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Item type: Item , Triadisches Modell der Genomregulation bei Autismus : Initiatoren, Modulatoren und Effektoren(Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026) Martin, Paul; Seidel, LutzAutismus entsteht aus dem Zusammenspiel genetischer, epigenetischer und entwicklungsbiologischer Prozesse, deren funktionale Verknüpfung bislang nur unzureichend verstanden ist. Die Forschung behandelt diese Ebenen häufig getrennt, was zu einem fragmentierten Bild der zugrunde liegenden Mechanismen führt. Diese Arbeit entwickelt ein triadisches GenomRegulations-Framework, das drei zentrale Mechanismen – de-novo-Mutationen als Initiatoren, epigenetische Prozesse als Modulatoren und dysregulierte Entwicklungsprogramme als Effektoren – als dynamisch miteinander verschränkte Ebenen beschreibt. Das Modell erklärt, wie unterschiedliche genetische Ausgangsbedingungen in gemeinsame funktionelle Endpunkte münden können und warum identische Varianten zu variablen Phänotypen führen. Es bietet damit eine mechanistische Grundlage für die ausgeprägte Heterogenität autistischer Entwicklungsverläufe und die wiederkehrenden Muster in Genexpression und neuronaler Organisation. Abschließend werden die Implikationen für Diagnostik und Forschung diskutiert, einschließlich der Notwendigkeit mehrschichtiger Ansätze, die genetische, epigenetische und programmatische Ebenen gemeinsam berücksichtigen. Das Framework integriert bestehende Befunde und eröffnet neue Perspektiven für zukünftige empirische Untersuchungen.Item type: Item , Reduzierte Endocannabinoid-Signalgebung bei Autismus-Spektrum-Störung : Eine systematische Übersichtsarbeit und Meta-Analyse(Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026) Seidel, LutzDas Endocannabinoid-System (ECS) reguliert die neuronale Entwicklung, synaptische Plastizität, Stressreaktivität und das Sozialverhalten. Studien zu peripheren Endocannabinoiden bei AutismusSpektrum-Störung (ASS) liefern bislang uneinheitliche Ergebnisse. Eine quantitative Synthese ist erforderlich, um zu klären, ob spezifische Veränderungen der Endocannabinoide robuste biologische Marker für ASS darstellen.Item type: Item , Ein alternativer antifungaler Ansatz : Sabotage der Anpassungsfähigkeit pathogener Pilze durch Modulation von TORC1-Netzwerken, epigenetischer Plastizität, Stressachsen, Membranbiophysik und Eisenhomöostase(Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026) Seidel, Lutz; Martin, PaulDie antifungale Resistenz nimmt weltweit rapide zu und gefährdet die Wirksamkeit der wenigen verfügbaren Wirkstoffklassen. Bestehende Antimykotika greifen überwiegend einzelne Enzyme oder lineare Stoffwechselwege an, die evolutionär leicht zu umgehen sind. Dieses konzeptionelle Papier schlägt eine alternative therapeutische Strategie vor, die nicht auf die Hemmung klassischer Zielstrukturen wie Ergosterol- oder Zellwandsynthese abzielt, sondern auf die Sabotage der systemischen Anpassungsfähigkeit pathogener Pilze. Wir integrieren mechanistische, genetische und netzwerkbasierte Überlegungen und zeigen, wie fungenspezifische Module des TORC1-Netzwerks, epigenetische Plastizität, Stressachsen (HOG, MAPK, Calcineurin), Membranbiophysik und Eisenhomöostase unter wirtsabhängigen Bedingungen gezielt moduliert werden können. Am Beispiel von Candida albicans entwickeln wir ein konzeptionelles Arbeitsmodell, das verdeutlicht, wie kontextabhängige Aktivierung (37–40 °C, Serum, ROS, Hypoxie) antifungale Aktivität im Wirt ermöglicht, ohne Umwelt-Selektionsdruck zu erzeugen. Dieser Ansatz ist resistenzrobust, One-Health-kompatibel und könnte die Grundlage für eine neue Klasse antifungaler Therapeutika bilden, die die Anpassungsfähigkeit von Pilzen statt einzelner Enzyme angreift.Item type: Item , Substanzgebrauch und Selbstmedikation bei Autismus und ADHS : Eine systematische Übersicht(Genève : CERN, 2026) Seidel, Lutz; Martin, PaulDiese Arbeit untersucht funktionalen Substanzgebrauch bei neurodivergenten Menschen aus einer kulturwissenschaftlich informierten, neurodiversitätsorientierten Perspektive. Im Gegensatz zu gängigen Modellen, die Substanzgebrauch primär als Ausdruck individueller Fehlanpassung oder Sucht interpretieren, zeigt die Analyse, dass viele neurodivergente Menschen Substanzen nutzen, um sensorische Überlastung, emotionale Dysregulation, soziale Überforderung oder chronische Stresszustände zu regulieren. Substanzen übernehmen dabei Funktionen, die in einem idealen Versorgungssystem durch Diagnostik, Therapie und soziale Unterstützung abgedeckt wären. Die Arbeit zeigt, dass funktionaler Konsum nicht isoliert betrachtet werden kann, sondern eingebettet ist in ein Gefüge aus diagnostischen Lücken, institutionellen Barrieren und gesellschaftlichen Normen. Unterdiagnostizierung, Fehldiagnosen und unpassende therapeutische Angebote tragen ebenso zur Entstehung funktionalen Konsums bei wie ableistische Sprachmuster und kulturelle Erwartungen an Anpassung und Produktivität. Diagnostik wird dabei nicht als rein medizinisches Verfahren verstanden, sondern als kulturelle Praxis, die soziale Ordnung herstellt und neurodivergente Lebensweisen häufig marginalisiert. Auf Grundlage qualitativer Daten, theoretischer Modelle und subjektiver Erfahrungsberichte entwickelt die Arbeit ein integratives Rahmenmodell, das funktionalen Substanzgebrauch als kontextabhängige Bewältigungsstrategie beschreibt. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass eine wirksame Prävention und Versorgung nicht allein auf individueller Ebene ansetzen kann, sondern strukturelle Veränderungen erfordert: ND-sensible Diagnostik, barrierefreie therapeutische Angebote, partizipative Forschung und gesellschaftliche Rahmenbedingungen, die neurodivergente Bedürfnisse ernst nehmen. Die Arbeit leistet damit einen Beitrag zu einem differenzierten Verständnis neurodivergenten Substanzgebrauchs und zeigt Wege auf, wie Versorgungssysteme gestaltet werden können, die neurodivergente Menschen nicht zur Anpassung zwingen, sondern ihnen ermöglichen, ihre Lebensrealität ohne ständige Überforderung zu gestalten.Item type: Item , Psychohygiene und Alltagsstrategien neurodivergenter Menschen : Zwischen Reizschutz, Selbstfürsorge und spiritueller Praxis(Genève : CERN, 2026) Seidel, Lutz; Martin, PaulDiese Arbeit untersucht die Bedeutung von Psychohygiene und alltagspraktischen Strategien zur Förderung psychischer Gesundheit aus einer neurodivergenten Perspektive, mit besonderem Fokus auf autistische Menschen. Sie richtet sich insbesondere an Fachpersonen, Angehörige und Betroffene, die sich mit den spezifischen Herausforderungen und Ressourcen neurodivergenter Lebensrealitäten auseinandersetzen. Ziel ist es, theoretische Grundlagen mit konkreten Handlungsempfehlungen zu verbinden, die auf die sensorischen, sozialen und strukturellen Bedürfnisse autistischer Personen zugeschnitten sind. Methodisch basiert die Arbeit auf einer Literaturrecherche sowie der Analyse erfahrungsbasierter und praxisorientierter Ansätze aus Psychologie, Disability Studies und Selbstvertretung. Die Ergebnisse zeigen, dass individuell anpassbare, reizsensible und strukturgebende Maßnahmen wie Stimming, Reizregulation und soziale Selbstbestimmung einen zentralen Beitrag zur psychischen Stabilität leisten können. Die Arbeit schließt mit einem praxisorientierten Katalog an Strategien zur Stärkung der eigenen Psychohygiene im neurodivergenten Alltag.Item type: Item , Cannabiskonsum und Autismus : Substanzgebrauch als Strategie der Selbstregulationn(Genève : CERN, 2026) Seidel, Lutz; Martin, PaulDiese Arbeit entwickelt ein theoretisches Modell, das den Cannabiskonsum im Kontext von Autismus als potenziell funktionale Form der Selbstregulation versteht. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass autistische Menschen aufgrund sensorischer Besonderheiten, veränderter Stressphysiologie und interozeptiver Unterschiede häufig Zustände erleben, die schwer zu regulieren sind. Cannabis wird in diesem Zusammenhang nicht primär hedonistisch konsumiert, sondern erfüllt spezifische Funktionen: Es kann Übererregung dämpfen, affektive Zustände stabilisieren, soziale Interaktion erleichtern oder innere Zustände besser vorhersagbar machen. Die Arbeit integriert neurobiologische, psychologische und kulturelle Perspektiven und rückt insbesondere die Rolle des Endocannabinoid-Systems (ECS) in der Stressverarbeitung, Interozeption und Homöostase in den Fokus. Der Cannabiskonsum wird als Teil eines kulturübergreifenden, evolutionär verankerten Musters funktionaler Selbstmedikation verstanden. Die Grenze zwischen funktionalem und riskantem Gebrauch wird dabei nicht pharmakologisch, sondern ökologisch definiert abhängig von individuellen Bedürfnissen, sozialen Bedingungen und der Fähigkeit zur Selbstwahrnehmung. Die Arbeit plädiert für eine differenzierte, nicht-moralisierende Auseinandersetzung mit Substanzgebrauch im Kontext von Neurodivergenz und betont die Bedeutung informierter Begleitung und psychoedukativer Zugänge im Umgang mit psychoaktiven Substanzen.Item type: Item , Endocannabinoid-System und Autismus : Neurobiologische Grundlagen, klinische Relevanz und gesellschaftliche Perspektiven(Genève : CERN, 2026) Martin, Paul; Seidel, LutzDas Endocannabinoid-System (ECS) ist ein komplexes neuromodulatorisches Netzwerk, das zentrale Funktionen in der Regulation von Homöostase, Stressverarbeitung, neuronaler Plastizität und sozialem Verhalten übernimmt. In den letzten Jahren ist das Interesse an seiner Rolle bei neurodivergenten Entwicklungsverläufen insbesondere bei Autismus Spektrum-Störungen (ASS) deutlich gestiegen. Diese Arbeit bietet einen interdisziplinären Überblick über die neurobiologischen Grundlagen des ECS und beleuchtet dessen potenzielle Relevanz für das Verständnis autistischer Phänomene. Basierend auf tierexperimentellen und klinischen Studien wird eine mögliche Dysregulation des ECS bei autistischen Personen diskutiert, insbesondere im Hinblick auf veränderte Anandamid-Spiegel und CB1-Rezeptoraktivität. Eine aktuelle Metaanalyse weist auf konsistente Abweichungen in peripheren endocannabinoiden Markern hin. Darüber hinauswerden diagnostische und therapeutische Implikationen sowie ethische und gesellschaftliche Fragestellungen im Kontext neurodiversitätssensibler Forschung erörtert. Die Arbeit plädiert für eine partizipative, interdisziplinäre und ethisch reflektierte Weiter Entwicklung des Forschungsfeldes, um das Potenzial des ECS verantwortungsvoll für eine individualisierte und inklusive Versorgung neurodivergenter Menschen zu erschließen.Item type: Item , Substanzen als Werkzeuge der Selbstregulation : Zwischen Neurodivergenz, Kultur und der Biologie der Selbstmedikation(Genève : CERN, 2026-02-18) Seidel, Lutz; Martin, PaulDiese Arbeit entwickelt ein theoretisches Modell, das Substanzgebrauch im Kontext von Neurodivergenz als funktionale Form der Selbstregulation versteht. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass neurodivergente Menschen aufgrund sensorischer Besonderheiten, veränderter Stressphysiologie und unterschiedlicher interozeptiver Wahrnehmung häufiger Zustände erleben, die schwer zu regulieren sind. Substanzen werden in diesem Rahmen nicht primär hedonistisch genutzt, sondern erfüllen spezifische Funktionen: Sie dämpfen Überlastung, stabilisieren Aufmerksamkeit, erleichtern soziale Interaktion oder machen innere Zustände vorhersehbarer. Die Arbeit verbindet biologische, kulturelle und anthropologische Perspektiven. Sie zeigt, dass Substanzgebrauch evolutionäre Wurzeln besitzt, im Tierreich als Form der Selbstmedikation vorkommt und in menschlichen Kulturen seit Jahrtausenden in soziale, rituelle und medizinische Systeme eingebettet ist. Moderne Prohibitionslogiken werden als historisch junge, kulturell spezifische Narrative verstanden, die funktionale Aspekte des Substanzgebrauchs häufig überdecken. Im Zentrum steht ein Modell der Psychohygiene, das Substanzgebrauch als Teil eines dynamischen Gleichgewichts zwischen Belastung und Entlastung beschreibt. Die Grenze zwischen funktionaler und riskanter Nutzung wird dabei nicht pharmakologisch definiert, sondern ökologisch: Sie hängt von verfügbaren Ressourcen, sozialen Bedingungen und der Fähigkeit ab, innere Zustände wahrzunehmen und zu interpretieren. Aufklärung und Begleitung werden als zentrale Elemente eines reflektierten Umgangs mit Substanzen verstanden nicht normativ, sondern befähigend. Diese Arbeit erhebt keinen therapeutischen Anspruch, sondern bietet einen theoretischen Rahmen, der neue Perspektiven auf Substanzgebrauch und Neurodivergenz eröffnet. Sie zeigt, dass ein differenziertes Verständnis nur möglich ist, wenn biologische, kulturelle und individuelle Ebenen gemeinsam betrachtet werden. Das Modell lädt dazu ein, Substanzgebrauch jenseits von Pathologisierung und Moralisierung zu denken und die Vielfalt menschlicher Selbstregulation ernst zu nehmen.Item type: Item , Bewusstsein und Neurodivergenz : Eine transdisziplinäre Annäherung an veränderte Bewusstseinszustände(Genève : CERN, 2026) Martin, Paul; Seidel, LutzViele neurodivergente Menschen erleben früh das Gefühl, nicht von dieser Welt zu sein ein tiefes Fremdheitsgefühl gegenüber einer Umwelt, die nach anderen Regeln zu funktionieren scheint. Auf der Suche nach Erklärung und Integration stoßen sie häufig auf Praktiken der Bewusstseinsmodulation: Meditation, Atemtechniken, spirituelle Rituale und nicht selten auch auf psychedelische Substanzen. Diese Arbeit zeichnet den Weg der Bewusstwerdung aus ND Perspektive nach nicht als hedonistische Eskapade, sondern als existenziellen Versuch, Anschluss an eine neurotypische Welt zu finden. Dabei werden zentrale Ideen von Leary, Huxley und Wilson aufgegriffen, um die kulturelle, psychologische und spirituelle Dimension dieser Suche zu beleuchten. Ziel ist es, ein tieferes Verständnis für die Bedeutung veränderter Bewusstseinszustände im Leben neurodivergenter Menschen zu entwickeln und neue Perspektiven für Forschung, Therapie und gesellschaftliche Anerkennung zu eröffnen.Item type: Item , Digitalisierung in den Gesundheitsberufen([Leverkusen] : Verlag Barbara Budrich, 2024) Weyland, Ulrike; Koschel, Wilhelm; Reiber, Karin; Dorin, Lena; Peters, Miriam; Arndt, Laura; Behr, Dominik; Bergmann, Dana; Buchmann, Ulrike; Ebbighausen, Marc; Engl, Anna-Teresa; Ettl, Katrin; Fathi, Madjid; Fischer, Andreas; Freese, Christiane; Haussmann, Andreas; Hiestand, Stefanie; Hofstetter, Sebastian; Hüttner, Aneli; Jahn, Patrick; Jürgensen, Anke; Kaiser, Sophie; Kaufhold, Marisa; Kismihók, Gábor; Klus, Christina; Kobus, Julia; Köhler, Sonja; Kraft, Bernhard; Makowsky, Katja; Meng, Michael; Michel, Natalie; Nagel, Lisa; Nauerth, Annette; Nerdel, Claudia; Paulicke, Denny; Preißler, Ronja; Rasheed, Hasan A.; Rechl, Friederike; Richter, Katja E.; Richter, Patrick; Schröder, Martina; Schröer, Laura; Schwarz, Karsten; Seltrecht, Astrid; Steindorff, Jenny-Victoria; Stirner, Alexander; Stoevesandt, Dietrich; Völz, Silke; Wagner-Herrbach, Cornelia; Weber, Christian; Wittmann, Eveline; Zepelin, Lyn Anne von; Ziegler, Sven; Zilezinski, MaxDigitale Technologien führen zu veränderten Kommunikations-, Lern- und Arbeitsformen. Für die Gesundheitsberufe ergeben sich durch die Digitalisierung vielfältige Veränderungen und Herausforderungen, die bei positiver Wendung auch als Chance verstanden werden können. Wenn Digitalisierungsprozesse in den Gesundheitsberufen aktiv durch die Berufsgruppen mitgestaltet werden, so können positive Ansätze für die Versorgung hilfs- und pflegebedürftiger Menschen entwickelt werden, aber ebenso für die Professionalisierung der Fachkräfte und des beruflichen Bildungspersonals. Dieser Band dokumentiert die Beiträge zum AG-BFN-Forum „Digitalisierung in den Gesundheitsberufen“, das im Oktober 2021 an der Universität Münster stattfand. Im Fokus stehen aktuelle Entwicklungen in den Bereichen Digitalität in pflege- und gesundheitsberuflichen Handlungsfeldern, Professionalisierung des Bildungspersonals und digital gestützte Lehr-/Lernszenarien in den Gesundheitsberufen.Item type: Item , An Artificial Intelligence-Based Tool for Data Analysis and Prognosis in Cancer Patients: Results from the Clarify Study(Basel : MDPI, 2022) Torrente, María; Sousa, Pedro A.; Hernández, Roberto; Blanco, Mariola; Calvo, Virginia; Collazo, Ana; Guerreiro, Gracinda R.; Núñez, Beatriz; Pimentao, Joao; Sánchez, Juan Cristóbal; Campos, Manuel; Costabello, Luca; Novacek, Vit; Menasalvas, Ernestina; Vidal, María Esther; Provencio, MarianoBackground: Artificial intelligence (AI) has contributed substantially in recent years to the resolution of different biomedical problems, including cancer. However, AI tools with significant and widespread impact in oncology remain scarce. The goal of this study is to present an AI-based solution tool for cancer patients data analysis that assists clinicians in identifying the clinical factors associated with poor prognosis, relapse and survival, and to develop a prognostic model that stratifies patients by risk. Materials and Methods: We used clinical data from 5275 patients diagnosed with non-small cell lung cancer, breast cancer, and non-Hodgkin lymphoma at Hospital Universitario Puerta de Hierro-Majadahonda. Accessible clinical parameters measured with a wearable device and quality of life questionnaires data were also collected. Results: Using an AI-tool, data from 5275 cancer patients were analyzed, integrating clinical data, questionnaires data, and data collected from wearable devices. Descriptive analyses were performed in order to explore the patients’ characteristics, survival probabilities were calculated, and a prognostic model identified low and high-risk profile patients. Conclusion: Overall, the reconstruction of the population’s risk profile for the cancer-specific predictive model was achieved and proved useful in clinical practice using artificial intelligence. It has potential application in clinical settings to improve risk stratification, early detection, and surveillance management of cancer patients.Item type: Item , Traditional Machine Learning Models and Bidirectional Encoder Representations From Transformer (BERT)-Based Automatic Classification of Tweets About Eating Disorders: Algorithm Development and Validation Study(Toronto : [Verlag nicht ermittelbar], 2022) Benítez-Andrades, José Alberto; Alija-Pérez, José-Manuel; Vidal, Maria-Esther; Pastor-Vargas, Rafael; García-Ordás, María TeresaBackground: Eating disorders affect an increasing number of people. Social networks provide information that can help. Objective: We aimed to find machine learning models capable of efficiently categorizing tweets about eating disorders domain. Methods: We collected tweets related to eating disorders, for 3 consecutive months. After preprocessing, a subset of 2000 tweets was labeled: (1) messages written by people suffering from eating disorders or not, (2) messages promoting suffering from eating disorders or not, (3) informative messages or not, and (4) scientific or nonscientific messages. Traditional machine learning and deep learning models were used to classify tweets. We evaluated accuracy, F1 score, and computational time for each model. Results: A total of 1,058,957 tweets related to eating disorders were collected. were obtained in the 4 categorizations, with The bidirectional encoder representations from transformer-based models had the best score among the machine learning and deep learning techniques applied to the 4 categorization tasks (F1 scores 71.1%-86.4%). Conclusions: Bidirectional encoder representations from transformer-based models have better performance, although their computational cost is significantly higher than those of traditional techniques, in classifying eating disorder-related tweets.Item type: Item , Non Thermal Plasma Sources of Production of Active Species for Biomedical Uses: Analyses, Optimization and Prospect(London : IntechOpen, 2011) Yousfi, M.; Merbahi, N.; Sarrette, P. J.; Eichwald, O.; Ricard, A.; Gardou, J.P.; Ducasse, O.; Benhenni, M.; Fazel-Rezai, Reza[no abstract available]Item type: Item , The systems biology format converter(London : BioMed Central, 2016) Rodriguez, Nicolas; Pettit, Jean-Baptiste; Dalle Pezze, Piero; Li, Lu; Henry, Arnaud; van Iersel, Martijn P.; Jalowicki, Gael; Kutmon, Martina; Natarajan, Kedar N.; Tolnay, David; Stefan, Melanie I.; Evelo, Chris T.; Le Novère, NicolasBackground: Interoperability between formats is a recurring problem in systems biology research. Many tools have been developed to convert computational models from one format to another. However, they have been developed independently, resulting in redundancy of efforts and lack of synergy. Results: Here we present the System Biology Format Converter (SBFC), which provide a generic framework to potentially convert any format into another. The framework currently includes several converters translating between the following formats: SBML, BioPAX, SBGN-ML, Matlab, Octave, XPP, GPML, Dot, MDL and APM. This software is written in Java and can be used as a standalone executable or web service. Conclusions: The SBFC framework is an evolving software project. Existing converters can be used and improved, and new converters can be easily added, making SBFC useful to both modellers and developers. The source code and documentation of the framework are freely available from the project web site.Item type: Item , New Paradigm for a targeted cancer therapeutic approach: A short review on potential synergy of gold nanoparticles and Cold Atmospheric Plasma(Basel : MDPI, 2017) Aryal, Sajesan; Bisht, GunjanApplication of Gold nanoparticles and Cold Atmospheric plasma as a targeted therapeutic adjunct has been widely investigated separately in cancer therapy. Gold nanoparticles, with their biocompatibility, lower cytotoxicity and superior efficacy, are becoming substantially more significant in modern cancer therapy. Likewise, cold atmospheric plasma, with rich reactive species including reactive oxygen species (ROS) and reactive nitrogen species (RNS), is being explored to selectively target and kill cancer cells, making them a promising anticancer agent. Recent scientific studies have shown that there is a potential synergy between these two aspects. Induction of apoptosis/necrosis due to oxidative stress may be a probable mechanism of their cytotoxic effect. The synergetic effect of the two therapeutic approaches could be tantamount to maximized targeted efficacy on the treatment of diseases like cancer.Item type: Item , SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python(London [u.a.] : Nature Publishing Group, 2020) Virtanen, Pauli; Gommers, Ralf; Oliphant, Travis E.; Haberland, Matt; Reddy, Tyler; Cournapeau, David; Burovski, Evgeni; Peterson, Pearu; Weckesser, Warren; Bright, Jonathan; van der Walt, Stéfan J.; Brett, Matthew; Wilson, Joshua; Millman, K. Jarrod; Mayorov, Nikolay; Nelson, Andrew R. J.; Jones, Eric; Kern, Robert; Larson, Eric; Carey, C J; Polat, İlhan; Feng, Yu; Moore, Eric W.; VanderPlas, Jake; Laxalde, Denis; Perktold, Josef; Cimrman, Robert; Henriksen, Ian; Quintero, E. A.; Harris, Charles R.; Archibald, Anne M.; Ribeiro, Antônio H.; Pedregosa, Fabian; van Mulbregt, Paul; Vijaykumar, Aditya; Bardelli, Alessandro Pietro; Rothberg, Alex; Hilboll, Andreas; Kloeckner, Andreas; Scopatz, Anthony; Lee, Antony; Rokem, Ariel; Woods, C. Nathan; Fulton, Chad; Masson, Charles; Häggström, Christian; Fitzgerald, Clark; Nicholson, David A.; Hagen, David R.; Pasechnik, Dmitrii V.; Olivetti, Emanuele; Martin, Eric; Wieser, Eric; Silva, Fabrice; Lenders, Felix; Wilhelm, Florian; Young, G.; Price, Gavin A.; Ingold, Gert-Ludwig; Allen, Gregory E.; Lee, Gregory R.; Audren, Hervé; Probst, Irvin; Dietrich, Jörg P.; Silterra, Jacob; Webber, James T; Slavič, Janko; Nothman, Joel; Buchner, Johannes; Kulick, Johannes; Schönberger, Johannes L.; de Miranda Cardoso, José Vinícius; Reimer, Joscha; Harrington, Joseph; Rodríguez, Juan Luis Cano; Nunez-Iglesias, Juan; Kuczynski, Justin; Tritz, Kevin; Thoma, Martin; Newville, Matthew; Kümmerer, Matthias; Bolingbroke, Maximilian; Tartre, Michael; Pak, Mikhail; Smith, Nathaniel J.; Nowaczyk, Nikolai; Shebanov, Nikolay; Pavlyk, Oleksandr; Brodtkorb, Per A.; Lee, Perry; McGibbon, Robert T.; Feldbauer, Roman; Lewis, Sam; Tygier, Sam; Sievert, Scott; Vigna, Sebastiano; Peterson, Stefan; More, Surhud; Pudlik, Tadeusz; Oshima, Takuya; Pingel, Thomas J.; Robitaille, Thomas P.; Spura, Thomas; Jones, Thouis R.; Cera, Tim; Leslie, Tim; Zito, Tiziano; Krauss, Tom; Upadhyay, Utkarsh; Halchenko, Yaroslav O.; Vázquez-Baeza, YoshikiSciPy is an open-source scientific computing library for the Python programming language. Since its initial release in 2001, SciPy has become a de facto standard for leveraging scientific algorithms in Python, with over 600 unique code contributors, thousands of dependent packages, over 100,000 dependent repositories and millions of downloads per year. In this work, we provide an overview of the capabilities and development practices of SciPy 1.0 and highlight some recent technical developments.Item type: Item , Correcting systematic errors by hybrid 2D correlation loss functions in nonlinear inverse modelling(San Francisco, California, US : PLOS, 2023) Mayerhöfer, Thomas G.; Noda, Isao; Pahlow, Susanne; Heintzmann, Rainer; Popp, JürgenRecently a new family of loss functions called smart error sums has been suggested. These loss functions account for correlations within experimental data and force modeled data to obey these correlations. As a result, multiplicative systematic errors of experimental data can be revealed and corrected. The smart error sums are based on 2D correlation analysis which is a comparably recent methodology for analyzing spectroscopic data that has found broad application. In this contribution we mathematically generalize and break down this methodology and the smart error sums to uncover the mathematic roots and simplify it to craft a general tool beyond spectroscopic modelling. This reduction also allows a simplified discussion about limits and prospects of this new method including one of its potential future uses as a sophisticated loss function in deep learning. To support its deployment, the work includes computer code to allow reproduction of the basic results.Item type: Item , Clonal Complexes Distribution of Staphylococcus aureus Isolates from Clinical Samples from the Caribbean Islands(Basel : MDPI, 2023) Monecke, Stefan; Akpaka, Patrick Eberechi; Smith, Margaret R.; Unakal, Chandrashekhar G.; Thoms Rodriguez, Camille-Ann; Ashraph, Khalil; Müller, Elke; Braun, Sascha D.; Diezel, Celia; Reinicke, Martin; Ehricht, RalfThe aim of this study was to comprehensively characterise S. aureus from the Caribbean Islands of Trinidad and Tobago, and Jamaica. A total of 101 S. aureus/argenteus isolates were collected in 2020, mainly from patients with skin and soft tissue infections. They were characterised by DNA microarray allowing the detection of ca. 170 target genes and assignment to clonal complexes (CC)s and strains. In addition, the in vitro production of Panton–Valentine leukocidin (PVL) was examined by an experimental lateral flow assay. Two isolates were identified as S. argenteus, CC2596. The remaining S. aureus isolates were assigned to 21 CCs. The PVL rate among methicillin-susceptible S. aureus (MSSA) isolates was high (38/101), and 37 of the 38 genotypically positive isolates also yielded positive lateral flow results. The isolate that did not produce PVL was genome-sequenced, and it was shown to have a frameshift mutation in agrC. The high rate of PVL genes can be attributed to the presence of a known local CC8–MSSA clone in Trinidad and Tobago (n = 12) and to CC152–MSSA (n = 15). In contrast to earlier surveys, the USA300 clone was not found, although one MSSA isolate carried the ACME element, probably being a mecA-deficient derivative of this strain. Ten isolates, all from Trinidad and Tobago, were identified as MRSA. The pandemic ST239–MRSA–III strain was still common (n = 7), but five isolates showed a composite SCCmec element not observed elsewhere. Three isolates were sequenced. That showed a group of genes (among others, speG, crzC, and ccrA/B-4) to be linked to its SCC element, as previously found in some CC5– and CC8–MRSA, as well as in S. epidermidis. The other three MRSA belonged to CC22, CC72, and CC88, indicating epidemiological connections to Africa and the Middle East.Item type: Item , PIEZO1-mediated mechanosensing governs NK cell killing efficiency and infiltration in three-dimensional matrices([Cold Spring Harbor] : Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL), 2024) Yanamandra, Archana K.; Zhang, Jingnan; Montalvo, Galia; Zhou, Xiangda; Biedenweg, Doreen; Zhao, Renping; Sharma, Shulagna; Hoth, Markus; Lautenschläger, Franziska; Otto, Oliver; del Campo, Aránzazu; Qu, BinNatural killer (NK) cells play a vital role in eliminating tumorigenic cells. Efficient locating and killing of target cells in complex three-dimensional (3D) environments are critical for their functions under physiological conditions. However, the role of mechanosensing in regulating NK cell killing efficiency in physiologically relevant scenarios is poorly understood. Here, we report that the responsiveness of NK cells is regulated by tumor cell stiffness. NK cell killing efficiency in 3D is impaired against softened tumor cells, while it is enhanced against stiffened tumor cells. Notably, the durations required for NK cell killing and detachment are significantly shortened for stiffened tumor cells. Furthermore, we have identified PIEZO1 as the predominantly expressed mechanosensitive ion channel among the examined candidates in NK cells. Perturbation of PIEZO1 abolishes stiffness-dependent NK cell responsiveness, significantly impairs the killing efficiency of NK cells in 3D, and substantially reduces NK cell infiltration into 3D collagen matrices. Conversely, PIEZO1 activation enhances NK killing efficiency as well as infiltration. In conclusion, our findings demonstrate that PIEZO1-mediated mechanosensing is crucial for NK killing functions, highlighting the role of mechanosensing in NK cell killing efficiency under 3D physiological conditions and the influence of environmental physical cues on NK cell functions.Item type: Item , Impact of mucus modulation by N-acetylcysteine on nanoparticle toxicity(Amsterdam : Elsevier, 2023) Meziu, Enkeleda; Shehu, Kristela; Koch, Marcus; Schneider, Marc; Kraegeloh, AnnetteHuman respiratory mucus is a biological hydrogel that forms a protective barrier for the underlying epithelium. Modulation of the mucus layer has been employed as a strategy to enhance transmucosal drug carrier transport. However, a drawback of this strategy is a potential reduction of the mucus barrier properties, in particular in situations with an increased exposure to particles. In this study, we investigated the impact of mucus modulation on its protective role. In vitro mucus was produced by Calu-3 cells, cultivated at the air-liquid interface for 21 days and used for further testing as formed on top of the cells. Analysis of confocal 3D imaging data revealed that after 21 days Calu-3 cells secrete a mucus layer with a thickness of 24 ± 6 μm. Mucus appeared to restrict penetration of 500 nm carboxyl-modified polystyrene particles to the upper 5–10 μm of the layer. Furthermore, a mucus modulation protocol using aerosolized N-acetylcysteine (NAC) was developed. This treatment enhanced the penetration of particles through the mucus down to deeper layers by means of the mucolytic action of NAC. These findings were supported by cytotoxicity data, indicating that intact mucus protects the underlying epithelium from particle-induced effects on membrane integrity. The impact of NAC treatment on the protective properties of mucus was probed by using 50 and 100 nm amine-modified and 50 nm carboxyl-modified polystyrene nanoparticles, respectively. Cytotoxicity was only induced by the amine-modified particles in combination with NAC treatment, implying a reduced protective function of modulated mucus. Overall, our data emphasize the importance of integrating an assessment of the protective function of mucus into the development of therapy approaches involving mucus modulation.