore, further multicentre studies are encouraged to evaluate reported findings. N2 - Obwohl im Bereich der Erforschung invasiver Pilzinfektionen aktuell enorme Fortschritte erzielt wurden, stellt die Diagnose der Invasiven Pulmonalen Aspergillose (IPA) bei immunsupprimierten Patienten weiterhin eine grosse Herausforderung dar. Da es sich bei der IPA um eine multifaktorielle Erkrankung handelt, können Untersuchungen unter verschiedenen Fragestellungen neue Erkenntnisse liefern, die zur Verbesserung der IPA Diagnose beitragen. In dieser Arbeit wurde die humane Immunantwort auf Aspergillus fumigatus auf mehreren Ebenen untersucht, um charakteristische molekulare Kandidaten und Risikofaktoren zu identifizieren, die auf eine IPA hinweisen um so in Zukunft bereits etablierte diagnostische Tests unterstützen zu können. Wir kombinierten in vitro Studien mit A. fumigatus infizierten, myeloischen Zellen mit longitudinalen Case-Control-Studien, in denen an IPA erkrankte Patienten und ihre passenden Kontrollpatienten nach allogener Stammzelltransplantation (alloSZT) untersucht wurden. Charakteristische miRNA und mRNA Signaturen von A. fumigatus-infizierten Monozyten-abgeleiteten dendritischen Zellen (moDCs) zeigten das Potenzial, zwischen A. fumigatus und Escherichia coli Infektionen zu unterscheiden. Transkriptom- und Protein- Analysen von alloSZT Patienten, die an einer IPA erkrankten, und den passenden Kontrollpatienten ergaben charakteristische IPA Signaturen, bestehend aus einer MMP1 Induktion und einer LGALS2 Repression, in Kombination mit erhöhten IL-8 und Caspase-3 Konzentrationen. Sowohl die in vitro Daten als auch die Fall-Kontroll- Studien zeigten, dass Zytokine, Matrix-Metallopeptidasen und Galectine eine wichtige Rolle bei der Immunantwort auf A. fumigatus spielen. Die in IPA identifizierten charakteristischen molekularen Kandidaten sind an mehreren Prozessen beteiligt, so dass eine Kombination dieser molekularen Kandidaten die Spezifität mittels charakteristischer Signatur erhöhen könnte. Schließlich waren niedrige Monozytenzahlen, eine schwere GvHD des Darms (Grad ≥ 2) und die Anwendung von Etanercept signifikant mit einer IPA Diagnose nach alloSZT assoziiert. Etanercept in Makrophagen, die mit A. fumigatus ko-kultiviert wurden, reguliert Gene herunter, die am NF-κB- und TNF-α-Signalweg beteiligt sind, und beeinflusst die Sekretion von CXCL10. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die identifizierten charakteristischen molekularen Signaturen und Risikofaktoren, die auf eine IPA hinweisen, in Zukunft in Kombination mit etablierten Pilz-Biomarkern die derzeitigen diagnostischen Limitationen überwinden könnten und dazu beitragen könnten, eine patientenindividuelle antimykotische Therapie zu etablieren. Es werden jedoch weitere multizentrische Studien notwendig sein, um diese Ergebnisse umfassend zu bewerten. KW - Aspergillus fumigatus KW - Immunantwort KW - Risikofaktoren KW - invasive pulmonary aspergillosis KW - immune response KW - risk factors KW - transcriptome profiling Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-298512 ER - TY - JOUR A1 - Zoran, Tamara A1 - Seelbinder, Bastian A1 - White, Philip Lewis A1 - Price, Jessica Sarah A1 - Kraus, Sabrina A1 - Kurzai, Oliver A1 - Linde, Joerg A1 - Häder, Antje A1 - Loeffler, Claudia A1 - Grigoleit, Goetz Ulrich A1 - Einsele, Hermann A1 - Panagiotou, Gianni A1 - Loeffler, Juergen A1 - Schäuble, Sascha T1 - Molecular profiling reveals characteristic and decisive signatures in patients after allogeneic stem cell transplantation suffering from invasive pulmonary aspergillosis JF - Journal of Fungi N2 - Despite available diagnostic tests and recent advances, diagnosis of pulmonary invasive aspergillosis (IPA) remains challenging. We performed a longitudinal case-control pilot study to identify host-specific, novel, and immune-relevant molecular candidates indicating IPA in patients post allogeneic stem cell transplantation (alloSCT). Supported by differential gene expression analysis of six relevant in vitro studies, we conducted RNA sequencing of three alloSCT patients categorized as probable IPA cases and their matched controls without Aspergillus infection (66 samples in total). We additionally performed immunoassay analysis for all patient samples to gain a multi-omics perspective. Profiling analysis suggested LGALS2, MMP1, IL-8, and caspase-3 as potential host molecular candidates indicating IPA in investigated alloSCT patients. MMP1, IL-8, and caspase-3 were evaluated further in alloSCT patients for their potential to differentiate possible IPA cases and patients suffering from COVID-19-associated pulmonary aspergillosis (CAPA) and appropriate control patients. Possible IPA cases showed differences in IL-8 and caspase-3 serum levels compared with matched controls. Furthermore, we observed significant differences in IL-8 and caspase-3 levels among CAPA patients compared with control patients. With our conceptual work, we demonstrate the potential value of considering the human immune response during Aspergillus infection to identify immune-relevant molecular candidates indicating IPA in alloSCT patients. These human host candidates together with already established fungal biomarkers might improve the accuracy of IPA diagnostic tools. KW - host response KW - invasive pulmonary aspergillosis KW - alloSCT patients KW - galectin-2 KW - caspase-3 KW - matrix metallopeptidase-1 Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-262105 SN - 2309-608X VL - 8 IS - 2 ER - TY - JOUR A1 - Zupanc, Günther K. H. A1 - Rössler, Wolfgang T1 - Government funding of research beyond biomedicine: challenges and opportunities for neuroethology JF - Journal of Comparative Physiology A N2 - Curiosity-driven research is fundamental for neuroethology and depends crucially on governmental funding. Here, we highlight similarities and differences in funding of curiosity-driven research across countries by comparing two major funding agencies—the National Science Foundation (NSF) in the United States and the German Research Foundation (Deutsche Forschungsgemeinschaft, DFG). We interviewed representatives from each of the two agencies, focusing on general funding trends, levels of young investigator support, career-life balance, and international collaborations. While our analysis revealed a negative trend in NSF funding of biological research, including curiosity-driven research, German researchers in these areas have benefited from a robust positive trend in DFG funding. The main reason for the decrease in curiosity-driven research in the US is that the NSF has only partially been able to compensate for the funding gap resulting from the National Institutes of Health restricting their support to biomedical research using select model organisms. Notwithstanding some differences in funding programs, particularly those relevant for scientists in the postdoctoral phase, both the NSF and DFG clearly support curiosity-driven research. KW - German Research Foundation KW - Government research funding KW - National Science Foundation KW - Deutsche Forschungsgemeinschaft KW - neuroethology Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-325113 VL - 208 IS - 3 ER - TY - JOUR A1 - Zyberaj, Jetmir A1 - Seibel, Sebastian A1 - Schowalter, Annika F. A1 - Pötz, Lennart A1 - Richter-Killenberg, Stefanie A1 - Volmer, Judith T1 - Developing sustainable careers during a pandemic: the role of psychological capital and career adaptability JF - Sustainability N2 - The Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has not only had negative effects on employees' health, but also on their prospects to gain and maintain employment. Using a longitudinal research design with two measurement points, we investigated the ramifications of various psychological and organizational resources on employees' careers during the COVID-19 pandemic. Specifically, in a sample of German employees (N = 305), we investigated the role of psychological capital (PsyCap) for four career-related outcomes: career satisfaction, career engagement, coping with changes in career due to COVID-19, and career-related COVID-19 worries. We also employed leader–member exchange (LMX) as a moderator and career adaptability as a mediating variable in these relationships. Results from path analyses revealed a positive association between PsyCap and career satisfaction and career coping. Furthermore, PsyCap was indirectly related to career engagement through career adaptability. However, moderation analysis showed no moderating role of LMX on the link between PsyCap and career adaptability. Our study contributes to the systematic research concerning the role of psychological and organizational resources for employees' careers and well-being, especially for crisis contexts. KW - psychological capital KW - career adaptability KW - LMX KW - career engagement KW - career satisfaction KW - career coping KW - COVID-19 Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-267286 SN - 2071-1050 VL - 14 IS - 5 ER - TY - THES A1 - Züfle, Marwin Otto T1 - Proactive Critical Event Prediction based on Monitoring Data with Focus on Technical Systems T1 - Proaktive Vorhersage kritischer Ereignisse auf der Grundlage von Beobachtungsdaten mit Schwerpunkt auf technischen Systemen N2 - The importance of proactive and timely prediction of critical events is steadily increasing, whether in the manufacturing industry or in private life. In the past, machines in the manufacturing industry were often maintained based on a regular schedule or threshold violations, which is no longer competitive as it causes unnecessary costs and downtime. In contrast, the predictions of critical events in everyday life are often much more concealed and hardly noticeable to the private individual, unless the critical event occurs. For instance, our electricity provider has to ensure that we, as end users, are always supplied with sufficient electricity, or our favorite streaming service has to guarantee that we can watch our favorite series without interruptions. For this purpose, they have to constantly analyze what the current situation is, how it will develop in the near future, and how they have to react in order to cope with future conditions without causing power outages or video stalling. In order to analyze the performance of a system, monitoring mechanisms are often integrated to observe characteristics that describe the workload and the state of the system and its environment. Reactive systems typically employ thresholds, utility functions, or models to determine the current state of the system. However, such reactive systems cannot proactively estimate future events, but only as they occur. In the case of critical events, reactive determination of the current system state is futile, whereas a proactive system could have predicted this event in advance and enabled timely countermeasures. To achieve proactivity, the system requires estimates of future system states. Given the gap between design time and runtime, it is typically not possible to use expert knowledge to a priori model all situations a system might encounter at runtime. Therefore, prediction methods must be integrated into the system. Depending on the available monitoring data and the complexity of the prediction task, either time series forecasting in combination with thresholding or more sophisticated machine and deep learning models have to be trained. Although numerous forecasting methods have been proposed in the literature, these methods have their advantages and disadvantages depending on the characteristics of the time series under consideration. Therefore, expert knowledge is required to decide which forecasting method to choose. However, since the time series observed at runtime cannot be known at design time, such expert knowledge cannot be implemented in the system. In addition to selecting an appropriate forecasting method, several time series preprocessing steps are required to achieve satisfactory forecasting accuracy. In the literature, this preprocessing is often done manually, which is not practical for autonomous computing systems, such as Self-Aware Computing Systems. Several approaches have also been presented in the literature for predicting critical events based on multivariate monitoring data using machine and deep learning. However, these approaches are typically highly domain-specific, such as financial failures, bearing failures, or product failures. Therefore, they require in-depth expert knowledge. For this reason, these approaches cannot be fully automated and are not transferable to other use cases. Thus, the literature lacks generalizable end-to-end workflows for modeling, detecting, and predicting failures that require only little expert knowledge. To overcome these shortcomings, this thesis presents a system model for meta-self-aware prediction of critical events based on the LRA-M loop of Self-Aware Computing Systems. Building upon this system model, this thesis provides six further contributions to critical event prediction. While the first two contributions address critical event prediction based on univariate data via time series forecasting, the three subsequent contributions address critical event prediction for multivariate monitoring data using machine and deep learning algorithms. Finally, the last contribution addresses the update procedure of the system model. Specifically, the seven main contributions of this thesis can be summarized as follows: First, we present a system model for meta self-aware prediction of critical events. To handle both univariate and multivariate monitoring data, it offers univariate time series forecasting for use cases where a single observed variable is representative of the state of the system, and machine learning algorithms combined with various preprocessing techniques for use cases where a large number of variables are observed to characterize the system’s state. However, the two different modeling alternatives are not disjoint, as univariate time series forecasts can also be included to estimate future monitoring data as additional input to the machine learning models. Finally, a feedback loop is incorporated to monitor the achieved prediction quality and trigger model updates. We propose a novel hybrid time series forecasting method for univariate, seasonal time series, called Telescope. To this end, Telescope automatically preprocesses the time series, performs a kind of divide-and-conquer technique to split the time series into multiple components, and derives additional categorical information. It then forecasts the components and categorical information separately using a specific state-of-the-art method for each component. Finally, Telescope recombines the individual predictions. As Telescope performs both preprocessing and forecasting automatically, it represents a complete end-to-end approach to univariate seasonal time series forecasting. Experimental results show that Telescope achieves enhanced forecast accuracy, more reliable forecasts, and a substantial speedup. Furthermore, we apply Telescope to the scenario of predicting critical events for virtual machine auto-scaling. Here, results show that Telescope considerably reduces the average response time and significantly reduces the number of service level objective violations. For the automatic selection of a suitable forecasting method, we introduce two frameworks for recommending forecasting methods. The first framework extracts various time series characteristics to learn the relationship between them and forecast accuracy. In contrast, the other framework divides the historical observations into internal training and validation parts to estimate the most appropriate forecasting method. Moreover, this framework also includes time series preprocessing steps. Comparisons between the proposed forecasting method recommendation frameworks and the individual state-of-the-art forecasting methods and the state-of-the-art forecasting method recommendation approach show that the proposed frameworks considerably improve the forecast accuracy. With regard to multivariate monitoring data, we first present an end-to-end workflow to detect critical events in technical systems in the form of anomalous machine states. The end-to-end design includes raw data processing, phase segmentation, data resampling, feature extraction, and machine tool anomaly detection. In addition, the workflow does not rely on profound domain knowledge or specific monitoring variables, but merely assumes standard machine monitoring data. We evaluate the end-to-end workflow using data from a real CNC machine. The results indicate that conventional frequency analysis does not detect the critical machine conditions well, while our workflow detects the critical events very well with an F1-score of almost 91%. To predict critical events rather than merely detecting them, we compare different modeling alternatives for critical event prediction in the use case of time-to-failure prediction of hard disk drives. Given that failure records are typically significantly less frequent than instances representing the normal state, we employ different oversampling strategies. Next, we compare the prediction quality of binary class modeling with downscaled multi-class modeling. Furthermore, we integrate univariate time series forecasting into the feature generation process to estimate future monitoring data. Finally, we model the time-to-failure using not only classification models but also regression models. The results suggest that multi-class modeling provides the overall best prediction quality with respect to practical requirements. In addition, we prove that forecasting the features of the prediction model significantly improves the critical event prediction quality. We propose an end-to-end workflow for predicting critical events of industrial machines. Again, this approach does not rely on expert knowledge except for the definition of monitoring data, and therefore represents a generalizable workflow for predicting critical events of industrial machines. The workflow includes feature extraction, feature handling, target class mapping, and model learning with integrated hyperparameter tuning via a grid-search technique. Drawing on the result of the previous contribution, the workflow models the time-to-failure prediction in terms of multiple classes, where we compare different labeling strategies for multi-class classification. The evaluation using real-world production data of an industrial press demonstrates that the workflow is capable of predicting six different time-to-failure windows with a macro F1-score of 90%. When scaling the time-to-failure classes down to a binary prediction of critical events, the F1-score increases to above 98%. Finally, we present four update triggers to assess when critical event prediction models should be re-trained during on-line application. Such re-training is required, for instance, due to concept drift. The update triggers introduced in this thesis take into account the elapsed time since the last update, the prediction quality achieved on the current test data, and the prediction quality achieved on the preceding test data. We compare the different update strategies with each other and with the static baseline model. The results demonstrate the necessity of model updates during on-line application and suggest that the update triggers that consider both the prediction quality of the current and preceding test data achieve the best trade-off between prediction quality and number of updates required. We are convinced that the contributions of this thesis constitute significant impulses for the academic research community as well as for practitioners. First of all, to the best of our knowledge, we are the first to propose a fully automated, end-to-end, hybrid, component-based forecasting method for seasonal time series that also includes time series preprocessing. Due to the combination of reliably high forecast accuracy and reliably low time-to-result, it offers many new opportunities in applications requiring accurate forecasts within a fixed time period in order to take timely countermeasures. In addition, the promising results of the forecasting method recommendation systems provide new opportunities to enhance forecasting performance for all types of time series, not just seasonal ones. Furthermore, we are the first to expose the deficiencies of the prior state-of-the-art forecasting method recommendation system. Concerning the contributions to critical event prediction based on multivariate monitoring data, we have already collaborated closely with industrial partners, which supports the practical relevance of the contributions of this thesis. The automated end-to-end design of the proposed workflows that do not demand profound domain or expert knowledge represents a milestone in bridging the gap between academic theory and industrial application. Finally, the workflow for predicting critical events in industrial machines is currently being operationalized in a real production system, underscoring the practical impact of this thesis. N2 - Die Bedeutung einer proaktiven und rechtzeitigen Vorhersage von kritischen Ereignissen nimmt immer weiter zu, sei es in der Fertigungsindustrie oder im Privatleben. In der Vergangenheit wurden Maschinen in der Fertigungsindustrie oft auf der Grundlage eines regelmäßigen Zeitplans oder aufgrund von Grenzwertverletzungen gewartet, was heutzutage nicht mehr wettbewerbsfähig ist, da es unnötige Kosten und Ausfallzeiten verursacht. Im Gegensatz dazu sind die Vorhersagen von kritischen Ereignissen im Alltag oft wesentlich versteckter und für die Privatperson kaum spürbar, es sei denn das kritische Ereignis tritt ein. So muss zum Beispiel unser Stromanbieter dafür sorgen, dass wir als Endverbraucher immer ausreichend mit Strom versorgt werden, oder unser Streaming-Dienst muss garantieren, dass wir unsere Lieblingsserie jederzeit ohne Unterbrechungen anschauen können. Hierzu müssen diese ständig analysieren wie der aktuelle Zustand ist, wie er sich in naher Zukunft entwickeln wird und wie sie reagieren müssen, um die zukünftigen Bedingungen zu bewältigen, ohne dass es zu Stromausfällen oder Videoabbrüchen kommt. Zur Analyse der Leistung eines Systems werden häufig Überwachungsmechanismen integriert, um Merkmale zu beobachten, die die Arbeitslast und den Zustand des Systems und seiner Umgebung abbilden. Reaktive Systeme verwenden typischerweise Schwellenwerte, Nutzenfunktionen oder Modelle, um den aktuellen Zustand des Systems zu bestimmen. Allerdings können solche reaktiven Systeme zukünftige Ereignisse nicht proaktiv abschätzen, sondern lediglich sobald diese eintreten. Bei kritischen Ereignissen ist die reaktive Bestimmung des aktuellen Systemzustands jedoch zwecklos, während ein proaktives System dieses Ereignis im Voraus hätte vorhersagen und rechtzeitig Gegenmaßnahmen einleiten können. Um Proaktivität zu erreichen, benötigt das System Abschätzungen über zukünftige Systemzustände. Angesichts der Kluft zwischen Entwurfszeit und Laufzeit ist es typischerweise nicht möglich Expertenwissen zu verwenden, um alle Situationen zu modellieren, auf die ein System zur Laufzeit stoßen könnte. Daher müssen Vorhersagemethoden in das System integriert werden. Abhängig von den verfügbaren Überwachungsdaten und der Komplexität der Vorhersageaufgabe müssen entweder Zeitreihenprognosen in Kombination mit Schwellenwerten oder ausgefeiltere Modelle des „Machine Learning“ und „Deep Learning“ trainiert werden. Obwohl in der Literatur schon zahlreiche Zeitreihenprognosemethoden vorgeschlagen wurden, haben alle diese Methoden in Abhängigkeit der Eigenschaften der betrachteten Zeitreihen ihre Vor- und Nachteile. Daher ist Expertenwissen erforderlich, um zu entscheiden, welche Zeitreihenprognosemethode gewählt werden sollte. Da jedoch die zur Laufzeit beobachteten Zeitreihen zur Entwurfszeit nicht bekannt sein können, lässt sich ein solches Expertenwissen nicht im System integrieren. Zusätzlich zur Auswahl einer geeigneten Zeitreihenprognosemethode sind mehrere Zeitreihenvorverarbeitungsschritte erforderlich, um eine zufriedenstellende Prognosegenauigkeit zu erreichen. In der Literatur wird diese Vorverarbeitung oft manuell durchgeführt, was für autonome Computersysteme, wie z. B. „Self-Aware Computing Systems“, nicht praktikabel ist. Hinsichtlich der Vorhersage kritischer Ereignisse auf der Grundlage multivariater Überwachungsdaten wurden in der Literatur auch bereits mehrere Ansätze unter Verwendung von „Machine Learning“ und „Deep Learning“ vorgestellt. Diese Ansätze sind jedoch typischerweise sehr domänenspezifisch, wie z. B. für finanzielle Zusammenbrüche, Lagerschäden oder Produktfehler. Aus diesem Grund erfordern sie umfassendes Expertenwissen. Durch den spezifischen Zuschnitt auf die jeweilige Domäne können diese Ansätze nicht vollständig automatisiert werden und sind nicht auf andere Anwendungsfälle übertragbar. Somit fehlt es in der Literatur an verallgemeinerbaren Ende-zu-Ende Prozessen zur Modellierung, Erkennung und Vorhersage von Ausfällen, die lediglich wenig Expertenwissen erfordern. Um diese Unzulänglichkeiten zu überwinden, wird in dieser Arbeit ein Systemmodell zur meta-selbstbewussten Vorhersage kritischer Ereignisse vorgestellt, das auf der LRA-M-Schleife von „Self-Aware Computing Systems“ basiert. Aufbauend auf diesem Systemmodell liefert diese Arbeit sechs weitere Beiträge zur Vorhersage kritischer Ereignisse. Während sich die ersten beiden Beiträge mit der Vorhersage kritischer Ereignisse auf der Basis univariater Daten mittels Zeitreihenprognose befassen, adressieren die drei folgenden Beiträge die Vorhersage kritischer Ereignisse für multivariate Überwachungsdaten unter Verwendung von „Machine Learning“ und „Deep Learning“ Algorithmen. Der letzte Beitrag schließlich behandelt das Aktualisierungsverfahren des Systemmodells. Im Einzelnen lassen sich die sieben Hauptbeiträge dieser Arbeit wie folgt zusammenfassen: Zunächst stellen wir ein Systemmodell für die meta-selbstbewusste Vorhersage von kritischen Ereignissen vor. Um sowohl univariate als auch multivariate Überwachungsdaten verarbeiten zu können, bietet es univariate Zeitreihenprognosen für Anwendungsfälle, in denen eine einzelne Beobachtungsgröße repräsentativ für den Zustand des Systems ist, sowie „Machine Learning“ und „Deep Learning“ Algorithmen in Kombination mit verschiedenen Vorverarbeitungstechniken für Anwendungsfälle, in denen eine große Anzahl von Variablen beobachtet wird, um den Zustand des Systems zu charakterisieren. Die beiden unterschiedlichen Modellierungsalternativen sind jedoch nicht disjunkt, da auch univariate Zeitreihenprognosen einbezogen werden können, um zukünftige Überwachungsdaten als zusätzliche Eingabe für die „Machine Learning“ und „Deep Learning“ Modelle zu schätzen. Schließlich ist eine Rückkopplungsschleife eingebaut, die die erreichte Vorhersagequalität überwacht und gegebenenfalls Modellaktualisierungen auslöst. Wir präsentieren eine neuartige, hybride Zeitreihenvorhersagemethode für univariate, saisonale Zeitreihen, die wir Telescope nennen. Telescope verarbeitet die Zeitreihe automatisch vor, führt eine Art „Divide-and-Conquer“ Technik durch, welche die Zeitreihe in mehrere Komponenten unterteilt, und leitet zusätzliche kategoriale Informationen ab. Anschließend prognostiziert es die Komponenten und kategorialen Informationen getrennt voneinander mit einer spezifischen Methode für jede Komponente. Abschließend setzt Telescope die einzelnen Vorhersagen wieder zusammen. Da Telescope alle Vorverarbeitungsschritte und Vorhersagen automatisch durchführt, stellt es einen vollständigen Ende-zu-Ende Ansatz für univariate, saisonale Zeitreihenvorhersagen dar. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass Telescope eine verbesserte Vorhersagegenauigkeit, zuverlässigere Vorhersagen und eine erhebliche Beschleunigung erreicht. Darüber hinaus wenden wir Telescope für die Vorhersage kritischer Ereignisse bei der automatischen Skalierung von virtuellen Maschinen an. Die Ergebnisse belegen, dass Telescope die durchschnittliche Antwortzeit erheblich reduziert und die Anzahl der Verletzungen der Service Level Zielvorgaben signifikant verringert. Für die automatische Auswahl einer geeigneten Zeitreihenprognosemethode führen wir zwei Empfehlungssysteme ein. Das erste System extrahiert verschiedene Zeitreihencharakteristika, um die Beziehung zwischen ihnen und der Prognosegenauigkeit zu erlernen. Im Gegensatz dazu unterteilt das zweite System die historischen Beobachtungen in interne Trainings- und Validierungsteile, um die am besten geeignete Zeitreihenprognosemethode zu schätzen. Außerdem beinhaltet letzteres System auch Zeitreihenvorverarbeitungsschritte. Vergleiche zwischen den vorgeschlagenen Empfehlungssystemen für Zeitreihenprognosemethoden und den einzelnen Prognosemethoden sowie dem Ansatz zur Empfehlung von Zeitreihenprognosemethoden nach dem Stand der Technik ergeben, dass die vorgeschlagenen Systeme die Prognosegenauigkeit erheblich verbessern. Im Hinblick auf multivariate Überwachungsdaten stellen wir zunächst einen Ende-zu-Ende Prozess vor, mit dem kritische Ereignisse in technischen Systemen in Form von anomalen Maschinenzuständen erkannt werden können. Der Ende-zu-Ende Entwurf umfasst die Rohdatenverarbeitung, die Phasensegmentierung, das Datenresampling, die Merkmalsextraktion und die Maschinenanomalieerkennung. Darüber hinaus stützt sich der Prozess explizit nicht auf tiefgreifendes Domänenwissen oder spezifische Überwachungsgrößen, sondern setzt lediglich gängige Maschinenüberwachungsdaten voraus. Wir evaluieren den Ende-zu-Ende Prozess anhand von Daten einer realen CNC-Maschine. Die Ergebnisse zeigen, dass die konventionelle Frequenzanalyse die kritischen Maschinenzustände nicht gut erkennt, während unser Prozess die kritischen Ereignisse mit einem F1-Wert von fast 91% sehr gut identifiziert. Um kritische Ereignisse vorherzusagen, anstatt sie nur reaktiv zu erkennen, vergleichen wir verschiedene Modellierungsalternativen für die Vorhersage kritischer Ereignisse im Anwendungsfall der Vorhersage der Zeit bis zum nächsten Fehler von Festplattenlaufwerken. Da Fehlerdatensätze typischerweise wesentlich seltener sind als Instanzen, die den Normalzustand repräsentieren, setzen wir verschiedene Strategien zum Erzeugen künstlicher Fehlerinstanzen ein. Im nächsten Schritt vergleichen wir die Vorhersagequalität der binären Klassenmodellierung mit der herunterskalierten Mehrklassenmodellierung. Des Weiteren integrieren wir die univariate Zeitreihenprognose in den Merkmalsgenerierungsprozess, um so die zukünftigen Überwachungsdaten zu schätzen. Schließlich modellieren wir die Zeit bis zum nächsten Fehler nicht nur mithilfe von Klassifikationsmodellen, sondern auch mit Regressionsmodellen. Die Ergebnisse legen nahe, dass die Mehrklassenmodellierung die insgesamt beste Vorhersagequalität hinsichtlich praktischer Anforderungen liefert. Außerdem belegen wir, dass die Prognose der Merkmale des Vorhersagemodells mittels univariater Zeitreihenprognose die Qualität der Vorhersage kritischer Ereignisse signifikant verbessert. Wir stellen einen Ende-zu-Ende Prozess für die Vorhersage kritischer Ereignisse von Industriemaschinen vor. Auch dieser Ansatz verlässt sich nicht auf Expertenwissen, mit Ausnahme der Definition von Überwachungsdaten, und stellt daher einen verallgemeinerbaren Prozess für die Vorhersage kritischer Ereignisse von Industriemaschinen dar. Der Prozess umfasst Merkmalsextraktion, Merkmalsverarbeitung, Zielklassenzuordnung und Modelllernen mit integrierter Hyperparameter-Abstimmung mittels einer Gittersuchtechnik. Ausgehend von den Ergebnissen des vorherigen Beitrags modelliert der Prozess die Vorhersage der Zeit bis zum nächsten Fehler in Form mehrerer Klassen, wobei wir verschiedene Beschriftungsstrategien für die Mehrklassenklassifizierung vergleichen. Die Evaluierung anhand realer Produktionsdaten einer großen Industriepresse demonstriert, dass der Prozess in der Lage ist, sechs verschiedene Zeitfenster für bevorstehende Fehler mit einem Makro F1-Wert von 90% vorherzusagen. Wenn man die Klassen der Zeit bis zum nächsten Fehler auf eine binäre Vorhersage von kritischen Ereignissen herunterskaliert, steigt der F1-Wert sogar auf über 98%. Schließlich stellen wir vier Aktualisierungsauslöser vor, um zu bestimmen, wann Modelle zur Vorhersage kritischer Ereignisse während der Online-Anwendung neu trainiert werden sollten. Ein solches Neutraining ist bspw. aufgrund von Konzeptdrift erforderlich. Die in dieser Arbeit vorgestellten Aktualisierungsauslöser berücksichtigen die Zeit, die seit der letzten Aktualisierung verstrichen ist, die auf den aktuellen Testdaten erreichte Vorhersagequalität und die auf den vorangegangenen Testdaten erreichte Vorhersagequalität. Wir vergleichen die verschiedenen Aktualisierungsstrategien miteinander und mit dem statischen Ausgangsmodell. Die Ergebnisse veranschaulichen die Notwendigkeit von Modellaktualisierungen während der Online-Anwendung und legen nahe, dass die Aktualisierungsauslöser, die sowohl die Vorhersagequalität der aktuellen als auch der vorangegangenen Testdaten berücksichtigen, den besten Kompromiss zwischen Vorhersagequalität und Anzahl der erforderlichen Aktualisierungen erzielen. Wir sind der festen Überzeugung, dass die Beiträge dieser Arbeit sowohl für die akademische Forschungsgemeinschaft als auch für die praktische Anwendung wichtige Impulse darstellen. Zuallererst sind wir unseres Wissens nach die ersten, die eine vollautomatische, hybride, komponentenbasierte, Ende-zu-Ende Prognosemethode für saisonale Zeitreihen vorschlagen, die auch die Zeitreihenvorverarbeitung beinhaltet. Durch die Verbindung einer zuverlässig hohen Vorhersagegenauigkeit mit einer zuverlässig niedrigen Zeit bis zum Ergebnis eröffnet diese viele neue Möglichkeiten für Anwendungen, die genaue Vorhersagen innerhalb eines festen Zeitraums erfordern, um rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen zu können. Darüber hinaus bieten die vielversprechenden Ergebnisse der Empfehlungssysteme für Zeitreihenprognosemethoden neue Ansätze zur Verbesserung der Vorhersageleistung für alle Arten von Zeitreihen, nicht nur für saisonale Zeitreihen. Ferner sind wir die ersten, die die Schwachstellen des bisherigen Stands der Technik bei der Empfehlung von Zeitreihenprognosemethoden aufgedeckt haben. Hinsichtlich der Beiträge zur Vorhersage kritischer Ereignisse mittels multivariater Überwachungsdaten haben wir bereits eng mit Industriepartnern zusammengearbeitet,wodurch die hohe praktische Relevanz der Beiträge dieser Arbeit verdeutlicht wird. Der automatisierte Ende-zu-Ende Entwurf der vorgeschlagenen Prozesse, die kein tiefes Domänen- oder Expertenwissen erfordern, stellt einen Meilenstein in der Überbrückung der Kluft zwischen akademischer Theorie und industrieller Anwendung dar. Diese Tatsache wird insbesondere dadurch untermauert, dass der Prozess zur Vorhersage kritischer Ereignisse in Industriemaschinen derzeit bereits in einem realen Produktionssystem operationalisiert wird. KW - Prognose KW - Automation KW - Zeitreihe KW - Forecasting KW - Zeitreihenvorhersage KW - Failure Prediction KW - Fehlervorhersage KW - End-to-End Automation KW - Ende-zu-Ende Automatisierung Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-255757 ER - TY - JOUR A1 - Özdağ Acarlı, Ayşe Nur A1 - Klein, Thomas A1 - Egenolf, Nadine A1 - Sommer, Claudia A1 - Üçeyler, Nurcan T1 - Subepidermal Schwann cell counts correlate with skin innervation - an exploratory study JF - Muscle & Nerve N2 - Introduction/Aims Schwann cell clusters have been described at the murine dermis-epidermis border. We quantified dermal Schwann cells in the skin of patients with small-fiber neuropathy (SFN) compared with healthy controls to correlate with the clinical phenotype. Methods Skin punch biopsies from the lower legs of 28 patients with SFN (11 men, 17 women; median age, 54 [range, 19-73] years) and 9 healthy controls (five men, four women, median age, 34 [range, 25-69] years) were immunoreacted for S100 calcium-binding protein B as a Schwann cell marker, protein-gene product 9.5 as a pan-neuronal marker, and CD207 as a Langerhans cell marker. Intraepidermal nerve fiber density (IENFD) and subepidermal Schwann cell counts were determined. Results Skin samples of patients with SFN showed lower IENFD (P < .05), fewer Schwann cells per millimeter (P < .01), and fewer Schwann cell clusters per millimeter (P < .05) than controls. When comparing SFN patients with reduced (n = 13; median age, 53 [range, 19-73] years) and normal distal (n = 15, median age, 54 [range, 43-68] years) IENFD, the number of solitary Schwann cells per millimeter (p < .01) and subepidermal nerve fibers associated with Schwann cell branches (P < .05) were lower in patients with reduced IENFD. All three parameters correlated positively with distal IENFD (P < .05 to P < .01), whereas no correlation was found between Schwann cell counts and clinical pain characteristics. Discussion Our data raise questions about the mechanisms underlying the interdependence of dermal Schwann cells and skin innervation in SFN. The temporal course and functional impact of Schwann cell presence and kinetics need further investigation. KW - intraepidermal nerve fiber density KW - small-fiber neuropathy KW - skin punch biopsy KW - Schwann cell KW - neuropathic pain KW - innervation Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-318726 VL - 65 IS - 4 SP - 471 EP - 479 ER - TY - THES A1 - Ünzelmann, Maximilian T1 - Interplay of Inversion Symmetry Breaking and Spin-Orbit Coupling – From the Rashba Effect to Weyl Semimetals T1 - Zusammenspiel aus Inversionssymmetriebruch und Spin-Bahn-Kopplung – Vom Rashba-Effekt zu Weyl-Halbmetallen N2 - Breaking inversion symmetry in crystalline solids enables the formation of spin-polarized electronic states by spin-orbit coupling without the need for magnetism. A variety of interesting physical phenomena related to this effect have been intensively investigated in recent years, including the Rashba effect, topological insulators and Weyl semimetals. In this work, the interplay of inversion symmetry breaking and spin-orbit coupling and, in particular their general influence on the character of electronic states, i.e., on the spin and orbital degrees of freedom, is investigated experimentally. Two different types of suitable model systems are studied: two-dimensional surface states for which the Rashba effect arises from the inherently broken inversion symmetry at the surface, and a Weyl semimetal, for which inversion symmetry is broken in the three-dimensional crystal structure. Angle-resolved photoelectron spectroscopy provides momentum-resolved access to the spin polarization and the orbital composition of electronic states by means of photoelectron spin detection and dichroism with polarized light. The experimental results shown in this work are also complemented and supported by ab-initio density functional theory calculations and simple model considerations. Altogether, it is shown that the breaking of inversion symmetry has a decisive influence on the Bloch wave function, namely, the formation of an orbital angular momentum. This mechanism is, in turn, of fundamental importance both for the physics of the surface Rashba effect and the topology of the Weyl semimetal TaAs. N2 - Wird die Inversionssymmetrie kristalliner Festkörper gebrochen, ermöglicht dies die Ausbildung von spinpolarisierten elektronischen Zuständen durch Spin-Bahn-Kopplung ohne die Notwendigkeit von Magnetismus. In den vergangenen Jahren wurde eine Vielzahl interessanter physikalischer Phänomene diskutiert, die mit diesem Effekt zusammenhängen, darunter der Rashba-Effekt, topologische Isolatoren sowie Weyl-Halbmetalle. In dieser Arbeit wird das Zusammenspiel von Inversionssymetriebruch und Spin-Bahn-Kopplung sowie insbesondere deren Einfluss auf die Eigenschaften der elektronischen Zustände, also auf die Spin- und Orbital-Freiheitsgrade, experimentell untersucht. Zwei verschiedene Arten geeigneter Modellsysteme werden dazu betrachtet: zweidimensionale Oberflächenzustände, in denen der Rashba-Effekt aufgrund der an der Oberfläche inhärent gebrochenen Inverisonssymetrie auftritt, und ein Weyl-Halbmetall, dessen dreidimensionale Kristallstruktur kein Inversionszentrum besitzt. Winkelaufgelöste Photoelektronenspektroskopie bietet einen impulsaufgelösten Zugang zur Spinpolarisation sowie zur orbitalen Zusammensetzung der elektronischen Zustände mittels Photoelektronenspindetektion und Dichroismus mit polarisiertem Licht. Die in dieser Arbeit gezeigten experimentellen Ergebnisse werden außerdem durch ab-initio Dichtefunktionaltheorierechnungen sowie einfachen Modellbetrachtungen ergänzt und untermauert. Insgesamt zeigt sich, dass das Brechen von Inversionssymmetrie einen entscheidenden Einfluss auf die Bloch-Wellenfunktion hat, nämlich die Ausbildung eines orbitalen Bahndrehimpulses. Dieser Mechanismus ist wiederum von grundlegender Bedeutung sowohl für die Physik des Oberflächen- Rashba-Effekts als auch für die Topologie desWeyl-Halbmetalls TaAs. KW - Rashba-Effekt KW - Inversion Symmetry Breaking KW - Topologie KW - ARPES KW - Spin-Orbit Coupling KW - Orbital Angular Momentum Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-283104 ER - TY - THES A1 - Üreyen, Soner T1 - Multivariate Time Series for the Analysis of Land Surface Dynamics - Evaluating Trends and Drivers of Land Surface Variables for the Indo-Gangetic River Basins T1 - Multivariate Zeitreihen zur Analyse von Landoberflächendynamiken - Auswertung von Trends und Treibern von Landoberflächenvariablen für Flusseinzugsgebiete der Indus-Ganges Ebene N2 - The investigation of the Earth system and interplays between its components is of utmost importance to enhance the understanding of the impacts of global climate change on the Earth's land surface. In this context, Earth observation (EO) provides valuable long-term records covering an abundance of land surface variables and, thus, allowing for large-scale analyses to quantify and analyze land surface dynamics across various Earth system components. In view of this, the geographical entity of river basins was identified as particularly suitable for multivariate time series analyses of the land surface, as they naturally cover diverse spheres of the Earth. Many remote sensing missions with different characteristics are available to monitor and characterize the land surface. Yet, only a few spaceborne remote sensing missions enable the generation of spatio-temporally consistent time series with equidistant observations over large areas, such as the MODIS instrument. In order to summarize available remote sensing-based analyses of land surface dynamics in large river basins, a detailed literature review of 287 studies was performed and several research gaps were identified. In this regard, it was found that studies rarely analyzed an entire river basin, but rather focused on study areas at subbasin or regional scale. In addition, it was found that transboundary river basins remained understudied and that studies largely focused on selected riparian countries. Moreover, the analysis of environmental change was generally conducted using a single EO-based land surface variable, whereas a joint exploration of multivariate land surface variables across spheres was found to be rarely performed. To address these research gaps, a methodological framework enabling (1) the preprocessing and harmonization of multi-source time series as well as (2) the statistical analysis of a multivariate feature space was required. For development and testing of a methodological framework that is transferable in space and time, the transboundary river basins Indus, Ganges, Brahmaputra, and Meghna (IGBM) in South Asia were selected as study area, having a size equivalent to around eight times the size of Germany. These basins largely depend on water resources from monsoon rainfall and High Mountain Asia which holds the largest ice mass outside the polar regions. In total, over 1.1 billion people live in this region and in parts largely depend on these water resources which are indispensable for the world's largest connected irrigated croplands and further domestic needs as well. With highly heterogeneous geographical settings, these river basins allow for a detailed analysis of the interplays between multiple spheres, including the anthroposphere, biosphere, cryosphere, hydrosphere, lithosphere, and atmosphere. In this thesis, land surface dynamics over the last two decades (December 2002 - November 2020) were analyzed using EO time series on vegetation condition, surface water area, and snow cover area being based on MODIS imagery, the DLR Global WaterPack and JRC Global Surface Water Layer, as well as the DLR Global SnowPack, respectively. These data were evaluated in combination with further climatic, hydrological, and anthropogenic variables to estimate their influence on the three EO land surface variables. The preprocessing and harmonization of the time series was conducted using the implemented framework. The resulting harmonized feature space was used to quantify and analyze land surface dynamics by means of several statistical time series analysis techniques which were integrated into the framework. In detail, these methods involved (1) the calculation of trends using the Mann-Kendall test in association with the Theil-Sen slope estimator, (2) the estimation of changes in phenological metrics using the Timesat tool, (3) the evaluation of driving variables using the causal discovery approach Peter and Clark Momentary Conditional Independence (PCMCI), and (4) additional correlation tests to analyze the human influence on vegetation condition and surface water area. These analyses were performed at annual and seasonal temporal scale and for diverse spatial units, including grids, river basins and subbasins, land cover and land use classes, as well as elevation-dependent zones. The trend analyses of vegetation condition mostly revealed significant positive trends. Irrigated and rainfed croplands were found to contribute most to these trends. The trend magnitudes were particularly high in arid and semi-arid regions. Considering surface water area, significant positive trends were obtained at annual scale. At grid scale, regional and seasonal clusters with significant negative trends were found as well. Trends for snow cover area mostly remained stable at annual scale, but significant negative trends were observed in parts of the river basins during distinct seasons. Negative trends were also found for the elevation-dependent zones, particularly at high altitudes. Also, retreats in the seasonal duration of snow cover area were found in parts of the river basins. Furthermore, for the first time, the application of the causal discovery algorithm on a multivariate feature space at seasonal temporal scale revealed direct and indirect links between EO land surface variables and respective drivers. In general, vegetation was constrained by water availability, surface water area was largely influenced by river discharge and indirectly by precipitation, and snow cover area was largely controlled by precipitation and temperature with spatial and temporal variations. Additional analyses pointed towards positive human influences on increasing trends in vegetation greenness. The investigation of trends and interplays across spheres provided new and valuable insights into the past state and the evolution of the land surface as well as on relevant climatic and hydrological driving variables. Besides the investigated river basins in South Asia, these findings are of great value also for other river basins and geographical regions. N2 - Die Untersuchung von Erdsystemkomponenten und deren Wechselwirkungen ist von großer Relevanz, um das Prozessverständnis sowie die Auswirkungen des globalen Klimawandels auf die Landoberfläche zu verbessern. In diesem Zusammenhang liefert die Erdbeobachtung (EO) wertvolle Langzeitaufnahmen zu einer Vielzahl an Landoberflächenvariablen. Diese können als Indikator für die Erdsystemkomponenten genutzt werden und sind essenziell für großflächige Analysen. Flusseinzugsgebiete sind besonders geeignet um Landoberflächendynamiken mit multivariaten Zeitreihen zu analysieren, da diese verschiedene Sphären des Erdsystems umfassen. Zur Charakterisierung der Landoberfläche stehen zahlreiche EO-Missionen mit unterschiedlichen Eigenschaften zur Verfügung. Nur einige wenige Missionen gewährleisten jedoch die Erstellung von räumlich und zeitlich konsistenten Zeitreihen mit äquidistanten Beobachtungen über großräumige Untersuchungsgebiete, wie z.B. die MODIS Sensoren. Um bisherige EO-Analysen zu Landoberflächendynamiken in großen Flusseinzugsgebieten zu untersuchen, wurde eine Literaturrecherche durchgeführt, wobei mehrere Forschungslücken identifiziert wurden. Studien untersuchten nur selten ein ganzes Einzugsgebiet, sondern konzentrierten sich lediglich auf Teilgebietsgebiete oder regionale Untersuchungsgebiete. Darüber hinaus wurden transnationale Einzugsgebiete nur unzureichend analysiert, wobei sich die Studien größtenteils auf ausgewählte Anrainerstaaten beschränkten. Auch wurde die Analyse von Umweltveränderungen meistens anhand einer einzigen EO-Landoberflächenvariable durchgeführt, während eine synergetische Untersuchung von sphärenübergreifenden Landoberflächenvariablen kaum unternommen wurde. Um diese Forschungslücken zu adressieren, ist ein methodischer Ansatz notwendig, der (1) die Vorverarbeitung und Harmonisierung von Zeitreihen aus mehreren Quellen und (2) die statistische Analyse eines multivariaten Merkmalsraums ermöglicht. Für die Entwicklung und Anwendung eines methodischen Frameworks, das raum-zeitlich übertragbar ist, wurden die transnationalen Einzugsgebiete Indus, Ganges, Brahmaputra und Meghna (IGBM) in Südasien, deren Größe etwa der achtfachen Fläche von Deutschland entspricht, ausgewählt. Diese Einzugsgebiete hängen weitgehend von den Wasserressourcen des Monsunregens und des Hochgebirges Asiens ab. Insgesamt leben über 1,1 Milliarden Menschen in dieser Region und sind zum Teil in hohem Maße von diesen Wasserressourcen abhängig, die auch für die größten zusammenhängenden bewässerten Anbauflächen der Welt und auch für weitere inländische Bedarfe unerlässlich sind. Aufgrund ihrer sehr heterogenen geographischen Gegebenheiten ermöglichen diese Einzugsgebiete eine detaillierte sphärenübergreifende Analyse der Wechselwirkungen, einschließlich der Anthroposphäre, Biosphäre, Kryosphäre, Hydrosphäre, Lithosphäre und Atmosphäre. In dieser Dissertation wurden Landoberflächendynamiken der letzten zwei Jahrzehnte anhand von EO-Zeitreihen zum Vegetationszustand, zu Oberflächengewässern und zur Schneebedeckung analysiert. Diese basieren auf MODIS-Aufnahmen, dem DLR Global WaterPack und dem JRC Global Surface Water Layer sowie dem DLR Global SnowPack. Diese Zeitreihen wurden in Kombination mit weiteren klimatischen, hydrologischen und anthropogenen Variablen ausgewertet. Die Harmonisierung des multivariaten Merkmalsraumes ermöglichte die Analyse von Landoberflächendynamiken unter Nutzung von statistischen Methoden. Diese Methoden umfassen (1) die Berechnung von Trends mittels des Mann-Kendall und des Theil-Sen Tests, (2) die Berechnung von phänologischen Metriken anhand des Timesat-Tools, (3) die Bewertung von treibenden Variablen unter Nutzung des PCMCI Algorithmus und (4) zusätzliche Korrelationstests zur Analyse des menschlichen Einflusses auf den Vegetationszustand und die Wasseroberfläche. Diese Analysen wurden auf jährlichen und saisonalen Zeitskalen und für verschiedene räumliche Einheiten durchgeführt. Für den Vegetationszustand wurden weitgehend signifikant positive Trends ermittelt. Analysen haben gezeigt, dass landwirtschaftliche Nutzflächen am meisten zu diesen Trends beitragen haben. Besonders hoch waren die Trends in ariden Regionen. Bei Oberflächengewässern wurden auf jährlicher Ebene signifikant positive Trends festgestellt. Auf Pixelebene wurden jedoch sowohl regional als auch saisonal Cluster mit signifikant negativen Trends identifiziert. Die Trends für die Schneebedeckung blieben auf jährlicher Ebene weitgehend stabil, jedoch wurden in Teilen der Einzugsgebiete zu bestimmten Jahreszeiten signifikant negative Trends beobachtet. Die negativen Trends wurden auch für höhenabhängige Zonen festgestellt, insbesondere in hohen Lagen. Außerdem wurden in Teilen der Einzugsgebiete Rückgänge bei der saisonalen Dauer der Schneebedeckung ermittelt. Darüber hinaus ergab die Untersuchung des multivariaten Merkmalsraums auf kausale Zusammenhänge auf saisonaler Ebene erstmals Aufschluss über direkte und indirekte Relationen zwischen EO-Landoberflächenvariablen und den entsprechenden Einflussfaktoren. Zusammengefasst wurde die Vegetation durch die Wasserverfügbarkeit, die Oberflächengewässer durch den Abfluss und indirekt durch den Niederschlag sowie die Schneebedeckung durch Niederschlag und Temperatur mit räumlichen und saisonalen Unterschieden kontrolliert. Zusätzliche Analysen wiesen auf einen positiven Zusammenhang zwischen dem menschlichen Einfluss und den zunehmenden Trends in der Vegetationsfläche hin. Diese sphärenübergreifenden Untersuchungen zu Trends und Wechselwirkungen liefern neue und wertvolle Einblicke in den vergangenen Zustand von Landoberflächendynamiken sowie in die relevanten klimatischen und hydrologischen Einflussfaktoren. Neben den untersuchten Einzugsgebieten in Südasien sind diese Erkenntnisse auch für weitere Einzugsgebiete und geographische Regionen von großer Bedeutung. KW - Multivariate Analyse KW - Zeitreihe KW - Fernerkundung KW - Geographie KW - Multivariate Time Series KW - River Basins KW - Earth Observation KW - Remote Sensing Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-291941 ER - TY - JOUR A1 - Üçeyler, Nurcan A1 - Schließer, Mira A1 - Evdokimov, Dimitar A1 - Radziwon, Jakub A1 - Feulner, Betty A1 - Unterecker, Stefan A1 - Rimmele, Florian A1 - Walter, Uwe T1 - Reduced midbrain raphe echogenicity in patients with fibromyalgia syndrome JF - PloS One N2 - Objectives The pathogenesis of fibromyalgia syndrome (FMS) is unclear. Transcranial ultrasonography revealed anechoic alteration of midbrain raphe in depression and anxiety disorders, suggesting affection of the central serotonergic system. Here, we assessed midbrain raphe echogenicity in FMS. Methods Sixty-six patients underwent transcranial sonography, of whom 53 were patients with FMS (27 women, 26 men), 13 patients with major depression and physical pain (all women), and 14 healthy controls (11 women, 3 men). Raphe echogenicity was graded visually as normal or hypoechogenic, and quantified by digitized image analysis, each by investigators blinded to the clinical diagnosis. Results Quantitative midbrain raphe echogenicity was lower in patients with FMS compared to healthy controls (p<0.05), but not different from that of patients with depression and accompanying physical pain. Pain and FMS symptom burden did not correlate with midbrain raphe echogenicity as well as the presence and severity of depressive symptoms. Conclusion We found reduced echogenicity of the midbrain raphe area in patients with FMS and in patients with depression and physical pain, independent of the presence or severity of pain, FMS, and depressive symptoms. Further exploration of this sonographic finding is necessary before this objective technique may enter diagnostic algorithms in FMS and depression. KW - midbrain KW - fibromyalgia KW - depression KW - pain KW - ultrasound imaging KW - neuropathic pain KW - diagnostic medicine KW - migraine Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-300639 VL - 17 IS - 11 ER -