Die vorliegende Arbeit analysiert die Phänologie photosynthetisch aktiver Vegetation mit Hilfe von NDVI Zeitreihen für einen Zeitraum von 24 Jahren (AVHRR‑GIMMS Daten). Neben einer Datierung des jahreszeitlichen Wechsels zwischen Wachstums-, Reife- und Seneszenzphase wird das Ziel verfolgt, Trends sowohl in phänologischen Ereignissen (Start-of-Season) als auch im NDVI zu identifizieren. Das, in der semi-ariden Sahelregion gelegene, Untersuchungsgebiet weist mit zwei sich teilweise überlagernden Vegetationsperioden eine komplexe Phänologie auf, deren Modellierung durch die sowohl in ihren Zeitpunkten als auch in ihren Ausprägungen hoch variablen Vegetationsabläufe erschwert wird. Vor diesem Hintergrund ist zunächst ein, auf der Fourieranalyse basierender, Ansatz zur flexiblen Glättung der NDVI Zeitreihen entwickelt worden. Um für die Trendanalyse lineare Regressionsverfahren einsetzen zu können, sind die Zeitreihen nach dem Komponentenmodell untergliedert worden (Subtraktion der Saisonfigur). Alternativ kam der saisonale MANN-KENDALL Trendtest zur Anwendung. Die NDVI Zeitreihen wurden ebenfalls auf Änderungen im mehrjährigen Mittelwert (Bruchpunkte) untersucht. Alle Auswertungen sind in einer eigenen Applikation umgesetzt worden. Es konnte gezeigt werden, daß Änderungen im NDVI Niveau eher abrupt als graduell verlaufen. Langfristige Trends weisen nur geringe Anstiege auf. Die Vegetation erholte sich von der Dürre 1984/85 nur im südlichen Teil des Untersuchungsgebietes, im Norden dominieren langfristig negative Trends. Brüche im mean der NDVI Zeitreihen korrelieren mit Brüchen im Abflußverhalten des Niger.

Minestis software allows geological domain modeling and resource estimation through an efficient and simplified geostatistics-based workflow. It has been designed for all those, geologists, mining engineers or auditors, for whom quick production of quality models is at the heart of their concerns.

Kartotrak software allows optimal waste classification and avoids unnecessary remediation. It has been designed for those - site owners, safety authorities or contractors, involved in environmental site characterization projects - who need to locate and estimate contaminated soil volumes confidently.

In an effort to improve the accuracy of common 1-D analysis for frequency domain helicopter-borne electromagnetic data at reasonable computing costs, a 3-D inversion approach is developed. The strategy is based on the prior localization of an entire helicopter-borne electromagnetic survey to parts which are actually affected by expected local 3-D anomalies and a separate inversion of those sections of the surveys (cut-&-paste strategy). The discrete forward problem, adapted from the complete Helmholtz equation, is formulated in terms of the secondary electric field employing the finite difference method. The analytical primary field calculation incorporates an interpolation strategy that allows to effectively handle the enormous number of transmitters. For solving the inverse problem, a straightforward Gauss-Newton method and a Tikhonov-type regularization scheme are applied. In addition, different strategies for the restriction of the domain where the inverse problem is solved are used as an implicit regularization. The derived linear least squares problem is solved with Krylov-subspace methods, such as the LSQR algorithm, that are able to deal with the inherent ill-conditioning. As the helicopter-borne electromagnetic problem is characterized by a unique transmitter-receiver relation, an explicit representation of the Jacobian matrix is used. It is shown that this ansatz is the crucial component of the 3-D HEM inversion. Furthermore, a tensor-based formulation is introduced that provides a fast update of the linear system of the forward problem and an effective handling of the sensitivity related algebraic quantities. Based on a synthetic data set of a predefined model problem, different application examples are used to demonstrate the principal functionality of the presented algorithm. Finally, the algorithm is applied to a data set obtained from a real field survey in the Northern German Lowlands. / Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der 3-D Inversion von Hubschrauberelektromagnetikdaten im Frequenzbereich. Das vorgestellte Verfahren basiert auf einer vorhergehenden Eingrenzung des Messgebiets auf diejenigen Bereiche, in denen tatsächliche 3-D Strukturen im Untergrund vermutet werden. Die Resultate der 3-D Inversion dieser Teilbereiche können im Anschluss wieder in die Ergebnisse der Auswertung des komplementären Gesamtdatensatzes integriert werden, welche auf herkömmlichen 1-D Verfahren beruht (sog. Cut-&-Paste-Strategie). Die Diskretisierung des Vorwärtsproblems, abgeleitet von einer Sekundärfeldformulierung der vollständigen Helmholtzgleichung, erfolgt mithilfe der Methode der Finiten Differenzen. Zur analytischen Berechnung der zugehörigen Primärfelder wird ein Interpolationsansatz verwendet, welcher den Umgang mit der enorm hohen Anzahl an Quellen ermöglicht. Die Lösung des inversen Problems basiert auf dem Gauß-Newton-Verfahren und dem Tichonow-Regularisierungsansatz. Als Mittel der zusätzlichen impliziten Regularisierung dient eine räumliche Eingrenzung des Gebiets, auf welchem das inverse Problem gelöst wird. Zur iterativen Lösung des zugrundeliegenden Kleinste-Quadrate-Problems werden Krylov-Unterraum-Verfahren, wie der LSQR Algorithmus, verwendet. Aufgrund der charakteristischen Sender-Empfänger-Beziehung wird eine explizit berechnete Jakobimatrix genutzt. Ferner wird eine tensorbasierte Problemformulierung vorgestellt, welche die schnelle Assemblierung leitfähigkeitsabhängiger Systemmatrizen und die effektive Handhabung der zur Berechnung der Jakobimatrix notwendigen algebraischen Größen ermöglicht. Die Funktionalität des beschriebenen Ansatzes wird anhand eines synthetischen Datensatzes zu einem definierten Testproblem überprüft. Abschließend werden Inversionsergebnisse zu Felddaten gezeigt, welche im Norddeutschen Tiefland erhoben worden.

In the context of genome research, the method of gene expression analysis has been used for several years. Related microarray experiments are conducted all over the world, and consequently, a vast amount of microarray data sets are produced. Having access to this variety of repositories, researchers would like to incorporate this data in their analyses processes to increase the statistical significance of their results. Such analyses processes are typical examples of data-intensive processes. In general, data-intensive processes are characterized by (i) a sequence of functional operations processing large amount of data and (ii) the transportation and transformation of huge data sets between the functional operations. To support data-intensive processes, an efficient and scalable environment is required, since the performance is a key factor today. The service-oriented architecture (SOA) is beneficial in this area according to process orchestration and execution. However, the current realization of SOA with Web services and BPEL includes some drawbacks with regard to the performance of the data propagation between Web services. Therefore, we present in this paper our data-aware service-oriented approach to efficiently support such data-intensive processes.

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die ausführliche Analyse und Beschreibung langfristiger abiotischer Standortbedingungen von Fluss und Grundwasser für das in einem Hartholzauenwald gelegene Untersuchungsgebiet im Naturschutzgebiet Saalberghau an der Mittleren Elbe bei Dessau. Hierzu erfolgt zunächst die Entwicklung eines allgemeinen Konzeptes, dass die Modellierung des Fluss- und des Grundwasserregimes sowie die statistische Auswertung dieser miteinander verbundenen Regime umfasst. Es wird davon ausgegangen, dass nur eine Synthese dieser Einzelbausteine die Grundlage für eine zusammenhängende Analyse und Beschreibung der komplexen auentypischen Dynamik dieser beiden Regime anhand objektivierbarer statistischer Parameter bilden kann. Darüberhinaus stellt die Zielsetzung auf langfristige Aussagen eine unentbehrliche Voraussetzung dar, um das Zeitspektrum der hier zu betrachtenden Altbäume typischer Hartholzauenbaumarten adäquat berücksichtigen zu können. / The present dissertation aims at a detailed analysis and description of the long-term abiotic site conditions (river flow and groundwater) for the floodplain area under investigation, namely a hardwood forest in the nature reserve "Saalberghau" on the Middle Elbe close to the town Dessau. For this purpose, firstly a general concept which covers the modelling of the surface water and groundwater regime as well as a statistical interpretation of these two interconnected regimes is developed. It is assumed that only a synthesis of those separate modules can form a sufficient basis for a cohering analysis and description of the complex dynamics of these two regimes in floodplain forests by means of objective statistic parameters. Furthermore, only longterm statements can take into account the age spectrum of the hardwood stand.

Considering the ever-growing global demand for raw materials and the complexity of the geological deposits that are still to be found, high-quality extensive mineralogical information is required. Mineral exploration remains a risk-prone process, with empirical approaches prevailing over data-driven strategy. Amongst the many ways to innovate, hyperspectral imaging sensors for drill-core mineral mapping are one of the disruptive technologies. This potential could be multiplied by implementing machine learning. This dissertation introduces a workflow that allows the use of supervised learning to map minerals by means of ancillary data commonly acquired during exploration campaigns (i.e., mineralogy, geochemistry and core photography). The fusion of hyperspectral with such ancillary data allows not only to upscale to complete boreholes information acquired locally, but also to enhance the spatial resolution of the mineral maps. Thus, the proposed approaches provide digitally archived objective maps that serve as vectors for exploration and support geologists in their decision making.:List of Figures xviii List of Tables xix List of Acronyms xxi 1 Introduction 1 1.1 Mineral resources and the need for innovation . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Spectroscopy and hyperspectral imaging . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2.1 Imaging spectroscopy ....................... 6 1.2.2 Spectroscopy of minerals ..................... 8 1.2.3 Mineral mapping.......................... 12 1.2.4 Mineral mapping in exploration ................. 15 1.2.5 Drill-core mineral mapping.................... 16 1.3 Machine learning .............................. 19 1.3.1 Supervised learning for drill-core hyperspectral data . . . . . 20 1.4 Motivation and approach ......................... 22 2 Hyperspectral mineral mapping using supervised learning and mineralogical data 25 Preface ....................................... 25 Abstract....................................... 26 2.1 Introduction ................................. 27 2.2 Data acquisition............................... 30 2.2.1 Hyperspectral data......................... 30 2.2.2 High-resolution mineralogica ldata . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.3 Proposed system architecture ....................... 33 2.3.1 Re-sampling and co-registration ................. 33 2.3.2 Classification ............................ 35 2.4 Experimental results ............................ 36 2.4.1 Data description .......................... 36 2.4.2 Experimental setup......................... 37 2.4.3 Quantitative and qualitative assessment . . . . . . . . . . . . . 37 2.5 Discussion.................................. 40 2.6 Conclusion.................................. 42 3 Geochemical and hyperspectral data integration 45 Preface ....................................... 45 Abstract....................................... 46 3.1 Introduction ................................. 47 3.2 Basis for the integration of geochemical and hyperspectral data . . . 50 3.3 Proposed approach ............................. 51 3.3.1 Geochemical data labeling..................... 51 3.3.2 Superpixel segmentation ..................... 53 3.3.3 Classification ............................ 53 3.4 Experimental results ............................ 54 3.4.1 Data description .......................... 54 3.4.2 Data acquisition........................... 55 3.4.3 Experimental setup......................... 55 3.4.4 Assessment of the geochemical data labeling . . . . . . . . . . 58 3.4.5 Quantitative and Qualitative Assessment . . . . . . . . . . . . 58 3.5 Discussion.................................. 61 3.6 Conclusion.................................. 63 4 Improved spatial resolution for mineral mapping 65 Preface ....................................... 65 Abstract....................................... 66 4.1 Introduction ................................. 67 4.2 Methods: Resolution Enhancement for Mineral Mapping . . . . . . . 69 4.2.1 Hyperspectral Resolution Enhancement . . . . . . . . . . . . . 69 4.2.2 Mineral Mapping.......................... 71 4.2.3 Supervised Classification ..................... 71 4.3 Case Study.................................. 72 4.3.1 Data Acquisition .......................... 72 4.3.2 Resolution Enhancement Application . . . . . . . . . . . . . . 74 4.3.3 Evaluation of the Resolution Enhancement . . . . . . . . . . . 75 4.4 Results .................................... 76 4.4.1 Mineral Mapping.......................... 76 4.4.2 Supervised Classification ..................... 77 4.4.3 Validation .............................. 80 4.5 Discussion.................................. 82 4.6 Conclusions ................................. 84 5 Bibliography 92

Wie können Studierende ohne längere Recherchewege etwas über die Geschichte der Hochschule erfahren, an der sie selbst lernen? 2024 veröffentlichten Bibliothek und Archiv der Hochschule für Musik und Theater 'Felix Mendelssohn Bartholdy' Leipzig die Datenbank CARLA, in der Hintergrundinformationen zu Personen aufgelistet sind, die selbst einmal Teil der Hochschule waren. Mit CARLA ist es möglich, nicht nur die Werdegänge der bekanntesten Absolvent:innen nachzuvollziehen, sondern auch die weniger bekannter Alumnis. Diese Arbeit behandelt ein mittels klassischer Programmiermethoden durchgeführtes Analyseprojekt. Die Ergebnisse bieten einen grundlegenden Überblick über die Immatrikulationsdaten der Studierenden der Jahre 1887 bis 1911. Davon ausgehend wird überlegt, welche größeren Forschungsfragen sich mittels der Datenbank erschließen lassen. Konkret werden die Studierendenzahlen, die Geschlechterverteilung, das Alter, die Herkunftsorte und die belegten Fächer betrachtet. Es soll gezeigt werden, welche Fakten sich aus dem Datenset ermitteln lassen. Ziel ist es nicht, weitergehende Forschungsfragen zu beantworten - sondern diese nur zu formulieren.:1 Theorieteil 1.1 Hinführung zur Forschungsfrage 1.2 Aktualität der Untersuchung 1.3 Literatur 1.4 Theoretische Hintergründe 1.4.1 Digitalisierung in Datenbanken als Prozess 1.4.2 Die Datenbank Carla 1.4.3 Die HMT von 1887 bis 1911 2 Methodik 2.1 Charakterisierung der Untersuchung 2.2 Datenauswahl und Analysemethoden 2.3 Untersuchungsablauf 3 Ergebnisse 3.1 Endgültiges Datenmaterial 3.2 Zusammenfassende Statistiken und Graphiken 3.2.1 Studierendenzahlen 3.2.2 Alter und Herkunft der Studierenden 3.2.3 Fächerbelegungen 4 Diskussion 4.1 Zusammenfassung der Ergebnisse 4.2 Offene Forschungsfragen 4.3 Kritische Betrachtung meiner Untersuchung 5 Zusammenfassung Abbildungsverzeichnis Literatur Anhang

Trotz Fortschritte in den letzten Dekaden ist das Langzeitüberleben von Nierentransplantaten unzureichend. Die Personalisierung der Behandlung kann dabei zu erheblichen Verbesserungen führen. Vor diesem Hintergrund wurde eine Kohorte von 587 Patienten im ersten Jahr nach der Transplantation untersucht und ein breites Spektrum von Markern zur langfristigen Prognose etabliert. In dieser Dissertation beschreibe ich in vier Manuskripten und zwei Kapiteln meine Arbeit zur personalisierten Transplantationsmedizin. Der klinische Verlauf von Patienten nach Nierentransplantation wurde untersucht. Die wichtigen Komplikationen standen im Vordergrund: Virusreaktivierungen – insbesondere die BK- und Cytomegalieviren – und akute Abstoßung. Folgende Analysen wurden durchgeführt: (i) Systematische Analyse der Assoziationen zwischen Virusreaktivierungen und deren Einfluss auf das Transplantationsergebnis; (ii) Bewertung der Auswirkungen antiviraler Behandlungsstrategien auf die Transplantationsergebnisse; (iii) Entwicklung eines Tools zur Prätransplantations-Risikoeinschätzung der Abstoßung und (iv) Erstellung eines mathematischen Modells für die personalisierte Charakterisierung der Immunantwort gegen das BK-Virus. Zusammengenommen haben die vier Studien das Potenzial, (i) die Patientenversorgung zu verbessern, (ii) die Überwachung von Virusreaktivierungen zu optimieren, (iii) Präventionsstrategien gegen virale Reaktivierungen zu stratifizieren, (iv) die Behandlung der Patienten an das individuelle Risiko akuter Abstoßung anzupassen, und (v) zur Personalisierung der Immuntherapie beizutragen. Die Studien zeigen, wie das große Datenvolumen einer klinischen Studie zur Weiterentwicklung der personalisierten Medizin unter Einsatz effektiver Strategien für Datenmanagement, Analyse und Interpretation genutzt werden kann. Es ist zu erwarten, dass diese Ergebnisse die klinische Praxis beeinflussen und so das langfristige Überleben und die Lebensqualität der Patienten verbessern. / In spite of the developments in the last decades, long-term graft survival rates in kidney transplantation are still poor: Personalization of treatment can thereby lead to a drastic improvement in long-term outcomes. With this goal, a cohort of 587 patients was characterized for a wide range of markers during the first post-transplantation year to assess their long-term prognosis. Here, I describe along four manuscripts and two chapters my work on personalized medicine for renal transplantation. In detail, we have studied the clinical evolution of patients with emphasis on two most relevant complications: viral reactivations – particularly those of BK virus and cytomegalovirus – and acute rejection. We have analysed in depth these phenomena by (i) exhaustively analysing the associations between different viral reactivations and their influence on transplantation outcome, (ii) evaluating the effects of antiviral treatment strategies on viral reactivation and other transplantation outcomes with emphasis on sex-associated differences, (iii) developing a tool for the pre-transplantation risk assessment of acute cellular rejection, and (iv) creating a mathematical model for the personalized characterization of the immune response against the BK virus under immunosuppression. Taken together, these studies have the potential of improving patient care, optimizing monitoring of viral reactivations, stratifying antiviral prevention strategies, tailoring immunosuppression and monitoring to the individual risk of acute rejection, and contributing to personalization of immunotherapy. They demonstrate how the large volume of data obtained within a clinical study can be employed to further the development of personalized medicine, employing effective data management, analysis and interpretation strategies. We expect these results to eventually inform clinical practice, thereby improving long-term survival and quality of life after kidney transplantation.

In dieser Dissertation modellieren und analysieren wir scRNA-Seq-Daten, um Mechanismen, die biologischen Prozessen zugrunde liegen, zu verstehen In scRNA-Seq-Experimenten wird biologisches Rauschen mit technischem Rauschen vermischt. Mittels eines vereinfachten scRNA-Seq-Modells leiten wir eine analytische Verteilungsfunktion für die beobachtete Verteilung unter Kenntnis einer Ausgangsverteilung her. Charakteristiken und sogar ein allgemeines Moment der Ausgangsverteilung können aus der beobachteten Verteilung berechnet werden. Unsere Formeln stellen den Ausgangspunkt zur Quantifizierung von Zellvariabilität dar. Wir haben eine vollständig lineare Analyse von Transkriptomdaten entwickelt, die zeigt, dass sich Zellen während des Zellzyklus auf einer ebenen zirkulären Trajektorie im Transkriptomraum bewegen. In immortalisierten Zelllinien stellen wir fest, dass die Transkriptomdynamiken des Zellzyklus hauptsächlich unabhängig von den Dynamiken anderer Zellprozesse stattfinden. Unser Algorithmus (“Revelio”) bringt eine einfache Methode mit sich, um unsynchronisierte Zellen nach der Zeit zu ordnen und ermöglicht das exakte Entfernen von Zellzykluseffekten. Die Form der Zellzyklus-Trajektorie zeigt, dass der Zellzyklus sich dazu entwickelt hat, Änderungen der transkriptionellen Aktivitäten und der damit verbundenen regulativen Anstrengungen zu minimieren. Dieses Konstruktionsprinzip könnte auch für andere Prozesse relevant sein. Durch die Verwendung von metabolischer Molekülmarkierung erweitern wir Modelle zur mRNA-Kinetik, um dynamische mRNA-Ratenparameter für Transkription, Splicing und Degradation zu erhalten und die Lösungen auf den Zellzyklus anzuwenden. Wir zeigen, dass unser Modell zwischen Genen mit ähnlicher Genexpression aber unterschiedlicher Genregulation unterscheiden kann. Zwar enthalten scRNA-Seq-Daten aktuell noch zu viel technisches Rauschen, unser Modell wird jedoch für das zukünftige Errechnen von dynamischen mRNA-Ratenparametern von großem Nutzen sein. / In this dissertation, we model and analyse scRNA-seq data to understand mechanisms underlying biological processes. In scRNA-seq experiments, biological noise gets convoluted with various sources of technical noise. With the help of a simplified scRNA-seq model, we derive an analytical probability distribution function for the observed output distribution given a true input distribution. We find that characteristics and even general moments of the input distribution can be calculated from the output distribution. Our formulas are a starting point for the quantification of cell-to-cell variability. We developed a fully linear analysis of transcriptome data which reveals that cells move along a planar circular trajectory in transcriptome space during the cell cycle. Additionally, we find in immortalized cell lines that cell cycle transcriptome dynamics occur largely independently from other cellular processes. Our algorithm (“Revelio”) offers a simple method to order unsynchronized cells in time and enables the precise removal of cell cycle effects from the data. The shape of the cell cycle trajectory indicates that the cell cycle has evolved to minimize changes of transcriptional activity and their related regulatory efforts. This design principle may be of relevance to other cellular processes. By considering metabolic labelling, we extend existing mRNA kinetic models to obtain dynamic mRNA rate parameters for transcription, splicing and degradation and apply our solutions to the cell cycle. We can distinguish genes with similar expression values but different gene regulation strategies. While current scRNA-seq data contains too much technical noise, the model will be of great value for inferring dynamic mRNA rate parameters in future research.