Die Lokalisationsmikroskopie ist eine neue, vielversprechende Methode der hochauflösenden Fluoreszenzmikroskopie. Sie ermöglicht detaillierte Einblicke in die Organisation und den strukturellen Aufbau von Zellen. Da die Vorbereitung der Proben und das Aufnehmen der Bilder im Vergleich zu herkömmlichen Methoden höhere Anforderungen stellt, mussten ihr Potential und ihre Zuverlässigkeit erst noch überzeugend gezeigt werden. Bis vor kurzem wurde das Auflösungsvermögen vor allem an Mikrotubuli gezeigt, deren filamentöse Struktur allerdings schon in konfokalen Bildern zu erkennen ist. Deswegen wurde in dieser Dissertation der Kernporenkomplex (NPC), dessen Struktur in der konventionellen Fluoreszenzmikroskopie nicht auflösbar ist, als Modellstruktur für die hochauflösende Fluoreszenzmikroskopie eingeführt. Dazu wurden Kernporenkomplexe aus Kernhüllen von Xenopus laevis Oocyten mit dSTORM (direct stochastic optical reconstruction microscopy), einer Methode der Lokalisationsmikroskopie, hochaufgelöst. Damit konnte nun erstmals die Achtfachsymmetrie dieses Proteinkomplexes lichtmikroskopisch dargestellt werden. Desweiteren konnte der Zentralkanal mit einem Durchmesser von ca. 40 nm aufgelöst werden. Die Daten eigneten sich außerdem für eine automatisierte Bildanalyse nach dem sogenannten "particle averaging" - einer aus der Elektronenmikroskopie bekannten Methode, um eine Durchschnittsstruktur zu ermitteln. Darüber hinaus wurden Zweifach-Färbungen von NPCs benutzt, um verschiedene Ansätze für Zweifarben-Aufnahmen mit dSTORM zu testen. Neben dem mittlerweile standardmäßig benutzten, sequentiellen Ansatz mit zwei spektral getrennten Farbstoffen, wurde auch ein simultaner Ansatz mit zwei spektral überlappenden Farbstoffen erfolgreich angewandt. Auch für 3D-Messungen mit den Ansätzen Biplane und Astigmatismus eignete sich die Markierung der Kernhülle. Hier wurden jedoch A6-Zellen benutzt und die Krümmung des Zellkerns über die gefärbten Kernporen dargestellt. dSTORM-Messungen können nicht nur an fixierten, sondern auch in lebenden Zellen durchgeführt werden. Hierzu eignen sich vor allem sehr immobile Proteine, wie H2B oder Lamin C. Anhand von SNAP-Tag- und Halo-Tag-Konstrukten konnte gezeigt werden, dass sich kommerziell erhältliche, organische Farbstoffe auch in endogener zellulärer Umgebung schalten lassen, wodurch Lebendzell-Aufnahmen mit dSTORM möglich sind. Ein weiterer Teil dieser Arbeit befasst sich mit korrelativen Aufnahmen aus dSTORM und Rasterelektronenmikroskopie (SEM). Hierzu wurden Xenopus laevis Kernhüllen zuerst mit dSTORM hochaufgelöst und danach für die EM präpariert. Anschließend wurden zugehörige Bereiche am Rasterelektronenmikroskop aufgenommen. Mit den erhaltenen korrelativen Bildern konnte gezeigt werden, dass sich dSTORM und SEM bei geeigneten Proben durchaus kombinieren lassen. Proteine können somit spezifisch markiert und im Rahmen ihrer strukturellen Umgebung mit nahezu molekularer Auflösung dargestellt werden. Da hochwertige Aufnahmen eine ausgereifte Probenpräparation voraussetzen, darf deren Etablierung nicht zu kurz kommen. Unter dieser Prämisse wurde ein optimiertes Markierungsprotokoll mit dem Namen ClickOx entwickelt. Mit ClickOx bleibt bei der kupferkatalysierten Azid-Alkin-Cycloaddition die Feinstruktur von Aktinfilamenten, sowie die Fluoreszenz fluoreszierender Proteine, deutlich sichtbar erhalten. Während bei den klassischen Click-Protokollen auf Grund der Entstehung von reaktiven Sauerstoff-Spezies (ROS) feine zelluläre Strukturen, wie Aktinfilamente, angegriffen oder zerstört werden, schützt das neue Protokoll mit enzymatischem Sauerstoffentzug Proteine und somit Strukturen vor Reaktionen mit ROS. Das unterstreicht, wie wichtig es ist auch sogenannte "etablierte" Protokolle weiterzuentwickeln, denn bestimmte Nebeneffekte in Präparationen werden unter Umständen erstmals in der Hochauflösung sichtbar. Ein weiterer Aspekt war die Untersuchung des Einflusses von D1 auf die Chromatinorganisation. Mit verschiedenen mikroskopischen Methoden konnten Hinweise auf eine mögliche DNA-Cross-Linking-Fähigkeit dieses Proteins gesammelt werden. Hier wurde die Einzelmolekülinformation der dSTORM-Filme genutzt, um unterschiedliche Grade von DNA- bzw. Chromatin-Akkumulation zu vergleichen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass wildtypisches D1 DNA vernetzen kann. Dies erfolgt über die sogenannten AT-Haken-Motive. Sobald diese alle durch Mutation funktionsunfähig gemacht werden - wie bei der verwendeten R10xG-Mutante - lässt sich keine Akkumulation der DNA mehr beobachten. Neben der Chromatinaggregation durch D1-Expression konnte in FRAP-Experimenten gezeigt werden, dass nur die "echten" AT-Haken eine hohe Affinität zum Chromatin aufweisen, die sogenannten "potentiellen" hingegen nicht. / Localization microscopy is a new and promising imaging technique, which provides detailed insights into cellular organization and structural composition of cells with high spatial resolution. Due to the challenging preparation of samples and demanding imaging procedure, its potential and reliability had to be proven. Until recently the resolution has been shown mainly on microtubules, whose structure is already visible in confocal images. This thesis introduced the nuclear pore complex (NPC) as a more demanding model structure for super-resolution fluorescence microscopy as the structure of NPCs can not be resolved with conventional fluorescence microscopy. For this purpose nuclear envelopes of Xenopus laevis oocytes were highly resolved with dSTORM (direct stochastic optical reconstruction microscopy). With this localization microscopy method it was further possible to resolve the eightfold symmetry of nuclear pore complexes with light microscopy for the first time. In addition the central channel could be resolved with a diameter of about 40 nm. Furthermore, the localizations were used for single particle averaging, a well known image analysis method from electron microscopy, to calculate an average structure. Double staining of NPCs was used to check the potential of two-color imaging with dSTORM. Beside the common way of sequential imaging with two clearly spectrally separated dyes, a spectral demixing approach with spectrally overlapping dyes was applied. Labeling the nuclear envelope was also suitable for 3D measurements using two different approaches, i.e. biplane and astigmatism. In this case, labeled NPCs of Xenopus laevis A6-cells were used to illustrate the bending of the nucleus. dSTORM can be applied not only in fixed but also in living cells. Immobile proteins such as H2B or lamin C are especially suitable for this approach. Using fusion proteins with SNAP-Tag or Halo-Tag, it was shown that photoswitching of commercially available organic dyes is possible in an endogenous cellular environment and thus enabeling dSTORM in living cells. Another aspect of this work covers correlative microscopy using dSTORM and scanning electron microscopy (SEM). Therefor nuclear envelopes of Xenopus laevis were first imaged with dSTORM and then prepared for SEM. After that, corresponding areas were imaged with SEM. The resulting correlative images showed clearly that - assuming one has appropriate samples - dSTORM and SEM can be fairly combined. This way specifically labeled proteins can be imaged with nearly molecular resolution in the context of their structural environment. Since the quality of localization microscopy strongly depends on sample preparation, ongoing developments of labeling protocols are required. On this premise an optimized labeling protocol called ClickOx was developed. ClickOx clearly preserves the fine structure of actin filaments and the fluorescence of fluorescent proteins when using copper-catalyzed azide-alkine-cycloaddition. Whereas fine cellular structures such as actin filaments are affected by reactive oxygen species (ROS) under standard clicking procedures, the new protocol, which contains an enzymatic oxygen scavenger, protects proteins and thus cellular structures from reactions with ROS. This demonstrates the importance of further developing even so called "well established" protocols, because some side effects may appear only in super-resolution. Another aspect adressed the influence of D1 on chromatin organization. Hints for a possible DNA cross-linking ability of D1 were collected using different microscopic approaches. The single-molecule information of dSTORM measurements was used to analyse chromatin aggregation induced by D1 expression. The results indicate that wildtype D1 can cross-link DNA with its AT-hooks. Consequently the loss-of-function mutant R10xG is unable to aggregate chromatin. Furthermore FRAP experiments were performed to demonstrate that only "true" AT-hooks in D1 have a strong affinity to chromatin, but not the so called "potential" AT-hooks.

The interaction of synaptic proteins orchestrate the function of one of the most complex organs, the brain. The multitude of molecular elements influencing neurological correlations makes imaging processes complicated since conventional fluorescence microscopy methods are unable to resolve structures beyond the diffraction-limit. The implementation of super-resolution fluorescence microscopy into the field of neuroscience allows the visualisation of the fine details of neural connectivity. The key element of my thesis is the super-resolution technique dSTORM (direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy) and its optimisation as a multi-colour approach. Capturing more than one target, I aim to unravel the distribution of synaptic proteins with nanometer precision and set them into a structural and quantitative context with one another. Therefore dSTORM specific protocols are optimized to serve the peculiarities of particular neural samples. In one project the brain derived neurotrophic factor (BDNF) is investigated in primary, hippocampal neurons. With a precision beyond 15 nm, preand post-synaptic sites can be identified by staining the active zone proteins bassoon and homer. As a result, hallmarks of mature synapses can be exhibited. The single molecule sensitivity of dSTORM enables the measurement of endogenous BDNF and locates BDNF granules aligned with glutamatergic pre-synapses. This data proofs that hippocampal neurons are capable of enriching BDNF within the mature glutamatergic pre-synapse, possibly influencing synaptic plasticity. The distribution of the metabotropic glutamate receptor mGlu4 is investigated in physiological brain slices enabling the analysis of the receptor in its natural environment. With dual-colour dSTORM, the spatial arrangement of the mGlu4 receptor in the pre-synaptic sites of parallel fibres in the molecular layer of the mouse cerebellum is visualized, as well as a four to six-fold increase in the density of the receptor in the active zone compared to the nearby environment. Prior functional measurements show that metabotropic glutamate receptors influence voltage-gated calcium channels and proteins that are involved in synaptic vesicle priming. Corresponding dSTORM data indeed suggests that a subset of the mGlu4 receptor is correlated with the voltage-gated calcium channel Cav2.1 on distances around 60 nm. These results are based on the improvement of the direct analysis of localisation data. Tools like coordinated based correlation analysis and nearest neighbour analysis of clusters centroids are used complementary to map protein connections of the synapse. Limits and possible improvements of these tools are discussed to foster the quantitative analysis of single molecule localisation microscopy data. Performing super-resolution microscopy on complex samples like brain slices benefits from a maximised field of view in combination with the visualisation of more than two targets to set the protein of interest in a cellular context. This challenge served as a motivation to establish a workflow for correlated structured illumination microscopy (SIM) and dSTORM. The development of the visualisation software coSIdSTORM promotes the combination of these powerful super-resolution techniques even on separated setups. As an example, synapses in the cerebellum that are affiliated to the parallel fibres and the dendrites of the Purkinje cells are identified by SIM and the protein bassoon of those pre-synapses is visualised threedimensionally with nanoscopic precision by dSTORM. In this work I placed emphasis on the improvement of multi-colour super-resolution imaging and its analysing tools to enable the investigation of synaptic proteins. The unravelling of the structural arrangement of investigated proteins supports the building of a synapse model and therefore helps to understand the relation between structure and function in neural transmission processes. / Das Zusammenspiel von synaptischen Proteinen organisiert präzise die Funktion eines der komplexesten Organe, dem Gehirn. Die Vielfalt der molekularen Bestandteile, die diese neurologischen Beziehungen beeinflussen, verkomplizieren den Bildgebungsprozess, da die konventionellen Fluoreszenzmikroskopiemethoden Strukturen, die kleiner sind als das Beugungslimit, nicht auflösen können. Die Implementierung der hochauflösenden Fluoreszenzmikroskopie in das Gebiet der Neurowissenschaften ermöglicht die Visualisierung feiner Details neurologischer Verbindungen. Die hochauflösende Mikroskopietechnik dSTORM (direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy) und dessen Optimierung als Mehrfarbenanwendung sind Schlüsselelemente meiner Doktorarbeit. Mit der Möglichkeit mehr als ein Protein zu messen, ist es mein Ziel die Verteilung synaptischer Proteine mit nanometer Genauigkeit zu entschlüsseln und diese in ein strukturelles und quantitativ Verhältnis zueinander zu setzen. Aus diesem Grund wurden dSTORM spezifische Protokolle den Besonderheiten der jeweiligen neuronalen Proben angepasst und optimiert. In einem Projekt wird der neurotrophe Faktor BDNF (brain derived neurotrophic factor) in primären hippocampalen Neuronen untersucht. Mit einer Auflösungspräzision von unter 15 nm kann durch eine Färbung der Proteine Bassoon und Homer in der aktiven Zone die prä- und postsynaptische Seite identifiziert werden. Daraus resultierend können Kennzeichen für vollentwickelte Synapsen erfasst werden. Die Einzelmolekülsensitivität von dSTORM ermöglicht erstmalig die Messung von endogenem BDNF und zeigt, dass die BDNF Gruppierungen entlang von glutamatergen Präsynapsen verteilt sind. Diese Daten beweisen, dass hippocampale Neuronen die Möglichkeit haben, BDNF in der vollausgebildeten glutamatergen Präsynapse anzureichern und somit möglicherweise synaptische Plastizität beeinflussen. Die Verteilung des metabotropen Glutamatrezeptors mGlu4 wird in physiologischen Gehirnschnitten untersucht. Das ermöglicht den Rezeptor in seiner natürlichen Umgebung zu analysieren. Mit Zweifarben-dSTORM Messungen wird das räumliche Arrangement der mGlu4 Rezeptoren in der Präsynapse der parallelen Fasern der molekularen Schicht des Mauskleinhirns visualisiert und eine vier- bis sechsfache erhöhte Dichte des Rezeptors in der aktiven Zone, verglichen mit dem näheren Umfeld, aufgezeigt. Vorausgegangende funktionale Messungen zeigen, dass metabotrope Glutamatrezeptoren spannungsgesteuerte Calciumkanäle und Proteine, die in synaptische Vesikelgrundierung involviert sind, beeinflussen. Entsprechende dSTORM Daten deuten darauf hin, dass ein Teil der mGlu4 Rezeptoren mit dem spannungsgesteuerten Calciumkanal Cav2.1 auf einer Distanz von circa 60 nm korreliert ist. Diese Ergebnisse basieren auf der Verbesserung der direkten Analyse der Lokalisationsdatensätze. Werkzeuge, wie die Koordinaten basierte Korrelationsanalyse und die Nächste Nachbaranalyse von Clusterschwerpunkten werden sich ergänzend benutzt, um ein umfassendes Bild von Proteinverbindungen in der Synapse zu erzeugen. Die Grenzen und die Verbesserungsmöglichkeiten dieser Werkzeuge werden diskutiert, um die quantitative Analyse von Einzelmoleküldatensätzen voranzubringen. Die Durchführung von hochauflösender Mikroskopie an komplexen Proben, wie Gehirnschnitten, wird begünstigt durch die Maximierung der Aufnahmefläche in Kombination mit der Möglichkeit mehr als zwei Zielstrukturen zu visualisieren, um somit das Protein von primären Interesse in einen zellulären Zusammenhang zu setzen. Diese Herausforderung hat als Motivation gedient, ein Messprotokoll für korrelierte Strukturierte Beleuchtungsmikroskopie (SIM) und dSTORM zu etablieren. Die Entwicklung der Visualisierungssoftware coSIdSTORM erleichtert die Kombination dieser beiden leistungsstarken, hochauflösenden Techniken, sogar wenn diese auf getrennten Mikroskopieaufbauten umgesetzt werden. Als ein Beispiel werden Synapsen, die zwischen den parallelen Fasern in der molekularen Schicht des Cerebellums und den Purkinje-Zellen ausgebildet werden, mit SIM identifiziert und das Protein Bassoon in diesen Präsynapsen wird mit einer nanometergenauen Präzision drei-dimensional mit dSTORM Messungen visualisiert. In meiner Arbeit habe ich den Fokus auf die Weiterentwickelung von hochauflösender Mehrfarbenmikroskopie und die damit verbundenen analytischen Werkzeuge gelegt, sodass die Untersuchung von synaptischen Proteinen ermöglicht wird. Die Herausarbeitung des strukturellen Arrangements der untersuchten synaptischen Proteine unterstützt den Aufbau eines Models der Synapse und erweitert somit das Verständnis des Zusammenhangs von Struktur und Funktion in neuronalen Übertragungsvorgängen.

Erfolgreiche Unternehmen denken intensiv über den eigentlichen Nutzen ihres Unternehmens für Kunden nach. Diese versuchen, ihrer Konkurrenz voraus zu sein, und zwar durch gute Ideen, Innovationen und Kreativität. Dabei wird Erfolg anhand von Metriken gemessen, wie z.B. der Anzahl der loyalen Kunden oder der Anzahl der Käufer. Gegeben, dass der Wettbewerb durch die Globalisierung, Deregulierung und technologische Innovation in den letzten Jahren angewachsen ist, spielen die richtigen Entscheidungen für den Erfolg gerade im operativen Geschäft der sämtlichen Bereiche des Unternehmens eine zentrale Rolle. Vor diesem Hintergrund entstammen die in der vorliegenden Arbeit zur Evaluation der Methoden des maschinellen Lernens untersuchten Entscheidungsprobleme vornehmlich der Entscheidungsunterstützung. Hierzu gehören Klassifikationsprobleme wie die Kreditwürdigkeitsprüfung im Bereich Credit Scoring und die Effizienz der Marketing Campaigns im Bereich Direktmarketing. In diesem Kontext ergaben sich Fragestellungen für die korrelativen Modelle, nämlich die Untersuchung der Eignung der Verfahren des maschinellen Lernens für den Bereich des Credit Scoring, die Kalibrierung der Wahrscheinlichkeiten, welche mithilfe von Verfahren des maschinellen Lernens erzeugt werden sowie die Konzeption und Umsetzung einer Synergie-Heuristik zwischen den Methoden der klassischen Statistik und Verfahren des maschinellen Lernens. Desweiteren wurden kausale Modelle für den Bereich Direktmarketing (sog. Uplift-Effekte) angesprochen. Diese Themen wurden im Rahmen von breit angelegten empirischen Studien bearbeitet. Zusammenfassend ergibt sich, dass der Einsatz der untersuchten Verfahren beim derzeitigen Stand der Forschung zur Lösung praxisrelevanter Entscheidungsprobleme sowie spezifischer Fragestellungen, welche aus den besonderen Anforderungen der betrachteten Anwendungen abgeleitet wurden, einen wesentlichen Beitrag leistet. / Nowadays right decisions, being it strategic or operative, are important for every company, since these contribute directly to an overall success. This success can be measured based on quantitative metrics, for example, by the number of loyal customers or the number of incremental purchases. These decisions are typically made based on the historical data that relates to all functions of the company in general and to customers in particular. Thus, companies seek to analyze this data and apply obtained knowlegde in decision making. Classification problems represent an example of such decisions. Classification problems are best solved, when techniques of classical statistics and these of machine learning are applied, since both of them are able to analyze huge amount of data, to detect dependencies of the data patterns, and to produce probability, which represents the basis for the decision making. I apply these techniques and examine their suitability based on correlative models for decision making in credit scoring and further extend the work by causal predictive models for direct marketing. In detail, I analyze the suitability of techniques of machine learning for credit scoring alongside multiple dimensions, I examine the ability to produce calibrated probabilities and apply techniques to improve the probability estimations. I further develop and propose a synergy heuristic between the methods of classical statistics and techniques of machine learning to improve the prediction quality of the former, and finally apply conversion models to turn machine learning techqiques to account for causal relationship between marketing campaigns and customer behavior in direct marketing. The work has shown that the techniques of machine learning represent a suitable alternative to the methods of classical statistics for decision making and should be considered not only in research but also should find their practical application in real-world practices.