Die Allele (*R1, *R2, *S1 und *S2) des A. gambiae complement-like thioester-containing Protein 1 (TEP1) bestimmen die Fitness der Mücken, welches die männlichen Fertilität und den Resistenzgrad der Mücke gegen Pathogene wie Bakterien und Malaria-Parasiten. Dieser Kompromiss zwischen Reproduktion und Immunnität hat Auswirkungen auf die Größe der Mückenpopulationen und die Rate der Malariaübertragung. Wie die genetische Diversität von TEP1 die genetische Struktur natürlicher Vektorpopulationen beeinflusst, ist noch unklar. Die Zielsetzung dieser Doktorarbeit waren: i) die biogeographische Kartographierung der TEP1 Allele und Genotypen in lokalen Malariavektorpopulationen in Mali, Burkina Faso, Kamerun, und Kenia, und ii) die Bemessung des Einflusses von TEP1 Polymorphismen auf die Entwicklung humaner P. falciparum Parasiten in der Mücke. Die Analysen der TEP1 Polymorphismen zeigten, dass die natürliche Selektion auf Exone, sowie Introne wirkt, was auf eine starke funktionale Beschränkung an diesem Lokus hindeutet. Außerdem zeigen unsere Daten die strukturierte Erhaltung natürlicher genetischer Variation im TEP1 Lokus, in welchem die Allele und Genotypen spezifische evolutionäre Wege verfolgen. Diese Ergebnisse weisen auf die Existenz von arten- und habitatspezifischen Selektionsdrücken hin, die auf den TEP1 Lokus wirken. Resultate haben gezeigt, dass TEP1*S1 und *S2 Mücken gleichermassen empfänglich für Plasmodium-Infektionen sind. Insgesamt tragen die Resultate der biogeographischen Kartographierung des TEP1 Lokus und der Züchtungs- und Infektionsexperimente zu einem besseren Verständnis über den Einfluss der verschiedenen Vektorarten und lokale Umwelteinflüsse auf die Vektorpopulationen und Malariaübertragung bei. Des weiteren kann die hier beschriebene hochdurchsatz-genotypisierungs Methode, zur Studie lokaler A. gambiae Mückenpopulationen, in der Feldforschungsarbeit eingesetzt werden. Dieser neue Ansatz wird die epidemiologisch relevante Überwachung und Vorhersage dynamischer Prozesse in lokalen Malariavektorpopulationen unterstützen, welche die Entwicklung neuer Strategien der Vektorkontrolle ermöglichen könnten. / The alleles (*R1, *R2, *S1 and *S2) and genotypes of A. gambiae complement-like thioester-containing protein 1 (TEP1) determine the fitness in male fertility and the degree of mosquito resistance to pathogens such as bacteria and malaria parasites. This trade-off between the reproduction and the immunity impacts directly on mosquito population abundance and malaria transmission respectively. How TEP1 genetic diversity influences the genetic structure of natural vector populations and development of human malaria parasites is unclear. The aims of this thesis were to: i) map distribution of TEP1 alleles and genotypes in local malaria vector populations in Mali, Burkina Faso, Cameroon and Kenya, and ii) assess the impact of TEP1 polymorphism on development of human P. falciparum parasites in mosquitoes. Analyses of TEP1 polymorphism revealed that natural selection acts in concert on both exons and introns, suggesting strong functional constrains acting at this locus. Moreover, our data demonstrate a structured maintenance of natural TEP1 genetic variation, where the alleles and the genotypes follow distinct evolutionary paths. These findings suggest the existence of species- and habitat-specific selection patterns that act on TEP1 locus. Results revealed that the TEP1*S1 and *S2 mosquitoes are equally susceptible to Plasmodium infections. Collectively, results of my thesis on the biogeographic TEP1 mapping, and on the breeding and infection experiments contribute to a better understanding of how the vector species and local environmental factors, shape vector population structures and malaria transmission. Furthermore, the high throughput TEP1 genotyping approach reported here could be used for field studies of local A. gambiae mosquito populations. This new approach will benefit surveilance and prediction of dynamics in local malaria vector populations that may have epidemiological significance, and therefore inform the development of novel vector control measures.

In der heutigen Zeit spielt die Automatisierung eine immer bedeutendere Rolle, speziell im Bereich der Robotik entwickeln sich immer neue Einsatzgebiete, in denen der Mensch durch autonome Fahrzeuge ersetzt wird. Dabei orientiert sich der Großteil der eingesetzten Roboter an Streckenmarkierungen, die in den Einsatzumgebungen installiert sind. Bei diesen Systemen gibt es jedoch einen hohen Installationsaufwand, was die Entwicklung von Robotersystemen, die sich mithilfe ihrer verbauten Sensorik orientieren, vorantreibt. Es existiert zwar eine Vielzahl an Robotern die dafür verwendet werden können. Die Entwicklung der Steuerungssoftware ist aber immer noch Teil der Forschung. Für die Steuerung wird eine Umgebungskarte benötigt, an der sich der Roboter orientieren kann. Hierfür eignen sich besonders SLAM-Verfahren, die simultanes Lokalisieren und Kartographieren durchführen. Dabei baut der Roboter während seiner Bewegung durch den Raum mithilfe seiner Sensordaten eine Umgebungskarte auf und lokalisiert sich daran, um seine Position auf der Karte exakt zu bestimmen. Im Laufe dieser Arbeit wurden über 30 verschiedene SLAM Implementierungen bzw. Umsetzungen gefunden die das SLAM Problem lösen. Diese sind jedoch größtenteils an spezielle Systembzw. Umgebungsvoraussetzungen angepasste eigenständige Implementierungen. Es existiert keine öffentlich zugängliche Übersicht, die einen Vergleich aller bzw. des Großteils der Verfahren, z.B. in Bezug auf ihre Funktionsweise, Systemvoraussetzungen (Sensorik, Roboterplattform), Umgebungsvoraussetzungen (Indoor, Outdoor, ...), Genauigkeit oder Geschwindigkeit, gibt. Viele dieser SLAMs besitzen Implementierungen und Dokumentationen in denen ihre Einsatzgebiete, Testvoraussetzungen oder Weiterentwicklungen im Vergleich zu anderen SLAMVerfahren beschrieben werden, was aber bei der großen Anzahl an Veröffentlichungen das Finden eines passenden SLAM-Verfahrens nicht erleichtert. Bei einer solchen Menge an SLAM-Verfahren und Implementierungen stellen sich aus softwaretechnologischer Sicht folgende Fragen: 1. Besteht die Möglichkeit einzelne Teile des SLAM wiederzuverwenden? 2. Besteht die Möglichkeit einzelne Teile des SLAM dynamisch auszutauschen? Mit dieser Arbeit wird das Ziel verfolgt, diese beiden Fragen zu beantworten. Hierfür wird zu Beginn eine Übersicht über alle gefundenen SLAMs aufgebaut um diese in ihren grundlegenden Eigenschaften zu unterscheiden. Aus der Vielzahl von Verfahren werden die rasterbasierten Verfahren, welche Laserscanner bzw. Tiefenbildkamera als Sensorik verwenden, als zu untersuchende Menge ausgewählt. Diese Teilmenge an SLAM-Verfahren wird hinsichtlich ihrer nichtfunktionalen Eigenschaften genauer untersucht und versucht in Komponenten zu unterteilen, welche in mehreren verschiedenen Implementierungen wiederverwendet werden können. Anhand der extrahierten Komponenten soll ein Featurebaum aufgebaut werden, der dem Anwender einen Überblick und die Möglichkeit bereitstellt SLAM-Verfahren nach speziellen Kriterien (Systemvoraussetzungen, Umgebungen, ...) zusammenzusetzen bzw. zur Laufzeit anzupassen. Dafür müssen die verfügbaren SLAM Implementierungen und dazugehörigen Dokumentationen in Bezug auf ihre Gemeinsamkeiten und Unterschiede analysiert werden.

In der heutigen Zeit spielt die Automatisierung eine immer bedeutendere Rolle, speziell im Bereich der Robotik entwickeln sich immer neue Einsatzgebiete, in denen der Mensch durch autonome Fahrzeuge ersetzt wird. Dabei orientiert sich der Großteil der eingesetzten Roboter an Streckenmarkierungen, die in den Einsatzumgebungen installiert sind. Bei diesen Systemen gibt es jedoch einen hohen Installationsaufwand, was die Entwicklung von Robotersystemen, die sich mithilfe ihrer verbauten Sensorik orientieren, vorantreibt. Es existiert zwar eine Vielzahl an Robotern die dafür verwendet werden können. Die Entwicklung der Steuerungssoftware ist aber immer noch Teil der Forschung. Für die Steuerung wird eine Umgebungskarte benötigt, an der sich der Roboter orientieren kann. Hierfür eignen sich besonders SLAM-Verfahren, die simultanes Lokalisieren und Kartographieren durchführen. Dabei baut der Roboter während seiner Bewegung durch den Raum mithilfe seiner Sensordaten eine Umgebungskarte auf und lokalisiert sich daran, um seine Position auf der Karte exakt zu bestimmen. Im Laufe dieser Arbeit wurden über 30 verschiedene SLAM Implementierungen bzw. Umsetzungen gefunden die das SLAM Problem lösen. Diese sind jedoch größtenteils an spezielle Systembzw. Umgebungsvoraussetzungen angepasste eigenständige Implementierungen. Es existiert keine öffentlich zugängliche Übersicht, die einen Vergleich aller bzw. des Großteils der Verfahren, z.B. in Bezug auf ihre Funktionsweise, Systemvoraussetzungen (Sensorik, Roboterplattform), Umgebungsvoraussetzungen (Indoor, Outdoor, ...), Genauigkeit oder Geschwindigkeit, gibt. Viele dieser SLAMs besitzen Implementierungen und Dokumentationen in denen ihre Einsatzgebiete, Testvoraussetzungen oder Weiterentwicklungen im Vergleich zu anderen SLAMVerfahren beschrieben werden, was aber bei der großen Anzahl an Veröffentlichungen das Finden eines passenden SLAM-Verfahrens nicht erleichtert. Bei einer solchen Menge an SLAM-Verfahren und Implementierungen stellen sich aus softwaretechnologischer Sicht folgende Fragen: 1. Besteht die Möglichkeit einzelne Teile des SLAM wiederzuverwenden? 2. Besteht die Möglichkeit einzelne Teile des SLAM dynamisch auszutauschen? Mit dieser Arbeit wird das Ziel verfolgt, diese beiden Fragen zu beantworten. Hierfür wird zu Beginn eine Übersicht über alle gefundenen SLAMs aufgebaut um diese in ihren grundlegenden Eigenschaften zu unterscheiden. Aus der Vielzahl von Verfahren werden die rasterbasierten Verfahren, welche Laserscanner bzw. Tiefenbildkamera als Sensorik verwenden, als zu untersuchende Menge ausgewählt. Diese Teilmenge an SLAM-Verfahren wird hinsichtlich ihrer nichtfunktionalen Eigenschaften genauer untersucht und versucht in Komponenten zu unterteilen, welche in mehreren verschiedenen Implementierungen wiederverwendet werden können. Anhand der extrahierten Komponenten soll ein Featurebaum aufgebaut werden, der dem Anwender einen Überblick und die Möglichkeit bereitstellt SLAM-Verfahren nach speziellen Kriterien (Systemvoraussetzungen, Umgebungen, ...) zusammenzusetzen bzw. zur Laufzeit anzupassen. Dafür müssen die verfügbaren SLAM Implementierungen und dazugehörigen Dokumentationen in Bezug auf ihre Gemeinsamkeiten und Unterschiede analysiert werden.