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Als Herzfrequenzvariabilität (HRV) wird die Frequenzänderung zwischen den einzelnen Herzaktionen bezeichnet. Da das autonome Nervensystem – vor allem über die respiratorische Sinusarrhythmie – einen großen Einfluss auf die HRV hat, kann umgekehrt von der HRV auf den aktuellen Zustand des autonomen Nervensystems rückgeschlossen werden. So ist bekannt, dass anhand der HRV Aussagen über die Prognose kritisch kranker Patienten auf Intensivstationen getroffen werden können. Aber auch körperliche und mentale Belastung verändern die HRV messbar.
Mit dem Ziel, den Einfluss anspruchsvoller Hörsituationen auf die HRV zu untersuchen, wurden bei 20 Probanden Sprachtests (Freiburger Einsilber) mit verschiedenen Schalldruckpegeln durchgeführt. Vor und während den Sprachtests erfolgte die Aufzeichnung eines EKG, aus dem verschiedene Komponenten der HRV berechnet wurden.
Es zeigte sich, dass anspruchsvolle Hörsituationen die HRV beeinflussen. Komponenten der HRV ändern sich sowohl mit steigender Schwierigkeit des Sprachtests, als auch gegenüber einem Ruheintervall signifikant.
Die Messung der HRV scheint deshalb eine Möglichkeit, Höranstrengung objektiv messbar zu machen.
An expanded evaluation of protein function prediction methods shows an improvement in accuracy
(2016)
Background
A major bottleneck in our understanding of the molecular underpinnings of life is the assignment of function to proteins. While molecular experiments provide the most reliable annotation of proteins, their relatively low throughput and restricted purview have led to an increasing role for computational function prediction. However, assessing methods for protein function prediction and tracking progress in the field remain challenging.
Results
We conducted the second critical assessment of functional annotation (CAFA), a timed challenge to assess computational methods that automatically assign protein function. We evaluated 126 methods from 56 research groups for their ability to predict biological functions using Gene Ontology and gene-disease associations using Human Phenotype Ontology on a set of 3681 proteins from 18 species. CAFA2 featured expanded analysis compared with CAFA1, with regards to data set size, variety, and assessment metrics. To review progress in the field, the analysis compared the best methods from CAFA1 to those of CAFA2.
Conclusions
The top-performing methods in CAFA2 outperformed those from CAFA1. This increased accuracy can be attributed to a combination of the growing number of experimental annotations and improved methods for function prediction. The assessment also revealed that the definition of top-performing algorithms is ontology specific, that different performance metrics can be used to probe the nature of accurate predictions, and the relative diversity of predictions in the biological process and human phenotype ontologies. While there was methodological improvement between CAFA1 and CAFA2, the interpretation of results and usefulness of individual methods remain context-dependent.