Im Kampf gegen den Klimawandel nehmen Wasserstofftechnologien eine zentrale Rolle ein. Jedoch stellt dieses Feld für viele Unternehmen und Institutionen noch Neuland dar. Deshalb unterstützen die Fraunhofer Institute IWU und IMWS den Einstieg mit einer Kompetenzplattform für angewandte Wasserstofftechnologien, die vom Hydrogen Lab Görlitz koordiniert wird. In diesem Beitrag eruieren wir, wer von dieser Plattform in Zukunft profitieren wird, welche Wünsche die Nutzer haben und wie man diese umsetzen könnte. Das Rückgrat dieser Plattform bilden: i) ein Datenraum, der mit Mess- und Simulationsergebnissen gespeist wird und als Basis für Digitalisierungsprojekte dient; ii) ein Wissensraum der notwendige Kompetenzen auf allen Niveaus vermittelt; iii) Werkzeuge zur technischen und ökonomischen Planung von Wasserstoffanlagen und zur Entscheidungsfindung bei strategischen Fragen. Des Weiteren ist eine intelligente Karte angedacht, die Angebote und Bedarfe an Wasserstoff, Produkten, Dienstleistungen und Kooperationen im Bereich Wasserstoff visualisiert. Zuletzt wird der zeitliche Horizont der Umsetzung diskutiert. / Hydrogen technologies play a central role in the fight against climate change. However, this field still represents uncharted territory for many companies and institutions. Therefore, the Fraunhofer Institutes IWU and IMWS support the entry with a competence platform for applied hydrogen technologies, which is coordinated by the Hydrogen Lab Görlitz. In this article, we elicit who will benefit from this platform in the future, what the users' wishes are and how they could be implemented. The backbone of this platform is: i) a data space fed with measurement and simulation results and serving as a basis for digitization projects; ii) a knowledge space providing necessary competences on all levels; iii) tools for technical and economic planning of hydrogen plants and for decision making on strategic issues. Furthermore, an intelligent map is envisaged that visualizes offers and needs for hydrogen, products, services and cooperations in the field of hydrogen. Finally, the time horizon of the implementation is discussed.

Anhand einer Fallstudie wird die Arbeit mit dem von der Freiberg Institut für Energie und Klimaökonomie GmbH erschaffenen H2-Tankstellen-Konfigurators dargestellt. Durch die Variation der Wasserstoffversorgung einer fiktiv geplanten H2-Tankstelle wird verdeutlicht, wie die Optimierungssoftware Edgar die Dimensionierung der Anlagentechnik für eine optimale Konfiguration und minimale Kosten verändert. / A case study is used to illustrate the work with the H2 filling station configurator created by the Freiberg Institute for Energy and Climate Economics GmbH. By varying the hydrogen supply of a fictitiously planned H2 filling station, it is illustrated how the optimization software Edgar changes the dimensioning of the plant technology for an optimal configuration and minimal costs.

Diese Reihe versammelt herausragende Qualifizierungsarbeiten im der Feld der Integrationsstudien – herausgegeben durch das Zentrum für Integrationsstudien der TU Dresden. / This series presents outstanding qualification works in the field of integration studies – published by the Centre for Integration Studies of the Technische Universität Dresden.

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Background The automated retrieval and integration of information about protein point mutations in combination with structure, domain and interaction data from literature and databases promises to be a valuable approach to study structure-function relationships in biomedical data sets. Results We developed a rule- and regular expression-based protein point mutation retrieval pipeline for PubMed abstracts, which shows an F-measure of 87% for the mutation retrieval task on a benchmark dataset. In order to link mutations to their proteins, we utilize a named entity recognition algorithm for the identification of gene names co-occurring in the abstract, and establish links based on sequence checks. Vice versa, we could show that gene recognition improved from 77% to 91% F-measure when considering mutation information given in the text. To demonstrate practical relevance, we utilize mutation information from text to evaluate a novel solvation energy based model for the prediction of stabilizing regions in membrane proteins. For five G protein-coupled receptors we identified 35 relevant single mutations and associated phenotypes, of which none had been annotated in the UniProt or PDB database. In 71% reported phenotypes were in compliance with the model predictions, supporting a relation between mutations and stability issues in membrane proteins. Conclusion We present a reliable approach for the retrieval of protein mutations from PubMed abstracts for any set of genes or proteins of interest. We further demonstrate how amino acid substitution information from text can be utilized for protein structure stability studies on the basis of a novel energy model.

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