It is the aim of this thesis to present a visual body weight estimation, which is suitable for medical applications. A typical scenario where the estimation of the body weight is essential, is the emergency treatment of stroke patients: In case of an ischemic stroke, the patient has to receive a body weight adapted drug, to solve a blood clot in a vessel. The accuracy of the estimated weight influences the outcome of the therapy directly. However, the treatment has to start as early as possible after the arrival at a trauma room, to provide sufficient treatment. Weighing a patient takes time, and the patient has to be moved. Furthermore, patients are often not able to communicate a value for their body weight due to their stroke symptoms. Therefore, it is state of the art that physicians guess the body weight. A patient receiving a too low dose has an increased risk that the blood clot does not dissolve and brain tissue is permanently damaged. Today, about one-third gets an insufficient dosage. In contrast to that, an overdose can cause bleedings and further complications. Physicians are aware of this issue, but a reliable alternative is missing. The thesis presents state-of-the-art principles and devices for the measurement and estimation of body weight in the context of medical applications. While scales are common and available at a hospital, the process of weighing takes too long and can hardly be integrated into the process of stroke treatment. Sensor systems and algorithms are presented in the section for related work and provide an overview of different approaches. The here presented system -- called Libra3D -- consists of a computer installed in a real trauma room, as well as visual sensors integrated into the ceiling. For the estimation of the body weight, the patient is on a stretcher which is placed in the field of view of the sensors. The three sensors -- two RGB-D and a thermal camera -- are calibrated intrinsically and extrinsically. Also, algorithms for sensor fusion are presented to align the data from all sensors which is the base for a reliable segmentation of the patient. A combination of state-of-the-art image and point cloud algorithms is used to localize the patient on the stretcher. The challenges in the scenario with the patient on the bed is the dynamic environment, including other people or medical devices in the field of view. After the successful segmentation, a set of hand-crafted features is extracted from the patient's point cloud. These features rely on geometric and statistical values and provide a robust input to a subsequent machine learning approach. The final estimation is done with a previously trained artificial neural network. The experiment section offers different configurations of the previously extracted feature vector. Additionally, the here presented approach is compared to state-of-the-art methods; the patient's own assessment, the physician's guess, and an anthropometric estimation. Besides the patient's own estimation, Libra3D outperforms all state-of-the-art estimation methods: 95 percent of all patients are estimated with a relative error of less than 10 percent to ground truth body weight. It takes only a minimal amount of time for the measurement, and the approach can easily be integrated into the treatment of stroke patients, while physicians are not hindered. Furthermore, the section for experiments demonstrates two additional applications: The extracted features can also be used to estimate the body weight of people standing, or even walking in front of a 3D camera. Also, it is possible to determine or classify the BMI of a subject on a stretcher. A potential application for this approach is the reduction of the radiation dose of patients being exposed to X-rays during a CT examination. During the time of this thesis, several data sets were recorded. These data sets contain the ground truth body weight, as well as the data from the sensors. They are available for the collaboration in the field of body weight estimation for medical applications. / Diese Arbeit zeigt eine optische Körpergewichtsschätzung, welche für medizinische Anwendungen geeignet ist. Ein gängiges Szenario, in dem eine Gewichtsschätzung benötigt wird, ist die Notfallbehandlung von Schlaganfallpatienten: Falls ein ischämischer Schlaganfall vorliegt, erhält der Patient ein auf das Körpergewicht abgestimmtes Medikament, um einen Thrombus in einem Gefäß aufzulösen. Die Genauigkeit der Gewichtsschätzung hat direkten Einfluss auf den Erfolg der Behandlung. Hinzu kommt, dass die Behandlung so schnell wie möglich nach der Ankunft im Krankenhaus erfolgen muss, um eine erfolgreiche Behandlung zu garantieren. Das Wiegen eines Patienten ist zeitaufwändig und der Patient müsste hierfür bewegt werden. Des Weiteren können viele Patienten aufgrund des Schlaganfalls nicht ihr eigenes Gewicht mitteilen. Daher ist es heutzutage üblich, dass Ärzte das Gewicht schätzen. Erhält ein Patient eine zu geringe Dosis, steigt das Risiko, dass sich der Thrombus nicht auflöst und das Gehirngewebe dauerhaft geschädigt bleibt. Eine Überdosis kann dagegen zu Blutungen und weiteren Komplikationen führen. Ein Drittel der Patienten erhält heutzutage eine unzureichende Dosis. Ärzte sind sich dessen bewusst, aber derzeit gibt es kein alternatives Vorgehen. Diese Arbeit präsentiert Elemente und Geräte zur Messung und Schätzung des Körpergewichts, die im medizinischen Umfeld verwendet werden. Zwar sind Waagen im Krankenhaus üblich, aufgrund des engen Zeitfensters für die Behandlung können sie aber nur schlecht in den Behandlungsablauf von Schlaganfallpatienten integriert werden. Der Abschnitt zum Stand der Technik zeigt verschiedene Sensorsysteme und Algorithmen. Das hier gezeigte System -- genannt Libra3D -- besteht aus einem Computer im Behandlungsraum, sowie den in der Decke integrierten optischen Sensoren. Für die Gewichtsschätzung befindet sich der Patient auf einer Liege im Blickfeld der Sensoren. Die drei Sensoren -- zwei RGB-D- und einer Wärmebildkamera -- sind intrinsisch und extrinsisch kalibriert. Des Weiteren werden Algorithmen zur Sensorfusion vorgestellt, welche die Daten für eine erfolgreiche Segmentierung des Patienten zusammenführen. Eine Kombination aus verschiedenen gängigen Bildverarbeitungs- und Punktwolken-Algorithmen lokalisiert den Patienten auf der Liege. Die Herausforderung in diesem Szenario mit dem Patienten auf dem Bett sind ständige Veränderungen, darunter auch andere Personen oder medizinische Geräte im Sichtfeld. Nach der erfolgreichen Segmentierung werden Merkmale von der Punktwolke des Patienten extrahiert. Diese Merkmale beruhen auf geometrischen und statistischen Eigenschaften und bieten robuste Werte für das nachfolgende maschinelle Lernverfahren. Die Schätzung des Gewichts basiert letztlich auf einem zuvor trainierten künstlichen neuronalen Netz. Das Kapitel zu den Experimenten zeigt verschiedene Kombinationen von Werten aus dem Merkmalsvektor. Zusätzlich wird der Ansatz mit Methoden aus dem Stand der Technik verglichen: der Schätzung des Patienten, des Arztes, und einer anthropometrischen Schätzung. Bis auf die eigene Schätzung des Patienten übertrifft Libra3D hierbei alle anderen Methoden: 95 Prozent aller Schätzungen weisen einen relativen Fehler von weniger als 10 Prozent zum realen Körpergewicht auf. Dabei benötigt das System wenig Zeit für eine Messung und kann einfach in den Behandlungsablauf von Schlaganfallpatienten integriert werden, ohne Ärzte zu behindern. Des Weiteren zeigt der Abschnitt für Experimente zwei weitere Anwendungen: Die extrahierten Merkmale können dazu verwendet werden das Gewicht von stehenden und auch laufenden Personen zu schätzen, die sich vor einer 3D-Kamera befinden. Darüber hinaus ist es auch möglich den BMI von Patienten auf einer Liege zu bestimmen. Diese kann die Strahlenexposition bei CT-Untersuchungen beispielsweise verringern. Während dieser Dissertation sind einige Datensätze entstanden. Sie enthalten das reale Gewicht, sowie die dazugehörigen Sensordaten. Die Datensätze sind für die Zusammenarbeit im Bereich der Körpergewichtsschätzung für medizinische Anwendungen verfügbar.

Fat Studies beschäftigen sich mit hohem Körpergewicht, ohne es auf die Wahrnehmung als Gesundheitsgefahr zu reduzieren. Sie fokussieren auf den gesellschaftlichen Umgang mit ›Übergewicht‹ als Ordnungs- und Herrschaftskategorie und analysieren, wie dicke Körper normiert und pathologisiert werden. International bereits weit entwickelt, sind die Fat Studies im deutschsprachigen Raum noch kaum bekannt. Die multidisziplinären und internationalen Beiträger*innen des Glossars präsentieren erstmals eine breite Palette zentraler Begriffe dieser jungen Disziplin: von A wie Aktivismus über I wie Intersektionalität bis Z wie Zucker.

Außerhalb ihrer ursprünglichen Heimat in Südamerika steigt die Anzahl der Alpakas stetig an. Die Tiere erfreuen sich auch in Deutschland einer großen Beliebtheit. Aktuellen Schätzungen zufolge leben in Deutschland circa 10.000 Alpakas. Siewerden zur Wollgewinnung, sowie als Begleit- und Therapietiere in kleinen Hobbyhaltungen oder in Beständen mit einer Herdengröße von bis zu 150 Tieren gehalten. Damit verbunden werden auch zunehmende Ansprüche an die Qualität der tierärztlichen Betreuung dieser Neuweltkameliden gestellt. Die Beurteilung des Wachstums und der Entwicklung junger Alpakas bildet dabei, genauso wie im Rahmen der Zucht, eine wichtige Grundlage. Derzeit existieren nur unzureichende Informationen über den Wachstumsverlauf beim Alpaka. Bisher dienten proportional angepasste Daten vom Lama zur Orientierung. Das Ziel dieser Arbeit ist die auf morphometrischen Daten basierende Beschreibung der physiologischen Entwicklung des Skelettes und des Körpergewichtes beim Alpaka in den ersten 36 Lebensmonaten. Weiterhin soll untersucht werden, welche Faktoren Einfluss auf das Wachstum junger Alpakas haben. Die Bestimmung einer Gleichung zur Berechnung des Körpergewichtes stellt einen weiteren Schwerpunkt der Arbeit dar. Über einen Zeitraum von 12 Monaten wurden 162 Alpakas im Alter von wenigen Tagen bis zu 36 Monaten vermessen. In einem zweiwöchentlichen Rhythmus wurden 9 verschiedene Parameter bei jedem Tier erfasst: Gewicht, Widerristhöhe, Hüfthöhe, Rückenlänge, Rumpflänge, Tuberculum majus-Olecranon-Distanz (TOD), Basis patellae-Tuber ischiadicum-Distanz (BTD), Thoraxumfang und Body Condition Score. Mit Hilfe von speziell angefertigten Messschiebern, einer digitalen Waage und einem flexiblen Maßband erfolgte die Datenerhebung am stehenden Tier. Das Wachstum beeinflussende Faktoren wurden mittels Allgemeiner Untersuchung der Tiere, stichprobenartigen Kotprobenuntersuchungen, Futtermittelanalysen und vom Halter ausgefüllten Fragebögen erfasst. Die erhobenen Messwerte wurden unter Verwendung der nichtparametrischen Regression LOESS (locally weighted scatterplot smoothing) zur Erstellung von Wachstumskurven genutzt, die den durchschnittlichen Wachstumsverlauf des Körpergewichtes, sowie verschiedener Körpermaße von bis zu 36 Monate alten Alpakas darstellen. Sie ermöglichen die Beurteilung der körperlichen Entwicklung eines Alpakas. Unter Anwendung der LMS-Methode (Schiefe der Verteilung der Messwerte λ [L], Mittelwert M, Standardabweichung S) wurden Perzentilkurven von vier Parametern erstellt, die als Referenzkurven und Richtlinien zur Beurteilung der tierartspezifischen Größe und des Gewichtes genutzt werden können. Wachstumsprognosen und Rückschlüsse auf das Alter eines Alpakas sind mit Hilfe der Perzentilkurven möglich. Sowohl die Wachstumskurven als auch die Perzentilkurven lassen erkennen, dass Alpakas mit 36 Monaten noch nicht ausgewachsen sind. Die Kurven wurden anhand von Messwerten von Alpakas erarbeitet, die unter Bedingungen gehalten wurden, die keinen beziehungsweise einen minimalen Einfluss auf das Wachstum haben. Dies ist anhand der Ergebnisse der parasitologischen Untersuchungen und der Futtermittelanalysen erkennbar. Weitere Auswertungen der Messdaten zeigen, dass keine signifikanten Entwicklungsunterschiede zwischen Hengsten und Stuten beziehungsweise zwischen der Rasse Huacaya und der Rasse Suri bestehen. Ähnlich wie bei anderen Tierarten auch, eignet sich der Thoraxumfang zur zuverlässigen Berechnung des Körpergewichtes besonders gut. Eine große Korrelation besteht auch zwischen der Rumpf- beziehungsweise der Rückenlänge und dem Körpergewicht. Praktische Bedeutung haben die Erkenntnisse dieser Arbeit vor allem für Alpakazüchter und –halter, sowie für Veterinärmediziner. Die Ergebnisse bilden eine wichtige Grundlage für das Fütterungs- und Reproduktionsmanagement beim Alpaka. / The number of alpacas bred outside their natural habitat in South America increases continuously. Alpacas become more and more popular in Germany. According to recent estimates about 10.000 alpacas live in Germany. They are used for wool production, as companion animal and for therapeutic treatments. The alpacas are kept as pets in smaller groups or as livestock in herds of up to 150 animals. Due to the rising number of these camelids in Germany and more intense use, higher demands on the quality of veterinary care of alpacas occur. Knowledge and data on growth and development in young alpacas are essential for an objective health evaluation as well as for breeding management. Currently very limited information is available on growth of alpacas and the data published have been adapted by calculation using measurements performed on llamas. The primary objective of this study was to determine the physiological development of the skeleton and the body weight of alpacas from birth until 36 months of age based on morphometric data. An additional aim was to analyze factors that influence the growth of young alpacas. A third focus of this study was to generate a mathematical formula to calculate the body weight. The measurements were performed on 162 alpacas with an age ranging from the first day of life up to 36 months. For each alpaca nine different parameters were determined every two weeks: body weight, height at withers, height in the hip, thoracic circumference, length of the back, length of the trunk, Greater tubercle-Olecranon-distance (TOD), Base of the patella-Ischial tuber-distance (BTD) and body condition score. All measurements were carried out on standing animals. Three custom designed caliper gauges, a digital balance and a flexible measuring tape were used to obtain the nine parameters. Factors that influence growth were captured by clinical examination, randomized fecal samples, analysis of forage and a questionnaire completed by the breeder. Based on the data collected growth curves were developed using the nonparametric regression LOESS (locally weighted scatterplot smoothing). These curves represent the average growth pattern of body weight and various body measurements of up to 36 months old alpacas. Using theses curves the physical development of this species can be assessed. By applying the LMS-Method (skewness of the measurement distribution λ [L], mean M, coefficient of variation S) percentile curves of four different parameters have been generated. They can serve as reference curves and as guidelines for objective evaluation of species specific size and weight. Using the percentile curves a reliable prediction of growth or conclusions regarding the age of an alpaca are possible. The growth curves as well as the percentile curves show that alpacas are not mature at the age of 36 months. The curves are based upon data from alpacas who were raised under environmental conditions which have no or minimized influence on growth. This is evident in the results of the parasitological examinations and the feed analysis. Further analyses indicate that no significant differences in growth exist between males and females respectively between the two breeds Huacaya and Suri. Like in other species the thoracic circumference is particularly suitable for estimating the body weight. A strong correlation exists between body weight and the length of the trunk as well as the length of the back. The results of this study are of practical significance for alpaca owners, breeders and veterinarians. They provide a sound basis for recommendations in feeding and management of reproduction.

Entsprechend der sogenannten Set-point-Theorie besitzt jeder Mensch eine individuell festgelegte Körpermasse, die über große Zeiträume konstant gehalten und gegen Abweichungen verteidigt wird. Es wird angenommen, dass der Körper auf noch unbekannte Weise Änderungen in der Körpermasse per se wahrnimmt und daraufhin Mechanismen aktiviert, die zur Regenerierung der ursprünglichen Masse führen. In dieser Arbeit wurde die Hypothese getestet, dass eine künstliche Erhöhung der Körpermasse zu einer kompensatorischen Reduktion in der Körpermasse führt, um das Ausgangsgewicht wieder zu regenerieren. Die Körpermasse von männlichen und weiblichen Mäusen wurde akut durch die Implantation von Gewichten mit einer Masse von 10% der aktuellen Körpermasse in die Bauchhöhle erhöht. Bei Gültigkeit der Set-point-Theorie sollte die Körpermassereduktion der Masse des zusätzlichen Gewichtsimplantats entsprechen. Die Mäuse reagierten auf die künstlich erhöhte Körpermasse geschlechtsspezifisch. Männchen zeigten eine partielle Reduktion in der Körpermasse. Weibchen zeigten langfristig jedoch keine Änderungen in der Körpermasse. Die Reduktion der Körpermasse erfolgte bei den Männchen durch eine Abnahme in der Fettmasse. Die fettfreie Masse war in beiden Geschlechtern nicht verändert. Änderungen in der Körpermasse wurden vor allem durch Änderungen in der Energieaufnahme hervorgerufen. Ein Einfluss des Energieumsatzes auf Änderungen in der Körpermasse konnte nicht nachgewiesen werden. Die Regulation der Körpermasse entsprechend eines massespezifischen Set-points konnte partiell für die Männchen gezeigt werden. Bei den Männchen könnte daher die Wahrnehmung der Körpermasse in die Regulation der Körpermasse teilweise integriert sein. Weibchen verminderten ihre Körpermasse dagegen trotz der künstlichen Körpermasseerhöhung nicht. Das führte zur Bewahrung der Energiereserven und spricht eher für die Regulation der Körpermasse entsprechend des notwendigen Energiebedarfs im Vergleich zu Änderungen in der Körpermasse per se. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Regulation der Körpermasse geschlechtsspezifischen Mechanismen unterliegt. Dementsprechend sind auch geschlechtsspezifische Ansätze zur Therapie von Übergewicht und Adipositas notwendig. / The set-point theory of body mass assumes that humans possess an individually determined body mass which is maintained over long periods and which is defended against deviations. It is supposed that the body can perceive changes in body mass per se, this process leading to activation of mechanisms aiming at regeneration of initial body mass. Here the following hypothesis was tested: An artificial increase in body weight leads to a compensatory reduction in body mass in order to regenerate initial body weight. Body mass of male and female mice was acutely increased by implanting weight loads into the abdominal cavity. Additional weights corresponded to 10% of initial body mass. According to the set-point theory we expected the mice to decrease body mass to the extend of the additional weight. A gender-specific response was observed. Males showed a partially reduced body mass. In contrast, females did not show body mass changes in the long-term. Males reduced their body mass at the expense of fat mass. Fat free mass was unchanged in both genders. Changes in body mass were mainly caused by changes in energy intake. An impact of energy expenditure on body mass changes could not be demonstrated. Body mass regulation according to a mass-specific set-point could be partially shown for males. Therefore, in males perception of body mass could be partially integrated in the regulation of body weight. Females did not decrease their body mass despite artificially increased body mass pointing to preservation of their energy depots. This argues for regulation of body mass according to needed energy requirements rather than according to changes in body mass per se. These results show that body mass regulation underlies gender-specific mechanisms. Accordingly, gender-specific approaches are needed for treating overweight and obesity.

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Außerhalb ihrer ursprünglichen Heimat in Südamerika steigt die Anzahl der Alpakas stetig an. Die Tiere erfreuen sich auch in Deutschland einer großen Beliebtheit. Aktuellen Schätzungen zufolge leben in Deutschland circa 10.000 Alpakas. Siewerden zur Wollgewinnung, sowie als Begleit- und Therapietiere in kleinen Hobbyhaltungen oder in Beständen mit einer Herdengröße von bis zu 150 Tieren gehalten. Damit verbunden werden auch zunehmende Ansprüche an die Qualität der tierärztlichen Betreuung dieser Neuweltkameliden gestellt. Die Beurteilung des Wachstums und der Entwicklung junger Alpakas bildet dabei, genauso wie im Rahmen der Zucht, eine wichtige Grundlage. Derzeit existieren nur unzureichende Informationen über den Wachstumsverlauf beim Alpaka. Bisher dienten proportional angepasste Daten vom Lama zur Orientierung. Das Ziel dieser Arbeit ist die auf morphometrischen Daten basierende Beschreibung der physiologischen Entwicklung des Skelettes und des Körpergewichtes beim Alpaka in den ersten 36 Lebensmonaten. Weiterhin soll untersucht werden, welche Faktoren Einfluss auf das Wachstum junger Alpakas haben. Die Bestimmung einer Gleichung zur Berechnung des Körpergewichtes stellt einen weiteren Schwerpunkt der Arbeit dar. Über einen Zeitraum von 12 Monaten wurden 162 Alpakas im Alter von wenigen Tagen bis zu 36 Monaten vermessen. In einem zweiwöchentlichen Rhythmus wurden 9 verschiedene Parameter bei jedem Tier erfasst: Gewicht, Widerristhöhe, Hüfthöhe, Rückenlänge, Rumpflänge, Tuberculum majus-Olecranon-Distanz (TOD), Basis patellae-Tuber ischiadicum-Distanz (BTD), Thoraxumfang und Body Condition Score. Mit Hilfe von speziell angefertigten Messschiebern, einer digitalen Waage und einem flexiblen Maßband erfolgte die Datenerhebung am stehenden Tier. Das Wachstum beeinflussende Faktoren wurden mittels Allgemeiner Untersuchung der Tiere, stichprobenartigen Kotprobenuntersuchungen, Futtermittelanalysen und vom Halter ausgefüllten Fragebögen erfasst. Die erhobenen Messwerte wurden unter Verwendung der nichtparametrischen Regression LOESS (locally weighted scatterplot smoothing) zur Erstellung von Wachstumskurven genutzt, die den durchschnittlichen Wachstumsverlauf des Körpergewichtes, sowie verschiedener Körpermaße von bis zu 36 Monate alten Alpakas darstellen. Sie ermöglichen die Beurteilung der körperlichen Entwicklung eines Alpakas. Unter Anwendung der LMS-Methode (Schiefe der Verteilung der Messwerte λ [L], Mittelwert M, Standardabweichung S) wurden Perzentilkurven von vier Parametern erstellt, die als Referenzkurven und Richtlinien zur Beurteilung der tierartspezifischen Größe und des Gewichtes genutzt werden können. Wachstumsprognosen und Rückschlüsse auf das Alter eines Alpakas sind mit Hilfe der Perzentilkurven möglich. Sowohl die Wachstumskurven als auch die Perzentilkurven lassen erkennen, dass Alpakas mit 36 Monaten noch nicht ausgewachsen sind. Die Kurven wurden anhand von Messwerten von Alpakas erarbeitet, die unter Bedingungen gehalten wurden, die keinen beziehungsweise einen minimalen Einfluss auf das Wachstum haben. Dies ist anhand der Ergebnisse der parasitologischen Untersuchungen und der Futtermittelanalysen erkennbar. Weitere Auswertungen der Messdaten zeigen, dass keine signifikanten Entwicklungsunterschiede zwischen Hengsten und Stuten beziehungsweise zwischen der Rasse Huacaya und der Rasse Suri bestehen. Ähnlich wie bei anderen Tierarten auch, eignet sich der Thoraxumfang zur zuverlässigen Berechnung des Körpergewichtes besonders gut. Eine große Korrelation besteht auch zwischen der Rumpf- beziehungsweise der Rückenlänge und dem Körpergewicht. Praktische Bedeutung haben die Erkenntnisse dieser Arbeit vor allem für Alpakazüchter und –halter, sowie für Veterinärmediziner. Die Ergebnisse bilden eine wichtige Grundlage für das Fütterungs- und Reproduktionsmanagement beim Alpaka. / The number of alpacas bred outside their natural habitat in South America increases continuously. Alpacas become more and more popular in Germany. According to recent estimates about 10.000 alpacas live in Germany. They are used for wool production, as companion animal and for therapeutic treatments. The alpacas are kept as pets in smaller groups or as livestock in herds of up to 150 animals. Due to the rising number of these camelids in Germany and more intense use, higher demands on the quality of veterinary care of alpacas occur. Knowledge and data on growth and development in young alpacas are essential for an objective health evaluation as well as for breeding management. Currently very limited information is available on growth of alpacas and the data published have been adapted by calculation using measurements performed on llamas. The primary objective of this study was to determine the physiological development of the skeleton and the body weight of alpacas from birth until 36 months of age based on morphometric data. An additional aim was to analyze factors that influence the growth of young alpacas. A third focus of this study was to generate a mathematical formula to calculate the body weight. The measurements were performed on 162 alpacas with an age ranging from the first day of life up to 36 months. For each alpaca nine different parameters were determined every two weeks: body weight, height at withers, height in the hip, thoracic circumference, length of the back, length of the trunk, Greater tubercle-Olecranon-distance (TOD), Base of the patella-Ischial tuber-distance (BTD) and body condition score. All measurements were carried out on standing animals. Three custom designed caliper gauges, a digital balance and a flexible measuring tape were used to obtain the nine parameters. Factors that influence growth were captured by clinical examination, randomized fecal samples, analysis of forage and a questionnaire completed by the breeder. Based on the data collected growth curves were developed using the nonparametric regression LOESS (locally weighted scatterplot smoothing). These curves represent the average growth pattern of body weight and various body measurements of up to 36 months old alpacas. Using theses curves the physical development of this species can be assessed. By applying the LMS-Method (skewness of the measurement distribution λ [L], mean M, coefficient of variation S) percentile curves of four different parameters have been generated. They can serve as reference curves and as guidelines for objective evaluation of species specific size and weight. Using the percentile curves a reliable prediction of growth or conclusions regarding the age of an alpaca are possible. The growth curves as well as the percentile curves show that alpacas are not mature at the age of 36 months. The curves are based upon data from alpacas who were raised under environmental conditions which have no or minimized influence on growth. This is evident in the results of the parasitological examinations and the feed analysis. Further analyses indicate that no significant differences in growth exist between males and females respectively between the two breeds Huacaya and Suri. Like in other species the thoracic circumference is particularly suitable for estimating the body weight. A strong correlation exists between body weight and the length of the trunk as well as the length of the back. The results of this study are of practical significance for alpaca owners, breeders and veterinarians. They provide a sound basis for recommendations in feeding and management of reproduction.

Publikationen die in letzter Zeit veröffentlicht wurden zeigten den G Protein-gekoppelte Rezeptor 30 (Gpr30) als neuer potenzieller Östrogen Rezeptor. Dieser Befund wird kontrovers diskutiert, zudem wurde die physiologische Funktion von Gpr30 bisher noch nicht vollständig geklärt. Ziel der vorliegenden Arbeit war die Erforschung der Rolle von Gpr30 in vivo. In einer primären und sekundären Untersuchung wurde eine phänotypische Charakterisierung einer Gpr30-defizienten Mauslinie vorgenommen. Diese Mauslinie wurde generiert, indem eine beta-Galactosidase-Neomycin Vektorkassette in den open reading frame des Gpr30 Gens eingesetzt wurde. Im Rahmen der primären Untersuchung zeigte die immunologische Analyse eine Reduzierung der T-Zellen sowohl bei den männlichen als auch bei den weiblichen mutanten Mäusen. In einer Thymus-Genexpressionanalyse konnten einige Gene identifiziert werden, die möglicherweise in der Regulation der Anzahl an T-Zellen involviert waren. Auf der Grundlage dieser Ergebnisse wurde eine Erhöhung der Kalzium-vermittelten T-Zellen Apoptose hypothetisiert. Gegenstand der sekundären Untersuchung war die Bestimmung eines möglichen metabolischen und kardiovaskulären Phänotyps, da Gpr30 überwiegend in den Blutgefäßen verschiedener Organe, sowie in der Pankreas und im Magen exprimiert ist. Zu diesem Zweck wurden die Mäuse einer Hochfettdiät unterzogen und es wurden metabolische sowie hemodynamische Tests durchgeführt. Um den Phänotyp dieser ersten Mauslinie zu bestätigen, wurde eine zweite Mauslinie ohne Selektionsmarker generiert. Insgesamt tragen die Ergebnisse der vorliegenden Studie zu einem besseren Verständnis der Funktion von Gpr30 in vivo bei. Eine Rolle des Rezeptors bezüglich der Regulation des Körpergewichts konnte widerlegt werden, während ein Einfluss auf den Lipid- und Muskelstoffwechsel angenommen werden kann. Zudem wurde gefunden, dass Gpr30 für einige Östrogen-regulierende, physiologische Prozesse nicht erforderlich ist. / Recent studies identified the G protein-coupled receptor 30 (Gpr30) as a potential new estrogen receptor. However, these findings remain still controversial and the physiological role of Gpr30 has not been clarified yet. In order to decipher the role of Gpr30 in vivo, we investigated the phenotype of a Gpr30 mutant mouse line, generated by the insertion of a beta-galactosidase-neomycin cassette into the Gpr30 open reading frame, in a primary and a secondary screen. The primary screen revealed a decrease of T cell levels in both male and female mutants. Thymus gene expression analysis allowed to detect some of the genes potentially involved in regulating T cell levels in these mice. On this basis a hypothesis of an increase in T cell calcium-mediated apoptosis was formulated. The secondary screen aimed at unraveling a potential metabolic and cardiovascular phenotype, being Gpr30 mainly expressed in the vasculature of several organs, as well as in the pancreas and in the chief gastric cells of the stomach. Therefore, mice were challenged with a defined high fat diet, and metabolic and hemodynamic tests were performed. To confirm the phenotype achieved in this first mouse line, a second one, devoid of any selection marker, was analyzed. Altogether the results achieved may contribute to a better understanding of Gpr30 function in vivo, disproving a role of Gpr30 in body weight regulation, suggesting a role in lipid and muscular metabolism, and providing evidence that Gpr30 may not be required for several estrogen-regulated physiological processes.

Die vorliegende Untersuchung wurde am International Livestock Centre for Africa (ILCA), jetzt International Livestock Research Institute (ILRI) auf der Versuchsstation Debre Birhan in Äthiopien durchgeführt. Diese Untersuchung ist Teil eines panafrikanischen ILRI-Forschungsprogramms zur Untersuchung und Charakterisierung einheimischer kleiner Wiederkäuer im Sub-Saharischen Afrika auf genetische Resistenz gegenüber Endoparasiten. Das Ziel dieser Arbeit bestand darin, Ergebnisse zu verschaffen, die zum Verständnis der relativen Leistung zweier äthiopischer Hochlandschafrassen (Horroschaf und Menzschaf) unter Stationsbedingungen dienen sollen. Horro-Lämmer (2,43±0,03 kg) waren signifikant (p / This study has been carried out at the former International Livestock Centre for Africa (ILCA), that is now the International Livestock Research Institute (ILRI) experiment station at Debre Birhan, Ethiopia. This research is part of an ILCA (now ILRI) Pan-African research programme designed to investigate and characterise genetic resistance to endoparasites in some indigenous small ruminants in sub-Saharan Africa. The present study was, therefore, undertaken in an attempt to generate information that may contribute towards the understanding of the relative performance of two highland sheep (Horro and Menz) of Ethiopia under station management conditions. Horro lambs were significantly heavier (P