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Durch das Auftreten neuer Stämme resistenter Krankheitserreger ist die Suche nach neuartigen Wirkstoffen gegen diese, sich ständig weiter ausbreitende Bedrohung, dringend notwendig. Der interdisziplinäre Sonderforschungsbereich 630 der Universität Würzburg stellt sich dieser Aufgabe, indem hier neuartige Xenobiotika synthetisiert und auf ihre Wirksamkeit getestet werden. Die hier vorgelegte Dissertation fügt sich hierbei nahtlos in die verschiedenen Fachbereiche des SFB630 ein: Sie stellt eine Schnittstelle zwischen Synthese und Analyse der Effekte der im Rahmen des SFB630 synthetisierten Isochinolinalkaloid-Derivaten. Mit den hier angewandten bioinformatischen Methoden wurden zunächst die wichtigsten Stoffwechselwege von S. epidermidis R62A, S. aureus USA300 und menschlicher Zellen in sogenannten metabolischen Netzwerkmodellen nachgestellt. Basierend auf diesen Modellen konnten Enzymaktivitäten für verschiedene Szenarien an zugesetzten Xenobiotika berechnet werden. Die hierfür benötigten Daten wurden direkt aus Genexpressionsanalysen gewonnen. Die Validierung dieser Methode erfolgte durch Metabolommessungen. Hierfür wurde S. aureus USA300 mit verschiedenen Konzentrationen von IQ-143 behandelt und gemäß dem in dieser Dissertation vorgelegten Ernteprotokoll aufgearbeitet. Die Ergebnisse hieraus lassen darauf schließen, dass IQ-143 starke Effekte auf den Komplex 1 der Atmungskette ausübt – diese Resultate decken sich mit denen der metabolischen Netzwerkanalyse. Für den Wirkstoff IQ-238 ergaben sich trotz der strukturellen Ähnlichkeiten zu IQ-143 deutlich verschiedene Wirkeffekte: Dieser Stoff verursacht einen direkten Abfall der Enzymaktivitäten in der Glykolyse. Dadurch konnte eine unspezifische Toxizität dieser Stoffe basierend auf ihrer chemischen Struktur ausgeschlossen werden. Weiterhin konnten die bereits für IQ-143 und IQ-238 auf Bakterien angewandten Methoden erfolgreich zur Modellierung der Effekte von Methylenblau auf verschiedene resistente Stämme von P. falciparum 3D7 angewandt werden. Dadurch konnte gezeigt werden, dass Methylenblau in einer Kombination mit anderen Präparaten gegen diesen Parasiten zum einen die Wirkung des Primärpräparates verstärkt, zum anderen aber auch in gewissem Maße vorhandene Resistenzen gegen das Primärpräparat zu verringern vermag. Somit konnte durch die vorgelegte Arbeit eine Pipeline zur Identifizierung der metabolischen Effekte verschiedener Wirkstoffe auf unterschiedliche Krankheitserreger erstellt werden. Diese Pipeline kann jederzeit auf andere Organismen ausgeweitet werden und stellt somit einen wichtigen Ansatz um Netzwerkeffekte verschiedener, potentieller Medikamente aufzuklären.
A metacommunity approach will be a useful framework to assess and predict changes in biodiversity in spatially structured landscapes and changing environments. However, the relationship between two core elements of metacommunity dynamics, dispersal and species interaction are not well understood. Most theoretical studies on dispersal evolution assume that target species are in isolation and do not interact with other species although the species interactions and community structure should have strong interdependence with dispersal. On the one hand, a species interaction can change the cost and benefit structure of dispersing in relation to non-dispersing individuals. On the other hand, with dispersal, an individual can follow respectively avoid species partners. Moreover, it is also important to explore the interdependence between dispersal and species interaction with spatial and temporal heterogeneity of environment because it would allow us to gain more understanding about responses of community to disturbances such as habitat destruction or global climate change, and this aspect is up to now not well-studied. In this thesis, I focus on the interactive and evolutionary feedback effects between dispersal and various types of interspecific interactions in different environmental settings. More specifically, I contrast dispersal evolution in scenarios with different types of interactions (chapter 2), explore the concurrent evolution of dispersal and habitat niche width (specialization) in spatial heterogeneous landscape (chapter 3) and consider (potential) multidimensional evolutionary responses under climate change (chapter 4). Moreover, I investigate consequences of different dispersal probability and group tolerance on group formation respectively group composition and the coexistence of ‘marker types’ (chapter 5). For all studies, I utilize individual-based models of single or multiple species within spatially explicit (grid-based) landscapes. In chapter 5, I also use an analytical model in addition to an individual-based model to predict phenomenon in group recognition and group formation. ...
Animals need to evaluate their experiences in order to cope with new situations they encounter. This requires the ability of learning and memory. Drosophila melanogaster lends itself as an animal model for such research because elaborate genetic techniques are available. Drosphila larva even saves cellular redundancy in parts of its nervous system. My Thesis has two parts dealing with associative olfactory learning in larval Drosophila. Firstly, I tackle the question of odour processing in respect to odour quality and intensity. Secondly, by focusing on the evolutionarily conserved presynaptic protein Synapsin, olfactory learning on the cellular and molecular level is investigated. Part I.1. provides a behaviour-based estimate of odour similarity in larval Drosophila by using four recognition-type experiments to result in a combined, task-independent estimate of perceived difference between odour-pairs. A further comparison of these combined perceived differences to published calculations of physico-chemical difference reveals a weak correlation between perceptual and physico-chemical similarity. Part I.2. focuses on how odour intensity is interpreted in the process of olfactory learning in larval Drosophila. First, the dose-effect curves of learnability across odour intensities are described in order to choose odour intensities such that larvae are trained at intermediate odour intensity, but tested for retention either with that trained intermediate odour intensity, or with respectively HIGHer or LOWer intensities. A specificity of retention for the trained intensity is observed for all the odours used. Such intensity specificity of learning adds to appreciate the richness in 'content' of olfactory memory traces, and to define the demands on computational models of associative olfactory memory trace formation. In part II.1. of the thesis, the cellular site and molecular mode of Synapsin function is investigated- an evolutionarily conserved, presynaptic vesicular phosphoprotein. On the cellular level, the study shows a Synapsin-dependent memory trace in the mushroom bodies, a third-order “cortical” brain region of the insects; on the molecular level, Synapsin engages as a downstream element of the AC-cAMP-PKA signalling cascade.
In this thesis the Drosophila mutant loechrig (loe), that shows progressive degeneration of the nervous system, is further described. Loe is missing a neuronal isoform of the protein kinase AMPK γ subunit (AMP-activated protein kinase- also known as SNF4Aγ) The heterotrimeric AMPK controls the energy level of the cell, which requires constant monitoring of the ATP/AMP levels. It is activated by low energy levels and metabolic insults like oxygen starvation and regulates multiple important signal pathways that control cell metabolism. Still, its role in neuronal survival is unclear. One of AMPK’s downstream targets is HMGR (hydroxymethylglutaryl-CoA- reductase), a key enzyme in cholesterol and isoprenoid synthesis. It has been shown that manipulating the levels of HMGR affects the severity of the neurodegenerative phenotype in loe. Whereas the regulatory role of AMPK on HMGR is conserved in Drosophila, insects cannot synthesize cholesterol de novo. However, the synthesis of isoprenoids is a pathway that is evolutionarily conserved between vertebrates and insects. Isoprenylation of target proteins like small G-proteins provides a hydrophobic anchor that allows the association of these proteins with membranes and following activation. This thesis shows that the loe mutation interferes with the prenylation of Rho1 and the regulation of the LIM kinase pathway, which plays an important role in actin turnover and axonal outgrowth. The results suggest that the mutation in LOE, causes hyperactivity of the isoprenoid synthesis pathway, which leads to increased farnesylation of RHO1 and therefore higher levels of phospho-cofilin. A mutation in Rho1 improves the neurodegenerative phenotype and life span. The increased inactive cofilin amount in loe leads to an up regulation of filamentous actin. Actin is involved in neuronal outgrowth and experiments analyzing loe neurons gave valuable insights into a possible role of AMPK and accordingly actin on neurite growth and stability. It was demonstrated that neurons derived from loe mutants exhibit reduces axonal transport suggesting that changes in the cytoskeletal network caused by the effect of loe on the Rho1 pathway lead to disruptions in axonal transport and subsequent neuronal death. It also shows that actin is not only involved in neuronal outgrowth, its also important in maintenance of neurons, suggesting that interference with actin dynamics leads to progressive degeneration of neurons. Together, these results further support the importance of AMPK in neuronal function and survival and provide a novel functional mechanisms how alterations in AMPK can cause neuronal degeneration
Protection of healthy tissues from infection with systemically administered vaccinia virus strains
(2012)
Oncolytic virotherapy using recombinant vaccinia virus strains is a promising approach for the treatment of cancer. To further improve the safety of oncolytic vaccinia viruses, the cellular microRNA machinery can be applied as the host’s own security mechanism to avoid unwanted viral replication in healthy tissues. MicroRNAs are a class of small single-stranded RNAs which due to their ability to mediate post-transcriptional gene-silencing, play a crucial role in almost every regulatory process in cellular metabolism. Different cancers display unique microRNA expression patterns, showing significant up- or downregulation of endogenously expressed microRNAs. Furthermore, the behavior of cancer cells can be altered by either adding microRNAs known to inhibit cancer cell spread and proliferation or suppressing cancer promoting microRNAs (oncomirs) making microRNAs promising targets for cancer gene therapy. The cell’s own RNAi machinery can also be utilized to control viral replication due to the virus dependence on the host cell replication machinery, a process controlled by microRNAs. GLV-1h68 is a replication-competent recombinant oncolytic vaccinia virus constructed and generated by Genelux Corp., San Diego, CA, USA which carries insertions of three reporter gene cassettes for detection and attenuation purposes and is currently being evaluated for cancer treatment in clinical trials. Though there are hardly any side effects found in GLV-1h68 mediated oncolytic therapy an increased tropism for replication exclusively in cancer cells is desirable. Therefore it was investigated whether or not further cancer cell specificity of a recombinant vaccinia virus strain could be obtained without compromising its oncolytic activity using microRNA interference. Let-7a is a well characterized microRNA known to be expressed in high levels in healthy tissues and strongly downregulated in most cancers. To control vaccinia virus replication rates, four copies of the mature human microRNA let-7a target sequence were cloned behind the stop codon in the 3’end of the vaccinia virus D4R gene, using a GLV-1h68 derivative, GLV-1h190, as parental strain yielding the new recombinant virus strain GLV-1h250. The D4R gene belongs to the group of early transcribed vaccinia genes and encodes an essential enzyme, uracil DNA glycosylase, which catalyzes the removal of uracil residues from double-stranded DNA. A defect in D4R prevents vaccinia virus from entering into the intermediate and late phase of replication, leading to an aborted virus replication. After expression of the microRNA target sequence from the vaccinia virus genome, the endogenously expressed microRNA-let-7a should recognize its target structure within the viral mRNA transcript, thereby binding and degrading the viral mRNA which should lead to a strong inhibition of the virus replication in healthy cells. GLV-1h250 replication rates in cancerous A549 lung adenocarcinoma cells, which show a strong down-regulation of microRNA let-7a, was comparable to the replication rates of its parental strain GLV-1h190 and the control strain GLV-1h68. In contrast, GLV-1h250 displayed a 10-fold decrease in viral replication in non-cancerous ERC cells when compared to GLV-1h190 and GLV-1h68. In A549 tumor bearing nude mice GLV-1h250 replicated exclusively in the tumorous tissue and resulted in efficient tumor regression without adverse effects leading to the conclusion that GLV-1h250 replicates preferentially in cancerous cells and tissues, which display low endogenous let-7a expression levels.
Current changes of biodiversity result almost exclusively from human activities. This anthropogenic conversion of natural ecosystems during the last decades has led to the so-called ‘biodiversity crisis’, which comprises the loss of species as well as changes in the global distribution patterns of organisms. Species richness is unevenly distributed worldwide. Altogether, 17 so-called ‘megadiverse’ nations cover less than 10% of the earth’s land surface but support nearly 70% of global species richness. Mexico, the study area of this thesis, is one of those countries. However, due to Mexico’s large extent and geographical complexity, it is impossible to conduct reliable and spatially explicit assessments of species distribution ranges based on these collection data and field work alone. In the last two decades, Species distribution models (SDMs) have been established as important tools for extrapolating such in situ observations. SDMs analyze empirical correlations between geo-referenced species occurrence data and environmental variables to obtain spatially explicit surfaces indicating the probability of species occurrence. Remote sensing can provide such variables which describe biophysical land surface characteristics with high effective spatial resolutions. Especially during the last three to five years, the number of studies making use of remote sensing data for modeling species distributions has therefore multiplied. Due to the novelty of this field of research, the published literature consists mostly of selective case studies. A systematic framework for modeling species distributions by means of remote sensing is still missing. This research gap was taken up by this thesis and specific studies were designed which addressed the combination of climate and remote sensing data in SDMs, the suitability of continuous remote sensing variables in comparison with categorical land cover classification data, the criteria for selecting appropriate remote sensing data depending on species characteristics, and the effects of inter-annual variability in remotely sensed time series on the performance of species distribution models. The corresponding novel analyses were conducted with the Maximum Entropy algorithm developed by Phillips et al. (2004). In this thesis, a more comprehensive set of remote sensing predictors than in the existing literature was utilized for species distribution modeling. The products were selected based on their ecological relevance for characterizing species distributions. Two 1 km Terra-MODIS Land 16-day composite standard products including the Enhanced Vegetation Index (EVI), Reflectance Data, and Land Surface Temperature (LST) were assembled into enhanced time series for the time period of 2001 to 2009. These high-dimensional time series data were then transformed into 18 phenological and 35 statistical metrics that were selected based on an extensive literature review. Spatial distributions of twelve tree species were modeled in a hierarchical framework which integrated climate (WorldClim) and MODIS remote sensing data. The species are representative of the major Mexican forest types and cover a variety of ecological traits, such as range size and biotope specificity. Trees were selected because they have a high probability of detection in the field and since mapping vegetation has a long tradition in remote sensing. The result of this thesis showed that the integration of remote sensing data into species distribution models has a significant potential for improving and both spatial detail and accuracy of the model predictions.
Die Alzheimer Demenz und der Morbus Parkinson als häufigste neurodegenerative Erkrankungen führen zu schwerer Behinderung, zu Pflegebedürftigkeit und meist über Komplikationen zum Tod. Ihr langer Verlauf stellt für Betroffene, Angehörige sowie für das Gesundheitssystem eine enorme Belastung dar. Da die Ätiologie der Alzheimer Demenz und des Morbus Parkinson sowie der meisten neurodegenerativen Krankheiten im Einzelnen nicht bekannt sind und phänotypische Überschneidungen auftreten, sind die Möglichkeiten der eindeutigen Diagnosestellung häufig eingeschränkt oder erst postmortal möglich. Um eine Therapie bei Auftreten der ersten klinischen Symptome zu beginnen oder eine Voraussage der Erkrankungen zu ermöglichen, ist eine sensitive und validierte Frühdiagnostik nötig. Ziel der vorliegenden Arbeit war deshalb, auf der Genebene potentielle pathogenetische Verbindungen, mögliche diagnostische Markerproteine sowie Zusammenhänge zum zeitlichen Verlauf beider Krankheiten zu identifizieren. Dafür wurde mit der Real-Time Polymerasekettenreaktion die Expression von 44 Genen anhand von post mortem Gehirngewebe von Patienten mit Alzheimer Demenz, Morbus Parkionson im Vergleich zu Gesunden aus den vier Hirnregionen Hippocampus, Gyrus frontalis medialis, Gyrus temporalis medialis und Kleinhirn untersucht. Im Resultat zeigen die Gene mit einer statistisch signifikant veränderten Expression, z. B. Glutamattransporter, olfaktorische Rezeptoren oder vakuoläre Sortierungsproteine, bei beiden Erkrankungen gehäuft gleichsinnige Änderungen. Anhand dieser Ergebnisse ist eine kausale Verknüpfung des veränderten Genmetabolismus mit der ablaufenden Neurodegeneration zu vermuten. Zusätzlich wird die Hypothese gemeinsamer pathogenetischer Mechanismen beider Erkrankungen untermauert. Zusammenhänge der Genexpression zum zeitlichen Verlauf der Erkrankungen werden nur vereinzelt belegt, bekräftigten dann aber die Annahme einer Assoziation zu den degenerativen Prozessen. Die Identifizierung eines spezifischen Biomarkers für eine der beiden Erkrankungen war ein Ziel der vorliegenden Arbeit. Aufgrund seiner Expressionsänderung im Hippocampus bei Patienten mit Alzheimer Demenz könnte das BACE1-Gen (Beta site APP cleaving enzyme 1), das dort eine signifikante Expressionsabnahme zeigt, als solcher für dieses Patientenkollektiv diskutiert werden. Die häufig in dieser Arbeit im Hippocampus detektierten, signifikanten Expressionsänderungen, weisen zudem auf eine besondere Affektion dieser Hirnregion bei der Alzheimer Demenz als auch beim Morbus Parkinson hin. Des Weiteren werden in der vorliegenden Arbeit im Kleinhirn, einer Hirnregion, in der bei beiden Erkrankungen scheinbar kaum oder keine pathologischen Prozesse ablaufen, gehäuft und dann ähnliche Änderungen der Genexpression gemessen, die für eine Beteiligung des Kleinhirns bei beiden Krankheiten sprechen, deren Bedeutung bislang unklar ist.
Applications in various research areas such as signal processing, quantum computing, and computer vision, can be described as constrained optimization tasks on certain subsets of tensor products of vector spaces. In this work, we make use of techniques from Riemannian geometry and analyze optimization tasks on subsets of so-called simple tensors which can be equipped with a differentiable structure. In particular, we introduce a generalized Rayleigh-quotient function on the tensor product of Grassmannians and on the tensor product of Lagrange- Grassmannians. Its optimization enables a unified approach to well-known tasks from different areas of numerical linear algebra, such as: best low-rank approximations of tensors (data compression), computing geometric measures of entanglement (quantum computing) and subspace clustering (image processing). We perform a thorough analysis on the critical points of the generalized Rayleigh-quotient and develop intrinsic numerical methods for its optimization. Explicitly, using the techniques from Riemannian optimization, we present two type of algorithms: a Newton-like and a conjugated gradient algorithm. Their performance is analysed and compared with established methods from the literature.
Die Entwicklung eines wissensbasierten Systems, speziell eines Diagnosesystems, ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz und angewandten Informatik. Im Laufe der Forschung auf diesem Gebiet wurden verschiedene Lösungsansätze mit unterschiedlichem Erfolg bei der Anwendung in der Kraftfahrzeugdiagnose entwickelt. Diagnosesysteme in Vertragswerkstätten, das heißt in Fahrzeughersteller gebundenen Werkstätten, wenden hauptsächlich die fallbasierte Diagnostik an. Zum einen hält sich hier die Fahrzeugvielfalt in Grenzen und zum anderen besteht eine Meldepflicht bei neuen, nicht im System vorhandenen Fällen. Die freien Werkstätten verfügen nicht über eine solche Datenbank. Somit ist der fallbasierte Ansatz schwer umsetzbar. In freien Werkstätten - Fahrzeughersteller unabhängigen Werkstätten - basiert die Fehlersuche hauptsächlich auf Fehlerbäumen. Wegen der wachsenden Fahrzeugkomplexität, welche wesentlich durch die stark zunehmende Anzahl der durch mechatronische Systeme realisierten Funktionen bedingt ist, und der steigenden Typenvielfalt ist die geführte Fehlersuche in freien Werkstätten nicht immer zielführend. Um die Unterstützung des Personals von freien Werkstätten bei der zukünftigen Fehlersuche zu gewährleisten, werden neue Generationen von herstellerunabhängigen Diagnosetools benötigt, die die Probleme der Variantenvielfalt und Komplexität lösen. In der vorliegenden Arbeit wird ein Lösungsansatz vorgestellt, der einen qualitativen, modellbasierten Diagnoseansatz mit einem auf heuristischem Diagnosewissen basierenden Ansatz vereint. Neben der Grundlage zur Wissenserhebung werden in dieser Arbeit die theoretische Grundlage zur Beherrschung der Variantenvielfalt sowie die Tests für die erstellten Diagnosemodelle behandelt. Die Diagnose ist symptombasiert und die Inferenzmechanismen zur Verarbeitung des Diagnosewissens sind eine Kombination aus Propagierung der abweichenden physikalischen Größen im Modell und der Auswertung des heuristischen Wissens. Des Weiteren werden in dieser Arbeit verschiedene Aspekte der Realisierung der entwickelten theoretischen Grundlagen dargestellt, zum Beispiel: Systemarchitektur, Wissenserhebungsprozess, Ablauf des Diagnosevorgangs in den Werkstätten. Die Evaluierung der entwickelten Lösung bei der Wissenserhebung in Form von Modellerstellungen und Modellierungsworkshops sowie Feldtests dient nicht nur zur Bestätigung des entwickelten Ansatzes, sondern auch zur Ideenfindung für die Integration der entwickelten Tools in die existierende IT-Infrastruktur.
RKIP reguliert Proteinkinasen der Signaltransduktionskaskaden von G Protein-gekoppelten Rezeptoren, der Raf/MEK/ERK-MAPK, des Transkriptionsfaktors NFκB und von GSK3β. Unklar war bisher, wie die spezifische Interaktion von RKIP mit seinen mannigfaltigen Interaktionspartnern ermöglicht und reguliert wird. Raf1 und GRK2 sind die einzigen bekannten direkten Interaktionspartner von RKIP und wurden deshalb gewählt, um die zugrundeliegenden molekularen Mechanismen dieser Interaktion genauer zu untersuchen. In dieser Arbeit wurde gezeigt, dass RKIP nach PKC-vermittelter Phosphorylierung von Serin153 dimerisiert und dass diese Dimerisierung für die RKIP/Raf1-Dissoziation und die RKIP/GRK2-Interaktion essentiell ist. Co-Immunpräzipitationsexperimente mit einer phosphorylierungsdefizienten Mutante zeigten, dass für diese Dimerisierung die Phosphorylierung von beiden RKIP-Molekülen notwendig ist. Als Dimerinteraktionsfläche wurden die Aminosäuren 127-146 von RKIP identifiziert, da das Peptid RKIP127-146 die Dimerisierung von RKIP spezifisch und effizient hemmte. Um die Bedeutung dieser phosphorylierungsinduzierten Dimerisierung von RKIP für seine Interaktion mit Raf1 und GRK2 zu untersuchen, wurden eine phosphomimetische Mutante (RKIPSK153/7EE) und eine Mutante von RKIP generiert, welche bereits unphosphoryliert dimerisiert (RKIP∆143-6). Folgende Ergebnisse legen nahe, dass die Dimerisierung von RKIP für die spezifische Interaktion mit Raf1 bzw. GRK2 entscheidend ist: (i) Die Dimerisierung von phosphoryliertem RKIP ging mit der Dissoziation von RKIP und Raf1 und der Assoziation von RKIP und GRK2 einher; (ii) die Mutanten RKIPSK153/7EE und RKIP∆143-6, die bereits in unstimulierten Zellen eine starke Dimerisierung zeigten, hatten eine höhere Affinität zu GRK2 als zu Raf1; (iii) die Hemmung der RKIP-Dimerisierung interferierte nur mit der RKIP/GKR2- aber nicht mit der RKIP/Raf1-Interaktion; (iv) in vitro und in Mausherzen konnte ein RKIP- und GRK2-immunreaktiver Komplex nachgewiesen werden; (v) Untersuchungen zur RKIP-vermittelten Hemmung der Kinaseaktivität von GRK2 und Raf implizierten, dass dimerisiertes RKIP nur die Aktivität von GRK2, nicht aber von Raf hemmt. Diese Arbeit zeigt, dass die phosphorylierungsinduzierte Dimerisierung von RKIP die spezifische Interaktion von RKIP mit Raf1 und GRK2 koordiniert. Die Aufklärung dieses Mechanismus erweitert unser Verständnis der spezifischen Interaktion von Kinasen mit ihren Regulatorproteinen.