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Die Methoden der Netzwerktheorie erfreuen sich wachsender Beliebtheit, da sie die Darstellung von komplexen Systemen durch Netzwerke erlauben. Diese werden nur mit einer Menge von Knoten erfasst, die durch Kanten verbunden werden. Derzeit verfügbare Methoden beschränken sich hauptsächlich auf die deskriptive Analyse der Netzwerkstruktur. In der hier vorliegenden Arbeit werden verschiedene Ansätze für die Inferenz über Prozessen in komplexen Netzwerken vorgestellt. Diese Prozesse beeinflussen messbare Größen in Netzwerkknoten und werden durch eine Menge von Zufallszahlen beschrieben. Alle vorgestellten Methoden sind durch praktische Anwendungen motiviert, wie die Übertragung von Lebensmittelinfektionen, die Verbreitung von Zugverspätungen, oder auch die Regulierung von genetischen Effekten. Zunächst wird ein allgemeines dynamisches Metapopulationsmodell für die Verbreitung von Lebensmittelinfektionen vorgestellt, welches die lokalen Infektionsdynamiken mit den netzwerkbasierten Transportwegen von kontaminierten Lebensmitteln zusammenführt. Dieses Modell ermöglicht die effiziente Simulationen verschiedener realistischer Lebensmittelinfektionsepidemien. Zweitens wird ein explorativer Ansatz zur Ursprungsbestimmung von Verbreitungsprozessen entwickelt. Auf Grundlage einer netzwerkbasierten Redefinition der geodätischen Distanz können komplexe Verbreitungsmuster in ein systematisches, kreisrundes Ausbreitungsschema projiziert werden. Dies gilt genau dann, wenn der Ursprungsnetzwerkknoten als Bezugspunkt gewählt wird. Die Methode wird erfolgreich auf den EHEC/HUS Epidemie 2011 in Deutschland angewandt. Die Ergebnisse legen nahe, dass die Methode die aufwändigen Standarduntersuchungen bei Lebensmittelinfektionsepidemien sinnvoll ergänzen kann. Zudem kann dieser explorative Ansatz zur Identifikation von Ursprungsverspätungen in Transportnetzwerken angewandt werden. Die Ergebnisse von umfangreichen Simulationsstudien mit verschiedenstensten Übertragungsmechanismen lassen auf eine allgemeine Anwendbarkeit des Ansatzes bei der Ursprungsbestimmung von Verbreitungsprozessen in vielfältigen Bereichen hoffen. Schließlich wird gezeigt, dass kernelbasierte Methoden eine Alternative für die statistische Analyse von Prozessen in Netzwerken darstellen können. Es wurde ein netzwerkbasierter Kern für den logistischen Kernel Machine Test entwickelt, welcher die nahtlose Integration von biologischem Wissen in die Analyse von Daten aus genomweiten Assoziationsstudien erlaubt. Die Methode wird erfolgreich bei der Analyse genetischer Ursachen für rheumatische Arthritis und Lungenkrebs getestet. Zusammenfassend machen die Ergebnisse der vorgestellten Methoden deutlich, dass die Netzwerk-theoretische Analyse von Verbreitungsprozessen einen wesentlichen Beitrag zur Beantwortung verschiedenster Fragestellungen in unterschiedlichen Anwendungen liefern kann.

Thesis (M.Sc. Agriculture (Animal Production)) -- University of Limpopo, 2019 / Poultry is a good source of animal protein for many households due to its affordability. However, it is prone to bacterial infections which can be passed on to consumers, hence chickens that are reared without constant health checks present a potential health threat to humans. The objective of the study was to identify the zoonotic bacterial pathogens in poultry feeds and water resources in Blouberg poultry value chain project. A total of 88 samples comprising of 14 feed samples, 14 water samples, 60 mouth and rectal swab samples were collected from the farms. The samples were screened for the presence of Escherichia coli, Salmonella spp. and Shigella spp. through selective cultivation. Only coliforms and the dominant isolates were identified as Escherichia coli, Klebsiella spp., and Enterobacter spp., Salmonella and Shigella spp. were not detected in all the samples. E. coli strains that were isolated from the water sources and mouth and rectal swabs of the chickens showed a significant resistance to gentamycin, neomycin, penicillin, streptomycin, tetracycline, erythromycin, nalidixic acid, ciprofloxacin and ampicillin (p<0.05). Klebsiella pneumoniae showed resistance to neomycin; penicillin; erythromycin (p<0.05) while K. oxytoca and E. absuriae showed similar antibiotic resistance profile as penicillin, erythromycin, nalidixic acid and ampicillin. E. coli and K. pneumonia are mostly implicated in poultry disease outbreaks and they are enteric pathogens in humans as well. The presence of pathogens in poultry presents a great risk of secondary infection in humans and this will lead to socio-economic problems for the affected communities. The information generated in this study will guide the relevant stakeholders who handle poultry feeds and water resources in following good management practices. 1 / National Research Foundation (NRF)