Techn. Universiẗat, Diss., 2002--Berlin.

Jena, Univ., Diss., 2005 / Dateiformat: zip, Dateien in unterschiedlichen Formaten

Universiẗat, Diss., 2003--Tübingen.

Die Fähigkeit zur Analyse großer Datenmengen sowie das extrahieren wichtiger Erkenntnisse daraus, sind in der modernen Unternehmenswelt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil geworden. Umso wichtiger ist es, dabei vor allem nachvollziehbar, reproduzierbar und effizient vorzugehen. Der Beitrag stellt mit dem Instrument der skriptbasierten Datenanalyse eine Möglichkeit vor, um diesen Anforderungen gerecht zu werden.

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Die Fähigkeit zur Analyse großer Datenmengen sowie das extrahieren wichtiger Erkenntnisse daraus, sind in der modernen Unternehmenswelt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil geworden. Umso wichtiger ist es, dabei vor allem nachvollziehbar, reproduzierbar und effizient vorzugehen. Der Beitrag stellt mit dem Instrument der skriptbasierten Datenanalyse eine Möglichkeit vor, um diesen Anforderungen gerecht zu werden.

The TOF-spectrometer located at the proton accelerator COSY (Juelich) stands out for experimental versatility. This is due to its modular setup: about ten subdetectors can be be arranged to satisfy the individual requirements of specific experiments. However, this flexibility hampers the calibration and the data analysis, since for each new detector setup the software has to be adjusted as well. Therefore, a new analysis framework (TofRoot) has been developed. A set of concepts is used that enables teamwork and leads to an efficient data-analysis, even for different beamtimes. Using TofRoot, three reactions are analyzed - each for two different beam momenta (2950 MeV/c, 3200 MeV/c): Firstly, the elastic proton-proton scattering. It is used to determine the luminosity and to extract benchmark results for the detector performance. Secondly, the reaction pp->deutoron-piplus is studied. Total as well as differential cross sections are presented, which nicely fit into the word data set. Finally, the vector-meson production (omega) is investigated which is the scientific focus of this work. Here, the theoretical and experimental knowledge is presently rather scarce. However, the elementary reaction dynamics is needed as an inevitable prerequisite in many fields of physics; e.g. the short range part of the nucleon-nucleon force, the description of extremely dense matter, the strangeness content of nucleons. After a detailed description of the analysis strategies, total cross sections, angular distributions, and invariant-mass spectra are presented. Some of the findings are completely new, and all provide smaller experimental uncertainties with respect to the available word data set. Finally, the results are embedded into the existing body of data and their implication on the theoretical models is discussed. / Das TOF-Spektrometer am Protonen-Beschleunigerring COSY (Juelich) besticht durch seine experimentelle Vielseitigkeit, da der modulare Aufbau aus ca.~zehn Subdetektoren eine individuelle Anpassung an spezifische experimentelle Erfordernisse ermoeglicht. Diese Flexibilitaet erschwert jedoch die Kalibrierung und die Datenauswertung, da die Software nach jedem Umbau angepasst werden muss. Daher wurde das Analyseframework TofRoot entwickelt, welches durch einen Satz von Strategien eine effiziente und teamorientierte Auswertung ermoeglicht, sogar fuer verschiedene Strahlzeiten. Mit Hilfe von TofRoot wurden drei Reaktionskanaele analysiert, jeweils fuer zwei Strahlimpulse (2950 MeV/c, 3200 MeV/c): Zuerst die elastische Proton-Proton Streuung, welche der Luminositaetsbestimmung dient und an Hand derer die Guete des Detektorsystems und der Kalibration veranschaulicht wird. Anschliessend folgt die Reaktion pp->deuteron-piplus, bei der die extrahierten Winkelverteilungen und totalen Wirkungsquerschnitte sich widerspruchsfrei in die vorhandene Datenbasis einordnen. Schliesslich wird die Vektormesonenproduktion (omega) untersucht, die den wissenschaftlichen Fokus dieser Arbeit darstellt. In diesem Kanal ist die experimentelle Datenbasis duenn und die theoretische Beschreibung bislang unvollstaendig. Ein gutes Verstaendnis der omega-Produktionsdynamik ist aber unabdingbar fuer die theoretische Beschreibung vieler Felder moderner Physik, z.B. des kurzreichweitigen Teils der Nukleon-Nukleon-Wechselwirkung, extrem dichter Materie und des Strangenessanteils im Nukleon. Nach einer detailierten Beschreibung der Analysestrategien werden totale Wirkungsquerschnitte, Winkelverteilungen und Spektren invarianter Massen vorgestellt. Verglichen mit vorhandenen Daten sind alle Angaben mit kleineren experimentellen Unsicherheiten behaftet, und zum Teil erschliessen sie zuvor nicht zugaengliche Groessen. Abschliessend werden die Ergebnisse in die vorhandene experimentelle Datenbasis eingeordnet, und ihre Auswirkung auf theoretische Modelle wird diskutiert.

In der vorliegenden Dissertation wird die Entwicklung eines phylogenetischen DNA Microarrays, die Analyse von mehreren Microarray-Genexpressionsdatensätzen und neue Ansätze für die Datenanalyse und Interpretation der Ergebnisse vorgestellt. Die Entwicklung und Analyse der Daten eines phylogenetischen DNA Microarrays wird in der ersten Publikation dargestellt. Ich konnte zeigen, dass die Spezies-Detektion mit phylogenetischen Microarrays durch die Datenanalyse mit einem linearen Regressionsansatz signifikant verbessert werden kann. Standard-Methoden haben bislang nur Signalintensitäten betrachtet und eine Spezies als an- oder abwesend bezeichnet, wenn die Signalintensität ihres Messpunktes oberhalb eines willkürlich gesetzten Schwellenwertes lag. Dieses Verfahren ist allerdings aufgrund von Kreuz-Hybridisierungen nicht auf sehr nah verwandte Spezies mit hoher Sequenzidentität anwendbar. Durch die Modellierung des Hybridisierungs und Kreuz-Hybridisierungsverhaltens mit einem linearen Regressionsmodell konnte ich zeigen, dass Spezies mit einer Sequenzähnlichkeit von 97% im Markergen immer noch unterschieden werden können. Ein weiterer Vorteil der Modellierung ist, dass auch Mischungen verschiedener Spezies zuverlässig vorhergesagt werden können. Theoretisch sind auch quantitative Vorhersagen mit diesem Modell möglich. Um die großen Datenmengen, die in öffentlichen Microarray-Datenbanken abgelegt sind besser nutzen zu können, bieten sich Meta-Analysen an. In der zweiten Publikation wird eine explorative Meta-Analyse auf Arabidopsis thaliana-Datensätzen vorgestellt. Mit der Analyse verschiedener Datensätze, die den Einfluss von Pflanzenhormonen, Pathogenen oder verschiedenen Mutationen auf die Genexpression untersucht haben, konnten die Datensätze anhand ihrer Genexpressionsprofile in drei große Gruppen eingeordnet werden: Experimente mit Indol-3-Essigsäure (IAA), mit Pathogenen und andere Experimente. Gene, die charakteristisch für die Gruppe der IAA-Datensätze beziehungsweise für die Gruppe der Pathogen-Datensätze sind, wurden näher betrachtet. Diese Gene hatten Funktionen, die bereits mit Pathogenbefall bzw. dem Einfluss von IAA in Verbindung gebracht wurden. Außerdem wurden Hypothesen über die Funktionen von bislang nicht annotierten Genen aufgestellt. In dieser Arbeit werden auch Primäranalysen von einzelnen Arabidopsis thaliana Genexpressions-Datensätzen vorgestellt. In der dritten Publikation wird ein Experiment beschrieben, das durchgeführt wurde um herauszufinden ob Mikrowellen-Strahlung einen Einfluss auf die Genexpression einer Zellkultur hat. Dazu wurden explorative Analysemethoden angewendet. Es wurden geringe aber signifikante Veränderungen in einer sehr kleinen Anzahl von Genen beobachtet, die experimentell bestätigt werden konnten. Die Funktionen der regulierten Gene und eine Meta-Analyse mit öffentlich zugänglichen Datensätzen einer Datenbank deuten darauf hin, dass die pflanzliche Zellkultur die Strahlung als eine Art Energiequelle ähnlich dem Licht wahrnimmt. Des weiteren wird in der vierten Publikation die funktionelle Analyse eines Arabidopsis thaliana Genexpressionsdatensatzes beschrieben. Die Analyse der Genexpressions eines pflanzlichen Tumores zeigte, dass er seinen Stoffwechsel von aerob und auxotroph auf anaerob und heterotroph umstellt. Gene der Photosynthese werden im Tumorgewebe reprimiert, Gene des Aminosäure- und Fettstoffwechsels, der Zellwand und Transportkanäle werden so reguliert, dass Wachstum und Entwicklung des Tumors gefördert werden. In der fünften Publikation in dieser Arbeit wird GEPAT (Genome Expression Pathway Analysis Tool) beschrieben. Es besteht aus einer Internet- Anwendung und einer Datenbank, die das einfache Hochladen von Datensätzen in die Datenbank und viele Möglichkeiten der Datenanalyse und die Integration anderer Datentypen erlaubt. In den folgenden zwei Publikationen (Publikation 6 und Publikation 7) wird GEPAT auf humane Microarray-Datensätze angewendet um Genexpressionsdaten mit weiteren Datentypen zu verknüpfen. Genexpressionsdaten und Daten aus vergleichender Genom-Hybridisierung (CGH) von primären Tumoren von 71 Mantel-Zell-Lymphom (MCL) Patienten ermöglichte die Ermittlung eines Prädiktors, der die Vorhersage der Überlebensdauer von Patienten gegenüber herkömmlichen Methoden verbessert. Die Analyse der CGH Daten zeigte, dass auch diese für die Vorhersage der Überlebensdauer geeignet sind. Für den Datensatz von Patienten mit großzellig diffusem B-Zell-Lymphom DLBCL konnte aus den Genexpressionsdaten ebenfalls ein neuer Prädiktor vorgeschlagen werden. Mit den zwischen lang und kurz überlebenden Patienten differentiell exprimierten Genen der MCL Patienten und mit den Genen, die zwischen den beiden Untergruppen von DLBCL reguliert sind, wurden Interaktionsnetzwerke gebildet. Diese zeigen, dass bei beiden Krebstypen Gene des Zellzyklus und der Proliferation zwischen Patienten mit kurzer und langer Überlebensdauer unterschiedlich reguliert sind. / In this thesis, the development of a phylogenetic DNA microarray, the analysis of several gene expression microarray datasets and new approaches for improved data analysis and interpretation are described. In the first publication, the development and analysis of a phylogenetic microarray is presented. I could show that species detection with phylogenetic DNA microarrays can be significantly improved when the microarray data is analyzed with a linear regression modeling approach. Standard methods have so far relied on pure signal intensities of the array spots and a simple cutoff criterion was applied to call a species present or absent. This procedure is not applicable to very closely related species with high sequence similarity because cross-hybridization of non-target DNA renders species detection impossible based on signal intensities alone. By modeling hybridization and cross-hybridization with linear regression, as I have presented in this thesis, even species with a sequence similarity of 97% in the marker gene can be detected and distinguished from related species. Another advantage of the modeling approach over existing methods is that the model also performs well on mixtures of different species. In principle, also quantitative predictions can be made. To make better use of the large amounts of microarray data stored in public databases, meta-analysis approaches need to be developed. In the second publication, an explorative meta-analysis exemplified on Arabidopsis thaliana gene expression datasets is presented. Integrating datasets studying effects such as the influence of plant hormones, pathogens and different mutations on gene expression levels, clusters of similarly treated datasets could be found. From the clusters of pathogen-treated and indole-3-acetic acid (IAA) treated datasets, representative genes were selected which pointed to functions which had been associated with pathogen attack or IAA effects previously. Additionally, hypotheses about the functions of so far uncharacterized genes could be set up. Thus, this kind of meta-analysis could be used to propose gene functions and their regulation under different conditions. In this work, also primary data analysis of Arabidopsis thaliana datasets is presented. In the third publication, an experiment which was conducted to find out if microwave irradiation has an effect on the gene expression of a plant cell culture is described. During the first steps, the data analysis was carried out blinded and exploratory analysis methods were applied to find out if the irradiation had an effect on gene expression of plant cells. Small but statistically significant changes in a few genes were found and could be experimentally confirmed. From the functions of the regulated genes and a meta-analysis with publicly available microarray data, it could be suspected that the plant cell culture somehow perceived the irradiation as energy, similar to perceiving light rays. The fourth publication describes the functional analysis of another Arabidopsis thaliana gene expression dataset. The gene expression data of the plant tumor dataset pointed to a switch from a mainly aerobic, auxotrophic to an anaerobic and heterotrophic metabolism in the plant tumor. Genes involved in photosynthesis were found to be repressed in tumors; genes of amino acid and lipid metabolism, cell wall and solute transporters were regulated in a way that sustains tumor growth and development. Furthermore, in the fifth publication, GEPAT (Genome Expression Pathway Analysis Tool), a tool for the analysis and integration of microarray data with other data types, is described. It consists of a web application and database which allows comfortable data upload and data analysis. In later chapters of this thesis (publication 6 and publication 7), GEPAT is used to analyze human microarray datasets and to integrate results from gene expression analysis with other datatypes. Gene expression and comparative genomic hybridization data from 71 Mantle Cell Lymphoma (MCL) patients was analyzed and allowed proposing a seven gene predictor which facilitates survival predictions for patients compared to existing predictors. In this study, it was shown that CGH data can be used for survival predictions. For the dataset of Diffuse Large B-cell lymphoma (DLBCL) patients, an improved survival predictor could be found based on the gene expression data. From the genes differentially expressed between long and short surviving MCL patients as well as for regulated genes of DLBCL patients, interaction networks could be set up. They point to differences in regulation for cell cycle and proliferation genes between patients with good and bad prognosis.

Diese Arbeit stellt die nichtlineare Parameterschätzung als alternative Auswertemethode von Kuchenfiltrationsexperimenten vor. Anhand eines größeren Datensatzes werden die Vorteile dieser Methode gegenüber der verbreiteten Auswertung mittels einer linearisierten Form der Kuchenfiltrationsgleichung für den Fall konstanten Drucks gezeigt. Zur Bewertung der Anpassungsgüte werden Residuenplots erläutert und verwendet. Die Unterschiede der Ergebnisse bewegen sich im Bereich von 5 bis 15% bei der Bestimmung des spezifischen Kuchenfiltrationswiderstands, welcher der wichtigste Parameter bei der Auslegung von Filtrationsapparaten ist. Weitere Möglichkeiten der Auswertung werden aufgezeigt, die durch die nichtlineare Parameterschätzung möglich werden, darunter die Auswertung von Experimenten bei variablem Druck, die Bestimmung des Kuchenwiderstands kompressibler Feststoffsysteme sowie eine Bewertung der anfänglichen Verblockungsvorgänge am Filtermedium.:1 Introduction 2 Cake Filtration Theory 2.1 Historical Development 2.2 Derivation of the Cake Filtration Equation 2.3 Fit Procedures for Cake Filtration Data 2.4 Additional Methods for Finding the Time Offset 3 Materials and Methods 3.1 Materials 3.2 Filter Medium 3.3 Laboratory Pressure Filters 3.4 Example Dataset 3.5 Preparation of Example Dataset 3.6 Residual Plots and Chi-Squares 3.7 Bootstrapped Statistics 4 Proposed Fit Procedure 4.1 Nonlinear Regression 4.2 Region of Best Fit 5 Results and Discussion 5.1 Constant-Pressure Filtration 5.2 Hermans & Bredée Models 5.3 Residual Plots of Fit Results 5.4 Nonconstant Filtration 5.5 Compressibility Effects 5.6 Optimal Parameter Definition 5.7 The Role of the t/V-V-Diagram 6 Conclusions 7 Outlook 7.1 Constant-Flux Filtration 7.2 Inline Resistance Measurements 7.3 Parameter Estimation in Chemical Engineering A Appendix A.1 The Concentration Parameter A.2 Obsolete Fit Methods A.3 Residual Statistics A.4 Bootstrapped Statistics Data A.5 Fit Example in Microsoft Excel A.6 Experimental Data and Metadata B References / This thesis presents nonlinear parameter estimation as an alternative method for the evaluation of cake filtration experiments. A dataset of 225 constant-pressure filtration experiments is used to highlight the advantages of this method compared to the widely used evaluation method which uses a linear transformation of the cake filtration equation. The goodness-of-fit is tested through the means of residual plots, which are introduced and discussed. The difference in results for the two methods for the specific cake resistance parameter, which is the most important parameter in the dimensioning of filtration apparatused, lies between 5 and 15%. Further possibilities of evaluation are presented, which become possible through the use of nonlinear parameter estimation, such as: evaluation of filtration experiments with nonconstant pressure, the determination of cake resistances for compressible systems, and the investigation of the processes present in the beginning stages of cake filtration.:1 Introduction 2 Cake Filtration Theory 2.1 Historical Development 2.2 Derivation of the Cake Filtration Equation 2.3 Fit Procedures for Cake Filtration Data 2.4 Additional Methods for Finding the Time Offset 3 Materials and Methods 3.1 Materials 3.2 Filter Medium 3.3 Laboratory Pressure Filters 3.4 Example Dataset 3.5 Preparation of Example Dataset 3.6 Residual Plots and Chi-Squares 3.7 Bootstrapped Statistics 4 Proposed Fit Procedure 4.1 Nonlinear Regression 4.2 Region of Best Fit 5 Results and Discussion 5.1 Constant-Pressure Filtration 5.2 Hermans & Bredée Models 5.3 Residual Plots of Fit Results 5.4 Nonconstant Filtration 5.5 Compressibility Effects 5.6 Optimal Parameter Definition 5.7 The Role of the t/V-V-Diagram 6 Conclusions 7 Outlook 7.1 Constant-Flux Filtration 7.2 Inline Resistance Measurements 7.3 Parameter Estimation in Chemical Engineering A Appendix A.1 The Concentration Parameter A.2 Obsolete Fit Methods A.3 Residual Statistics A.4 Bootstrapped Statistics Data A.5 Fit Example in Microsoft Excel A.6 Experimental Data and Metadata B References

The TOF-spectrometer located at the proton accelerator COSY (Juelich) stands out for experimental versatility. This is due to its modular setup: about ten subdetectors can be be arranged to satisfy the individual requirements of specific experiments. However, this flexibility hampers the calibration and the data analysis, since for each new detector setup the software has to be adjusted as well. Therefore, a new analysis framework (TofRoot) has been developed. A set of concepts is used that enables teamwork and leads to an efficient data-analysis, even for different beamtimes. Using TofRoot, three reactions are analyzed - each for two different beam momenta (2950 MeV/c, 3200 MeV/c): Firstly, the elastic proton-proton scattering. It is used to determine the luminosity and to extract benchmark results for the detector performance. Secondly, the reaction pp->deutoron-piplus is studied. Total as well as differential cross sections are presented, which nicely fit into the word data set. Finally, the vector-meson production (omega) is investigated which is the scientific focus of this work. Here, the theoretical and experimental knowledge is presently rather scarce. However, the elementary reaction dynamics is needed as an inevitable prerequisite in many fields of physics; e.g. the short range part of the nucleon-nucleon force, the description of extremely dense matter, the strangeness content of nucleons. After a detailed description of the analysis strategies, total cross sections, angular distributions, and invariant-mass spectra are presented. Some of the findings are completely new, and all provide smaller experimental uncertainties with respect to the available word data set. Finally, the results are embedded into the existing body of data and their implication on the theoretical models is discussed. / Das TOF-Spektrometer am Protonen-Beschleunigerring COSY (Juelich) besticht durch seine experimentelle Vielseitigkeit, da der modulare Aufbau aus ca.~zehn Subdetektoren eine individuelle Anpassung an spezifische experimentelle Erfordernisse ermoeglicht. Diese Flexibilitaet erschwert jedoch die Kalibrierung und die Datenauswertung, da die Software nach jedem Umbau angepasst werden muss. Daher wurde das Analyseframework TofRoot entwickelt, welches durch einen Satz von Strategien eine effiziente und teamorientierte Auswertung ermoeglicht, sogar fuer verschiedene Strahlzeiten. Mit Hilfe von TofRoot wurden drei Reaktionskanaele analysiert, jeweils fuer zwei Strahlimpulse (2950 MeV/c, 3200 MeV/c): Zuerst die elastische Proton-Proton Streuung, welche der Luminositaetsbestimmung dient und an Hand derer die Guete des Detektorsystems und der Kalibration veranschaulicht wird. Anschliessend folgt die Reaktion pp->deuteron-piplus, bei der die extrahierten Winkelverteilungen und totalen Wirkungsquerschnitte sich widerspruchsfrei in die vorhandene Datenbasis einordnen. Schliesslich wird die Vektormesonenproduktion (omega) untersucht, die den wissenschaftlichen Fokus dieser Arbeit darstellt. In diesem Kanal ist die experimentelle Datenbasis duenn und die theoretische Beschreibung bislang unvollstaendig. Ein gutes Verstaendnis der omega-Produktionsdynamik ist aber unabdingbar fuer die theoretische Beschreibung vieler Felder moderner Physik, z.B. des kurzreichweitigen Teils der Nukleon-Nukleon-Wechselwirkung, extrem dichter Materie und des Strangenessanteils im Nukleon. Nach einer detailierten Beschreibung der Analysestrategien werden totale Wirkungsquerschnitte, Winkelverteilungen und Spektren invarianter Massen vorgestellt. Verglichen mit vorhandenen Daten sind alle Angaben mit kleineren experimentellen Unsicherheiten behaftet, und zum Teil erschliessen sie zuvor nicht zugaengliche Groessen. Abschliessend werden die Ergebnisse in die vorhandene experimentelle Datenbasis eingeordnet, und ihre Auswirkung auf theoretische Modelle wird diskutiert.