TY - THES A1 - Becker, Martin T1 - Understanding Human Navigation using Bayesian Hypothesis Comparison T1 - Verstehen menschlichen Navigationsverhaltens mit hypothesengetriebenen Bayes'schen Methoden N2 - Understanding human navigation behavior has implications for a wide range of application scenarios. For example, insights into geo-spatial navigation in urban areas can impact city planning or public transport. Similarly, knowledge about navigation on the web can help to improve web site structures or service experience. In this work, we focus on a hypothesis-driven approach to address the task of understanding human navigation: We aim to formulate and compare ideas — for example stemming from existing theory, literature, intuition, or previous experiments — based on a given set of navigational observations. For example, we may compare whether tourists exploring a city walk “short distances” before taking their next photo vs. they tend to "travel long distances between points of interest", or whether users browsing Wikipedia "navigate semantically" vs. "click randomly". For this, the Bayesian method HypTrails has recently been proposed. However, while HypTrails is a straightforward and flexible approach, several major challenges remain: i) HypTrails does not account for heterogeneity (e.g., incorporating differently behaving user groups such as tourists and locals is not possible), ii) HypTrails does not support the user in conceiving novel hypotheses when confronted with a large set of possibly relevant background information or influence factors, e.g., points of interest, popularity of locations, time of the day, or user properties, and finally iii) formulating hypotheses can be technically challenging depending on the application scenario (e.g., due to continuous observations or temporal constraints). In this thesis, we address these limitations by introducing various novel methods and tools and explore a wide range of case studies. In particular, our main contributions are the methods MixedTrails and SubTrails which specifically address the first two limitations: MixedTrails is an approach for hypothesis comparison that extends the previously proposed HypTrails method to allow formulating and comparing heterogeneous hypotheses (e.g., incorporating differently behaving user groups). SubTrails is a method that supports hypothesis conception by automatically discovering interpretable subgroups with exceptional navigation behavior. In addition, our methodological contributions also include several tools consisting of a distributed implementation of HypTrails, a web application for visualizing geo-spatial human navigation in the context of background information, as well as a system for collecting, analyzing, and visualizing mobile participatory sensing data. Furthermore, we conduct case studies in many application domains, which encompass — among others — geo-spatial navigation based on photos from the photo-sharing platform Flickr, browsing behavior on the social tagging system BibSonomy, and task choosing behavior on a commercial crowdsourcing platform. In the process, we develop approaches to cope with application specific subtleties (like continuous observations and temporal constraints). The corresponding studies illustrate the variety of domains and facets in which navigation behavior can be studied and, thus, showcase the expressiveness, applicability, and flexibility of our methods. Using these methods, we present new aspects of navigational phenomena which ultimately help to better understand the multi-faceted characteristics of human navigation behavior. N2 - Menschliches Navigationsverhalten zu verstehen, kann in einer Reihe von Anwendungsgebieten große Fortschritte bringen. Zum Beispiel können Einblicke in räumliche Navigation, wie etwa in Innenstädten, dabei helfen Infrastrukturen und öffentliche Verkehrsmittel besser abzustimmen. Genauso kann Wissen über das Navigationsverhalten von Benutzern im Internet, Entwickler dabei unterstützen Webseiten besser zu strukturieren oder generell die Benutzererfahrung zu verbessern. In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf einen Hypothesen-getriebenen Ansatz, um menschliches Navigationsverhalten zu verstehen. Das heißt, wir formulieren und vergleichen Hypothesen basierend auf beobachteten Navigationspfaden. Diese Hypothesen basieren zumeist auf existierenden Theorien, Literatur, vorherigen Experimenten oder Intuition. Beispielsweise kann es interessant sein zu vergleichen, ob Touristen, die eine Stadt erkunden, eher zu nahegelegenen Sehenswürdigkeiten laufen, als vornehmlich große Strecken zurückzulegen. Weiterhin kann man in Online-Szenarien vergleichen, ob Benutzer zum Beispiel auf Wikipedia eher semantisch navigieren, als zufällig Artikel anzusurfen. Für diese Szenarien wurde HypTrails entwickelt, ein Bayes’scher Ansatz zum Vergleich von Navigationshypothesen. Doch obwohl HypTrails eine einfach zu benutzende und sehr flexible Methode darstellt, hat es einige deutliche Schwachstellen: Zum einen kann HypTrails keine heterogenen Prozesse modellieren (z.B., um das Verhalten von ver- schiedenen Nutzergruppen, wie etwa von Touristen und Einheimischen, zu unterscheiden). Außerdem bietet HypTrails dem Benutzer keine Unterstützung bei der Entwicklung neuer Hypothesen. Dies stellt vor allem in Kombination mit großen Mengen an Hintergrundinformationen und anderen Einflussgrößen (z.B., Sehenswürdigkeiten, Beliebtheit von Orten, Tageszeiten, oder verschieden Benutzereigenschaften) eine große Herausforderung dar. Außerdem kann sich das Formulieren von adäquaten Hypothesen abhängig vom Anwendungsszenario als schwierig erweisen (z.B. aufgrund von kontinuierlichen, räumlichen Koordinaten oder zeitlichen Nebenbedingungen). In dieser Arbeit setzen wir an eben jenen Problemstellungen an. Unsere Hauptbeiträge bestehen dabei aus den Ansätzen MixedTrails und SubTrails, die vor allem die ersten beiden genannten Schwachstellen adressieren: MixedTrails stellt einen Ansatz zum Vergleich von Hypothesen dar, der auf HypTrails basiert, es aber ermöglicht heterogene Hypothesen zu formulieren und zu vergleichen (z.B., bei Benutzergruppen mit unterschiedlichem Bewegungsverhalten). Während SubTrails eine Methode darstellt, die das Entwickeln neuer Hypothesen unterstützt, indem es die automatische Entdeckung von interpretierbaren Subgruppen mit außergewöhnlichen Bewegungscharakteristiken ermöglicht. Weiterhin, stellen wir eine verteitle und hochparallele Implementierung von HypTrails, ein Werkzeug zur Visualisierung von räumlicher Navigation zusammen mit Hintergrundinformationen, sowie ein System zur Sammlung, Analyse und Visualisierung von Daten aus dem Bereich des Participatory Sensing vor. Schließlich, führen wir mehrere Studien in verschiedenen Anwendungsbereichen durch. Wir untersuchen etwa räumliche Navigation basierend auf Photos der Onlineplattform Flickr, Browsing-Verhalten der Nutzer auf dem Verschlagwortungssystem BibSonomy, und das Arbeitsverhalten von Nutzern einer kommerziellen Crowdsourcing-Plattform. Dabei entwickeln wir mehrere Ansätze, um mit den Eigenheiten der spezifischen Szenarien umgehen zu können (wie etwa kontinuierliche räumliche Koordinaten oder zeitliche Nebenbedingungen). Die Ergebnisse zeigen die Vielzahl von Anwendungsgebieten und Facetten, in denen Navigationsverhalten analysiert werden kann, und illustrieren so die Ausdrucksstärke, vielseitige Anwendbarkeit und Flexibilität unserer Methoden. Gleichzeitig, geben wir neue Einblicke in verschiedene Navigationsprozesse und ermöglichen so einen wichtigen Schritt hin zum Verständnis der vielfältigen Ebenen menschlichen Navigationsverhaltens. KW - Bayesian model comparison KW - Bayes-Verfahren KW - Mensch KW - Raumverhalten KW - Hypothesis comparison KW - Model comparison KW - Web navigation KW - Geo-spatial behavior KW - Navigation analysis KW - Räumliches Verhalten KW - Data Science KW - Human behavior KW - Bayes analysis KW - Mobility KW - Mobilität KW - Statistische Hypothese KW - Spatial behavior KW - Social Media Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-163522 ER - TY - THES A1 - Christensen, Morten Overby T1 - Dynamics of human DNA Topoisomerases I and II T1 - Dynamic von Human DNA Topoisomerases I and II N2 - The first goal of this study was to develop cell lines with a stable expression of bio-fluorescent topo II and topo I. This was successfully achieved using a bicistronic vector system. Control experiments showed that proteins of expected size were expressed, and that GFP-tagged topos I, IIa, and IIb were active in the cells and fully integrated in the endogenous pools of the enzymes. These cell-lines provided a novel tool for investigating the cell biology of human DNA topoisomerases. Our most important finding was, that both types of mammalian topoisomerases are entirely mobile proteins that are in continuous and rapid flux between all compartments of the nucleus and between the cytososl and the chromosomes of mitotic cells. This was particularly surprising with regard to topo II, which is considered to be a structural component of the nuclear matrix and the chromosome scaffold. We must conclude that if this was the case, then these architectural structures appear to be much more dynamic than believed until now. In this context it should also be mentioned, that the alignment of topo II with the central axes of the chromosome arms, which has until now been considered a hall-mark of the enzyme’s association with the chromosomal scaffold, is not seen in vivo and can be demonstrated to be to some extent an artefact of immunohistochemistry. Furthermore, we show that the two isoforms of topo II (a and b) have a different localisation during mitotic cell division, supporting the general concept that topo II functions at mitosis are exclusively assigned to the a-form, whereas at interphase the two isoenzymes work in concert. Despite unrestricted mobility within the entire nuclear space, topoisomerases I and II impose as mostly nucleolar proteins. We show that this is due to the fact that in the nucleoli they are moving slower than in the nucleoplasm. The decreased nucleolar mobility cannot be due to DNA-interactions, because compounds that fix topoisomerases to the DNA deplete them from the nucleoli. Interestingly, the subnucleolar distribution of topoisomerases I and II was complementary. The type II enzyme filled the entire nucleolar space, but excluded the fibrial centers, whereas topo I accumulated at the fibrial centers, an allocation directed by the enzyme’s N-terminus. During mitosis, it also mediates association with the nucleolar organising regions of the acrocentric chromosomes. Thus, topo I stays associated with the rDNA during the entire cell-cycle and consistently colocalizes there with RNA-polymerase I. Finally, we show that certain cancer drugs believed to act by stabilising covalent catalytic DNA-intermediates of topoisomerases, do indeed immobilize the enzymes in living cells. Interestingly, these drugs do not target topoisomerases in the nucleoli but only in the nucleoplasm. N2 - Diese Arbeit hatte zunächst zum Ziel, humane Zelllinien zu etablieren, in denen GFP-Chimären der humanen DNS-Topoiosmerasen I, IIa und IIb stabil und constitutiv exprimiert werden. Dies wurde mit Hilfe eines bicistronischen Expressionsvektors erreicht, der eine quasi physiologische Expression der GFP-Chimären in humanen Zellen ermöglichte. Wir zeigen, dass die chimärischen Proteine die erwartete Größe haben, aktiv sind, und vollständig in die jeweiligen endogenen Enzympopulationen integriert werden. Damit halten wir ein ideales Werkzeug zur Untersuchung der Zellbiologie der Topoisomerasen in Händen. Sowohl Topoisomerase I, als auch die beiden Typ II-Enzyme innerhalb des Zellkerns vollständig mobil sind und zwischen Nukleoplasma und Nukleolen, sowie zwischen Zytosol und Chromosmen mitotischer Zellen ständig austauschen. Dieser Befund ist insbesondere hinsichtlich der Topoisomerase II erstaunlich, da man bisher davon ausgeht, dass dieses Enzym eine zentrale Rolle bei der Konstituierung der Kernmatrix bzw. des Chromosomengerüstes spielt, was mit einem vollständig und rasch beweglichen Protein unvereinbar scheint. Falls Topoisomerase II tatsächlich eine solche Rolle spielen sollte, müssen die Kernmatrix und das Chromosomengerüst sehr viel dynamischere Strukturen sein, als bisher angenommen. Es sei in diesem Zusammenhang auch darauf hingewiesen, dass wir in der lebenden Zelle keine Konzentrierung der Topoisomerase entlang der zentralen Längsachsen der Chromosmenarme gesehen haben, was bisher als Markenzeichen von deren Gerüstfunktion galt. Vielmehr konnten wir zeigen, dass eine solche axiale Anordnung überwiegend ein Artefakt immunhistologischer Methoden darstellt. Wir zeigen weiterhin, dass die beiden Isoformen der Topoisomerase II (a und b) während der Zellteilung unterschiedlich lokalisiert sind, was mit dem generellen Konzept zusammenpasst, dass nur die a-Form mitotische Funktionen wahrnimmt, während die beiden Isoenzyme in der Interphase konzertiert arbeiten. Ungeachtet ihrer unbegrenzten Mobilität innerhalb des gesamten Zellkerns, imponieren Topoiosmerase I und II in der lebende Zelle als überwiegend nukleoläre Proteine, was damit zusammenhängt, dass sie sich hier etwas langsamer bewegen, als im Nukleoplasma. Diese relative Abbremsung kann nicht auf DNS-Interaktionen beruhen, weil chemische Susbtanzen, die Topoisomerasen an der DNS fixieren, eine Entleerung der Nukleolen bewirken. Interessanterweise ist die subnukleoläre Verteilung von Topoisomerase I und II komplementär. Die Typ II- Enzyme füllen den gesamten nukleolären Raum aus, sparen aber die fibrillären Zentren aus, während das Typ I- Enzym fast ausschließlich an den fibrillären Zentren zu finden ist. Diese Assoziation wird durch den N-Terminus des Enzyms vermittelt, der darüber hinaus während der Mitose auch die Bindung an die nukelolären Organisationszentren der akrozentrischen Chromosomen bewirkt. So bleibt Topoisomerase I über den gesamten Zellzyklus hinweg mit der rDNS physisch verbunden und kolokalisiert hier mit der RNS-Polymerase I. Schließlich konnten wir zeigen, das bestimmte Tumnortherapeutika, von denen man annimt, dass sie über eine Stabilisierung der kovalenten katalytischen DNS-Intermediate der Topoiosmerasen wirken, diese Enzyme in der lebenden Zelle tatsächlich immobil machen. Interssanterweise treffen diese Substanzen überwiegend im Nukleolplasma und nicht in den Nukleolen. KW - Mensch KW - DNS-Topoisomerasen KW - Molekulargenetik KW - Topoisomerase I KW - Topoisomerase II KW - Mobilitet KW - Drogen KW - Krebs KW - Topoisomerases I KW - Topoisomerase II KW - Mobility KW - Drugs KW - Cancer Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-4927 ER -