TY - GEN A1 - Söhnitz, Stefanie A1 - Eilert, Eva T1 - Verwendung von Bildern in wissenschaftlichen Arbeiten N2 - Abbildungen sind klassische Bestandteile einer wissenschaftlichen Arbeit. Ob Datenvisualisierung, Fotografie oder Konzeptdarstellung - die Typen von Abbildungen variieren stark. Ebenso variantenreich ist die Art und Weise, wie Abbildungen in wissenschaftliche Arbeiten eingebunden werden können. Dieses Infoblatt bietet Hilfestellungen zum Zitatrecht und Urheberrecht sowie der Nachnutzung von lizenzierten Inhalten. Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-38680 CY - Düsseldorf ER - TY - JOUR A1 - Eilert, Eva A1 - Rolf, Theresa A1 - Heumaier, Andreas A1 - Hollenberg, Cornelis P. A1 - Piontek, Michael A1 - Suckow, Manfred T1 - Improved processing of secretory proteins in Hansenula polymorpha by sequence variation near the processing site of the alpha mating factor prepro sequence JF - Journal of biotechnology N2 - The literature as well as databases are ambiguous about the exact start of human interleukin-6 (IL-6)--three possibilities for the initiation of the mature protein are described. These three variants of IL-6, different in the exact initiation of the mature protein (A28, P29, or V30), were expressed in Hansenula polymorpha using the Saccharomyces cerevisiae MFα prepro sequence instead of the homologous pre sequence. All three IL-6 variants were secreted but the processing by the Kex2 protease showed significant differences. V30-IL-6 showed correctly processed material but also a molecule species of higher molecular weight indicating incomplete processing of the MFα pro peptide. P29-IL-6 did not yield any correctly processed IL-6, instead only the unprocessed pro form was found in the culture supernatant. Only A28-IL-6 led to 100% correctly processed material. N-terminal sequencing of this material revealed a start at V30--obviously the first two amino acids (Ala28-Pro29) have been removed by a so far unknown protease. Thus expression of both A28-IL-6 and V30-IL-6 as MFα prepro fusion proteins resulted in the very same mature V30-IL-6, however, the ratio of correctly processed molecules was significantly higher in the case of A28-IL-6. The expression of an MFα prepro-interferon α-2a (IFNα-2a) fusion protein in H. polymorpha leads to about 50% correctly processed molecules and 50% misprocessed forms which contain part of the pro peptide at the N-termini. The insertion of A28 and P29 of IL-6 between the pro peptide and the start of the mature IFNα-2a led to correct processing and elimination of all high molecular weight isoforms observed in earlier experiments. Y1 - 2013 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22982399 U6 - https://doi.org/10.1016/j.jbiotec.2012.08.024 VL - 167 IS - 2 SP - 94 EP - 100 PB - Elsevier ER - TY - PAT A1 - Kraemer, Marco A1 - Svetlichny, Vitaly A1 - Eilert, Eva T1 - Method for producing a fermentation product: Angemeldet durch DIREVO Industrial Biotechnology GmbH N2 - Prioritätsdaten: EP15191039A·2015-10-22; US201562245054P·2015-10-22 Bibliographische IPC: C12P7/06; C12P7/14; Y1 - 2017 UR - https://depatisnet.dpma.de/DepatisNet/depatisnet?action=pdf&docid=WO002017067698A1&xxxfull=1 ER - TY - PAT A1 - Eilert, Eva A1 - Suckow, Manfred A1 - Piontek, Michael T1 - A method for producing ectoine or a derivative thereof and a yeast cell for use as a host cell in such a method N2 - Klassifikationen IPC C12N15/81; C12N15/82; C12P17/12; C12P7/42; CPC C12N15/815 (EP); C12P17/12 (EP); Y1 - 2014 UR - https://depatisnet.dpma.de/DepatisNet/depatisnet?action=pdf&docid=EP000002743350A1&xxxfull=1 ER - TY - PAT A1 - Suckow, Manfred A1 - Eilert, Eva A1 - Piontek, Michael T1 - Verfahren zum Herstellen eines Ziel-Proteins im Verbund mit einem heterologen Ferritin-Protein unter Verwendung von Hefe-Wirtszellen N2 - Klassifikationen IPC C12N1/16; C12N15/81; C12R1/645; CPC C12N15/81 (EP); C12P21/02 (EP); C07K2319/01 (EP); C07K2319/35 (EP); Y1 - 2013 UR - https://worldwide.espacenet.com/patent/search?q=pn%3DEP2484766B1 ER - TY - THES A1 - Eilert, Eva T1 - New applications of heterologous gene expression in Hansenula polymorpha for protein and metabolite production N2 - The methylotrophic yeast Hansenula polymorpha has been established as a highly efficient expression system. Strong promoters derived from the methanol metabolism pathway and mitotically stable high-copy integration have made this organism very effective for heterologous protein expression. To improve the processing of secretory proteins targeted by the MFα prepro sequence, variations in the amino acid composition near the processing site of Kex2p were investigated (Manuscript I). The insertion of Ala-Pro between MFα prepro sequence and protein of interest leads to an improved processing of the signal sequence in case of interleukin-6 (IL-6) and interferon-α 2a (IFNα-2a). Modeling of the transition sequences confirmed a better exposition of the Kex2p-cleavage site in dependency of Ala-Pro insertions. Analysis of the secreted proteins revealed activity of an Ala-Pro specific endoprotease. Partial removal of the N-terminal Ala-Pro dipeptide was also detected during IFNα-2a processing. The putative protease responsible for the processing of Ala-Pro dipeptides was identified by gene deletion. Significant similarities with Saccharomyces cerevisiae Ste13p were identified. To generally improve productivity in the H. polymorpha system new fusion protein strategies were investigated (Manuscript II). The recombinantly strongly expressed cytosolic ferritin heavy chain (FTH1) was analyzed with regard to its potential as fusion partner for difficult-to-express target proteins. A fragment of the parathyroid hormone (PTH) was chosen to explore whether fusion to FTH1 enhances PTH stability. We could show that the expression level of this fusion protein was at least of the magnitude of that of FTH1 without fusion partner. The solubility of the fusion protein was increased in comparison to FTH1 alone and no degradation of PTH occurred when fused C-terminally to FTH1. Ectoine and 5-hydroxyectoine belong to the family of compatible solutes which are known to contribute to the adaptation of the cell to osmotic stress by mediation of a constant turgor. H. polymorpha was engineered to express the enzymes of the H. elongata 5-hydroxyectoine biosynthesis pathway (Manuscript III). Expression of the enzymes EctB, EctA, EctC and EctD in H. polymorpha resulted in production of 5-hydroxyectoine in gram per liter scale with almost full conversion of ectoine to 5-hydroxyectoine. We showed that 5-hydroxyectoine synthesis was influenced by feeding of methanol during cultivation. Furthermore, 5-hydroxyectoine synthesis was downregulated by the addition of methionine, lysine or threonine indicating the existence of a feedback regulated aspartate kinase in H. polymorpha. N2 - Die methylotrophe Hefe Hansenula polymorpha hat sich als effizientes System zur heterologen Genexpression etabliert. Besondere Merkmale dieses Systems sind die starken Promotoren des Methanolstoffwechsels und die Fähigkeit zur mitotisch stabilen Integration einer Expressionskassette in einer hohen Kopienzahl. Am Beispiel der MF α prepro Sequenz sollte die Prozessierung sekretorisch exprimierter Proteine verbessert werden (Manuskript I). Hierfür wurden Veränderungen in der Nähe der Kex2p Erkennungssequenz durchgeführt. Durch das Einfügen von Ala-Pro zwischen MF_ prepro Sequenz und Zielprotein konnte die Prozessierung im Fall von Interleukin-6 (IL-6) und Interferon- α 2a (IFN α -2a) verbessert werden. Eine Modellierung dieses Sequenzübergangs zeigte eine verbesserte Präsentation der Kex2p-Schnittstelle. Nach Analyse des sekretierten IL-6 wurde außerdem die Aktivität einer Ala-Pro spezifischen Endoprotease festgestellt. Auch im Falle von IFN α -2a konnte eine partielle Abspaltung des N-terminalen Ala-Pro-Dipeptids festgestellt werden. Ein Protease, welche mutmaßlich an der Prozessierung dieser Ala-Pro-Dipeptide beteiligt ist, wurde per Gendeletion identifiziert. Diese Protease wies signifikante Ähnlichkeiten mit der S. cerevisiae Ste13p auf. Zur allgemeinen Verbesserung der Ausbeute bei der Produktion heterologer Proteine wurden neue Fusionsprotein-Strategien untersucht (Manuskript II). Hierfür wurde das rekombinant cytosolisch stark exprimierte Protein Ferritin (schwere Kette, FTH1) im Hinblick auf das Potenzial als Fusionspartner für schwierig zu exprimieren Zielproteine analysiert. Ein Fragment des Parathormons (PTH) wurde gewählt, um zu untersuchen, ob die Fusion beider Proteine die Stabilität von PTH erhöht. Wir konnten zeigen, dass die Expression dieses Fusionsproteins mindestens in der Größenordnung des FTH1 ohne Fusionspartner war. Die Löslichkeit des Fusionsproteins wurde gegenüber FTH1 allein erhöht und es trat kein Abbau des PTH in Fusion mit FTH1 auf. Ectoin und 5-Hydroxyectoin gehören zur Familie der kompatiblen Solute, die hauptsächlich zur Anpassung der Zelle bei osmotischem Stress durch Anpassung des Turgors beitragen. Ein H. polymorpha-Stamm wurde entwickelt, welcher die Enzyme der 5-Hydroxyectoin-Biosynthese aus H. elongata exprimiert (Manuskript III). Die Expression der Enzyme EctB, EctA, EctC und EctD in H. polymorpha resultierte in der Produktion von 5-Hydroxyectoin im Gramm pro Liter Bereich. Es fand außerdem eine nahezu vollständige Umwandlung von Ectoin in 5-Hydroxyectoin statt. Wir konnten zeigen, dass die 5-Hydroxyectoin-Synthese durch Zugabe von Methanol während der Kultivierung beeinflusst wurde. Desweiteren wurde die 5-Hydroxyectoin-Synthese durch die Zugabe von Methionin, Lysin oder Threonin herunterreguliert, was andeutet, dass in H. polymorpha eine Feedback-regulierte Aspartatkinase existiert. T2 - Neue Ansätze der heterologen Genexpression in Hansenula polymorpha zur Protein- und Metabolitenproduktion Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:061-20130527-092604-7 PB - Institut für Molekulare Mykologie, Institut für Mikrobiologie CY - Düsseldorf ER - TY - JOUR A1 - Eilert, Eva A1 - Hollenberg, Cornelis P. A1 - Piontek, Michael A1 - Suckow, Manfred T1 - The use of highly expressed FTH1 as carrier protein for cytosolic targeting in Hansenula polymorpha JF - Journal of biotechnology N2 - The iron storage protein ferritin is a member of the non-heme iron protein family. It can store and release iron, therefore it prevents the cell from damage caused by iron-dioxygen reactions as well as it provides iron for biological processing. To study whether the human ferritin heavy chain (FTH1) can be expressed in Hansenula polymorpha, we integrated an expression cassette for FTH1 and analyzed the protein expression. We found very efficient expression of FTH1 and obtained yields up to 1.9 g/L under non-optimized conditions. Based on this result we designed a FTH1-PTH fusion protein to successfully express the parathyroid hormone fragment 1-34 (PTH) for the first time intracellular in H. polymorpha. Y1 - 2012 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22212821 U6 - https://doi.org/10.1016/j.jbiotec.2011.12.014 VL - 159 IS - 3 SP - 172 EP - 176 PB - Elsevier ER - TY - JOUR A1 - Eilert, Eva A1 - Kranz, Andreas A1 - Hollenberg, Cornelis P. A1 - Piontek, Michael A1 - Suckow, Manfred T1 - Synthesis and release of the bacterial compatible solute 5-hydroxyectoine in Hansenula polymorpha JF - Journal of biotechnology N2 - Ectoine and 5-hydroxyectoine belong to the family of compatible solutes which are known to mainly contribute to the adaptation of the cell to osmotic stress by mediation of a constant turgor. In addition the cell's essential functions are maintained under stress conditions like high salinity, heat or aridity stress. Hansenula polymorpha was engineered to catalyze the transformation of monomeric substrates to 5-hydroxyectoine. For this purpose four genes encoding the enzymes of the 5-hydroxyectoine biosynthesis pathway of Halomonas elongata, EctA, EctB, EctC, and EctD, were inserted into the genome of H. polymorpha. Subsequently the syntheses of ectoine and 5-hydroxyectoine were analyzed and optimized. We showed that H. polymorpha is a suitable system for recombinant 5-hydroxyectoine synthesis in gram per liter scale (2.8 g L⁻¹ culture supernatant, 365 μmol/g dcw) in which almost 100% conversion of ectoine to 5-hydroxyectoine without necessity of high salinity were achieved. Y1 - 2013 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23467000 U6 - https://doi.org/10.1016/j.jbiotec.2013.02.005 VL - 167 IS - 2 SP - 85 EP - 93 PB - Elsevier ER - TY - CHAP A1 - Eilert, Eva A1 - Slowig, Benjamin T1 - Handlungsfelder der Förderlinie FDMScouts.nrw - Forschungsdatenmanagement an Hochschulen für angewandte Wissenschaften N2 - Forschungsdatenmanagement (FDM) umfasst alle Aktivitäten, die mit der Planung, Erhebung, Aufbereitung, Speicherung, Archivierung und Veröffentlichung von Forschungsdaten verbunden sind. Hierbei sind sowohl generische als auch fachspezifische Aspekte zu berücksichtigen; außerdem müssen rechtliche und technische Gesichtspunkte beachtet werden. Dies erfordert ein umfangreiches Serviceportfolio – von Information und Sensibilisierung über Beratung und Koordination bis hin zu IT-Infrastrukturen. Mit der Förderlinie FDMScouts.nrw unterstützen das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen und die Digitale Hochschule NRW (DH.NRW) im Rahmen der landesweiten Digitalisierungsoffensive fünf Hochschulverbünde bei der nachhaltigen Verankerung des Themas FDM auf strategischer und operativer Ebene. Dabei werden sie inhaltlich und organisatorisch von der Landesinitiative fdm.nrw begleitet. Die hieraus resultierenden Impulse für den bedarfsgerechten Auf- und Ausbau von Kontaktstellen, Kompetenzen und Kapazitäten zum FDM sollen über die Verbünde hinaus auch anderen interessierten Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) und Fachhochschulen (FH) zugutekommen. Das vorliegende Poster zeigt die Handlungsfelder und die einzelnen Aktivitäten, die im Rahmen der Förderlinie FDMScouts.nrw im ersten Förderjahr bereits begonnen bzw. umgesetzt wurden. Dieses Poster wurde in vergleichbarer Form auf der Jahrestagung der Digitalen Hochschule NRW am 14. und 15. September 2021 präsentiert. KW - Forschungsdatenmanagement KW - FDMScouts.nrw KW - Poster Y1 - 2022 UR - https://doi.org/10.5281/zenodo.6497585 N1 - Communities: Förderlinie FDMScouts.nrw - Forschungsdatenmanagement an Hochschulen für angewandte Wissenschaften Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement - fdm.nrw Das vorliegende Poster zeigt die Handlungsfelder und die einzelnen Aktivitäten, die im Rahmen der Förderlinie FDMScouts.nrw im ersten Förderjahr bereits begonnen bzw. umgesetzt wurden. Dieses Poster wurde in vergleichbarer Form auf der Jahrestagung der Digitalen Hochschule NRW am 14. und 15. September 2021 präsentiert. VL - Version 1 PB - Zenodo ER - TY - GEN A1 - Buch, Susanne A1 - Claas, Oliver A1 - Eilert, Eva A1 - Fliegner, Angelika A1 - Raatz, Philip A1 - Reiter, Martin A1 - Schick, Elena A1 - Slowig, Benjamin T1 - Hochschulübergreifende Zusammenarbeit gestalten: FDMScouts.nrw N2 - Im Rahmen des 55. Jour Fixe FDM der Landesinitiative fdm.nrw gaben die Mitglieder der Förderlinie FDMScouts.nrw einen Einblick in ihre Zusammenarbeit und stellten die Ergebnisse ihrer bisherigen Arbeit vor. Ziel der Förderlinie ist es, bedarfsgerechte Möglichkeiten zu schaffen, das Thema FDM sowohl strategisch als auch operativ nachhaltig an Hochschulen für angewandte Wissenschaften in NRW zu verankern. 10 Hochschulen in 5 Verbünden arbeiten seit 2020 gemeinsam an Diensten und Angeboten. Koordiniert werden die Aktivitäten von der Landesinitiative fdm.nrw. Die Originalpräsentation ist über Conceptboard einsehbar: https://app.conceptboard.com/board/c87t-okqh-6utn-74xg-n182 KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.7100472 PB - Zenodo ER - TY - GEN A1 - Buch, Susanne A1 - Eilert, Eva A1 - Fliegner, Angelika T1 - Forschungsdatenmanagement entlang des Datenlebenszyklus N2 - Forschungsdatenmanagement (FDM) nimmt im Forschungsalltag der Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) eine zunehmende größere Rolle ein und stellt an viele Forschende bisher unbekannte Anforderungen. So gilt es ein FAIRes und nachhaltiges Datenmanagement im Sinne des Kodex „Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“ der DFG zu betreiben – für sich selbst, für die eigene Forschungsgruppe und für die Forschungsgemeinschaft. In dieser Veranstaltung anlässlich des Tags der Forschungsdaten in NRW am 15.11.2022 wurden die wesentlichen Grundzüge des Forschungsdatenmanagements anhand des Forschungsdatenlebenszyklus nähergebracht und Praxisbeispiele und nützliche Links vorgestellt.   Die Originalpräsentation ist über Conceptboard einsehbar: https://app.conceptboard.com/board/pd16-f504-imy3-hrz6-gtxu KW - Forschungsdatenmanagement KW - FAIR KW - Datenlebenszyklus Y1 - 2022 UR - https://app.conceptboard.com/board/pd16-f504-imy3-hrz6-gtxu U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.7379975 PB - Zenodo ER - TY - GEN A1 - Buch, Susanne A1 - Claas, Oliver A1 - Eilert, Eva A1 - Fliegner, Angelika A1 - Raatz, Philip A1 - Reiter, Martin A1 - Sauther-Patrascu, Katharina Sofie A1 - Schick, Elena A1 - Slowig, Benjamin T1 - Fragen? Antworten! FDM-FAQ - Die Wissensbasis der FDMScout:innen N2 - Know-how im Forschungsdatenmanagement (FDM) aufzubauen und zu erhalten, ist eine grundlegende, stetig an Bedeutung zunehmende Aufgabe an Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) (vgl. Buch et al. 2023). Dieses Know-how kommt Mitarbeitenden der FDM-Servicestellen einer Hochschule ebenso zugute wie Forschenden selbst: Es versetzt FDM-Personal in die Lage, Forschende zielführend zu beraten, zu schulen und ihnen adäquate Tools und Services zu vermitteln; Forschenden werden konkrete Lösungswege für (neuartige) praktische Herausforderungen in Forschungsvorhaben aufgezeigt. Beide Gruppen werden weiterhin befähigt, hochschulinterne und -übergreifende Diskurse und Initiativen zum FDM mitzugestalten. Auf diese Weise trägt FDM-Know-how dazu bei, anforderungsgerechte und gewinnbringende Rahmenbedingungen für Forschung an HAW zu schaffen. Im gemeinsamen Handlungsfeld "Information und Sensibilisierung" haben es sich die Projektverbünde der Förderlinie FDMScouts.nrw zur Aufgabe gemacht, das gewonnene Handlungswissen in Form einer FDM-Wissensbasis strukturiert und frei zugänglich zu bewahren (vgl. Eilert/Slowig 2022), um die Weitergabe der gesammelten Erfahrungen auch über die Förderlaufzeit hinaus zu ermöglichen und vor allem andere HAW beim Aufbau von Know-how in den FDM-Servicestellen zu befähigen. Zweck der nun vorliegenden Wissensbasis ist es, den Zielgruppen der Beschäftigten in FDM-Servicestellen und der Forschenden den Einstieg ins Forschungsdatenmanagement zu erleichtern – gerade in Anbetracht der Tatsache, dass sich FDM-Strukturen an HAW vielfach noch in der Aufbau- oder Konsolidierungsphase befinden. Sie trägt dementsprechend solche Aspekte zusammen, die sich erfahrungsgemäß als besonders relevant erweisen: Was ist zwecks Orientierung im weitreichenden Feld FDM von besonderer Wichtigkeit (Begriffe, Einstiegsseiten, Umsetzungstipps etc.)? Welche Ressourcen und Anlaufstellen sind zentral? Welche Fragen stellen sich für Forschende und FDM-Personal immer wieder? FDM-Wissen aufzubauen und zu vermitteln bedeutet, diese und ähnliche Fragen zu beantworten. In diesem Sinn dient das Format der Frequently Asked Questions als grundlegende Organisationsmethode der vorliegenden Wissensbasis. Als Verknüpfung häufig gestellter Fragen mit kompakten Antworten stellen die FAQs niedrigschwellig Wissen bereit und tragen im Idealfall durch ihre Interaktionsorientierung zur Gestaltung konkreter Kommunikationssituationen (Beratungsgespräche, Schulungen) bei. Als Einstiegspunkte dienen die einzelnen Phasen des Forschungsdatenlebenszyklus und die Fragen, die sie regelmäßig aufwerfen. Darunter finden Forschende und FDM-Servicepersonal Antworten, Informationen und Links, die Orientierung bieten und Umsetzungsschritte benennen. Als GitHub-Repository realisiert, ist die Möglichkeit zur dezentralen Aktualisierung und Erweiterung gegeben. Insgesamt leistet die Wissensbasis einen Beitrag zur Dokumentation der Arbeit der FDMScouts.nrw-Verbünde und soll die nachhaltige Verankerung von FDM an HAW unterstützen. KW - FDM KW - Forschungsdatenmanagement KW - Wissensbasis KW - FAQ Y1 - 2024 UR - https://fdmscouts-nrw.github.io/Wissensbasis/ U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.12760388 N1 - Is supplement to Software: https://github.com/FDMScouts-nrw/Wissensbasis/tree/v1.0 (URL) PB - Zenodo, GitHub ER - TY - GEN A1 - Buch, Susanne A1 - Claas, Oliver A1 - Eilert, Eva A1 - Fliegner, Angelika A1 - Raatz, Philip A1 - Reiter, Martin A1 - Sauther-Patrascu, Katharina A1 - Schick, Elena T1 - Generalisierte FDM-Aufgaben an HAW sowie Erfahrungen in der hochschulübergreifenden Zusammenarbeit und Integration NRW- und bundesweiter Angebote: Die Perspektive der FDMScout*innen N2 - Forschungsdatenmanagement (FDM) nimmt in Wissenschaftsinstitutionen und Scientific Communities einen immer größeren Stellenwert ein. Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) sehen sich mithin der Aufgabe gegenübergestellt, Rahmenbedingungen für ein gelingendes FDM in Forschungsvorhaben zu schaffen. Die vorliegende Grafik hat zum Ziel, die Ausgestaltung dieser Rahmenbedingungen zu befördern, indem sie – mit Blick auf die operative Ebene – die Bedarfe der Forschenden mit FDM-Dienstleistungen zusammenbringt sowie Wechselwirkungen visualisiert. Auf diese Weise soll sie die Komplexität des Handlungsfelds FDM veranschaulichen und zugleich als Handreichung zur Ausgestaltung adäquater FDM-Ressourcen und -Prozesse für die Zielgruppe der Forschenden dienen. Die Zusammenstellung basiert auf den generalisierten Erfahrungen, die zwischen 2020 und 2023 von den in der Förderlinie „FDMScouts.nrw“ finanzierten Projektverbünden in vier gemeinsamen Handlungsfeldern (Netzwerkarbeit, Information und Sensibilisierung, Koordination, Beratung) gesammelt wurden. Die zehn beteiligten Hochschulen arbeiteten in fünf Verbünden an Strukturen und Prozessen für eine nachhaltige Etablierung des Forschungsdatenmanagements vor Ort. Dabei berücksichtigt die Grafik überregionale Serviceangebote und Institutionen für den Bereich FDM, wie sie bis zum Zeitpunkt der Veröffentlichung zur Verfügung standen. KW - Forschungsdaten KW - FDM KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.7886667 PB - Zenodo ER - TY - GEN A1 - Eilert, Eva A1 - Reiter, Martin T1 - NFDI-N(HAW)igator N2 - Die Konsortien der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) (https://www.nfdi.de/konsortien/) haben die Bereitstellung von Services und Infrastrukturen, die einem wissenschaftsgeleiteten und fachspezifisch ausgerichteten Umgang mit Forschungsdaten den Weg bereiten, zum Ziel. Um diese Angebote passgenau vermitteln zu können, ist für die individuelle Beratung zum Forschungsdatenmanagement (FDM) eine Kursbestimmung zwischen den angebotenen Leistungen der NFDI-Konsortien und den spezifischen Bedarfen der Forschenden erforderlich: Welches Konsortium bietet welche Leistungen für welchen Fachbereich und welche Datentypen? Die Beantwortung dieser Frage ist mit Hürden verbunden, da 1. nur vereinzelt explizite Übersichten der Serviceangebote einzelner Konsortien vorliegen, 2. keine die DFG-Wissenschaftsbereiche spezifizierende Feingliederung zur fachsystematischen Zuordnung besteht und 3. interdisziplinäre Zuordnungsmöglichkeiten nicht abgebildet werden. Mit der vorliegenden Orientierungshilfe wird nun prototypisch eine Lösungsmöglichkeit skizziert. Unter folgendem Link finden Sie die aktuellste Version des NFDI-N(HAW)igators: https://app.conceptboard.com/board/n8ur-rpq3-tx1f-q20d-kfb5 KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2024 UR - https://app.conceptboard.com/board/n8ur-rpq3-tx1f-q20d-kfb5 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.13973397 CY - Düsseldorf ER - TY - GEN A1 - Söhnitz, Stefanie A1 - Eilert, Eva T1 - Open Science - Route planen und los? T2 - ProLibris KW - Open Access KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-35412 N1 - Erlaubnis für die digitale Zweitveröffentlichung vom Verlag erhalten. VL - 26 IS - 4 SP - 152 EP - 156 PB - Verband der Bibliotheken des Landes NRW, vbnw ER - TY - GEN A1 - Eilert, Eva T1 - Datenlebenszyklus N2 - Ein Datenlebenszyklus dient als Rahmen für das strukturierte Datenmanagement. Er umfasst den gesamten Datenfluss von der Planung über die Erzeugung bis hin zur Aufbewahrung und Bereitstellung. An allen Stationen des Datenlebenszyklus können Maßnahmen für ein strukturiertes Datenmanagement getroffen werden, um Daten effizient zu nutzen, ihre Qualität sicherzustellen und ihre Langzeitverfügbarkeit zu gewährleisten. Die vorliegende Grafik visualisiert den Datenlebenszyklus, der sich aus drei Hauptbereichen zusammensetzt: Planung und Nachnutzung, Erzeugung und Bearbeitung sowie Aufbewahrung und Bereitstellung. Jeder Bereich umfasst spezifische Aufgaben und Prozesse im Umgang mit Daten. Die erste Phase „Planung und Nachnutzung“ beinhaltet zwei wesentliche Elemente. Als Erstes erfolgt die Planung des Forschungsvorhabens, bei der die Ziele, Methoden und Ressourcen definiert werden. Als Zweites umfasst sie die Recherche und Wiederverwendung bereits vorhandener Daten, um deren Nutzen und Potenzial für das vorliegende Projekt einzuschätzen. Die zweite Phase „Erzeugung und Bearbeitung“ besteht aus drei Elementen, die in einem eigenen zirkulären Ablauf abgebildet sind. Als Erstes werden Daten erhoben und erfasst, entweder durch experimentelle Studien, Umfragen oder andere Methoden. Der Übergang von der ersten Phase zur zweiten Phase erfolgt über dieses Element, da hier die grundlegende Generierung eigener Daten innerhalb der Forschung beginnt. Als Zweites werden die gesammelten Daten gespeichert und organisiert, um ihre Integrität und Verfügbarkeit zu gewährleisten. Als Drittes erfolgt die Verarbeitung, Analyse und Auswahl der relevanten Informationen. Der Übergang von der zweiten Phase zur dritten Phase erfolgt aus diesem Element, da die gewonnenen Erkenntnisse für die weitere Aufbewahrung und Bereitstellung vorbereitet werden. Insgesamt bildet die zweite Phase einen kontinuierlichen Kreislauf. Die dritte Phase „Aufbewahrung und Bereitstellung“ besteht aus drei Elementen. Als Erstes erfolgt die Publikation der Forschungsergebnisse, sei es in wissenschaftlichen Zeitschriften, Repositorien oder anderen relevanten Publikationsorten. Als Zweites werden die Daten archiviert, um ihre Langzeitverfügbarkeit und -integrität zu gewährleisten. Als Drittes wird Zugang zu den Forschungsergebnissen geschaffen, beispielsweise über eine gezielte Freigabe für bestimmte Nutzergruppen oder Erhöhung der Sichtbarkeit. KW - Forschungsdaten KW - FDM KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.8087764 N1 - Diese Grafik entstand im Rahmen des Projektmoduls des Zertifikatskurses Forschungsdatenmanagement 2022/2023 (Ein kooperatives Angebot der Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement NRW - fdm.nrw, ZB MED - Infor­mationszentrum Lebens­wissen­schaften und ZBIW; https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php). Die Grafik steht in 3 Formaten zur Verfügung (PNG, SVG, AI) - Farben, Konturen und Beschriftung sind je nach Dateiformat individualisierbar. PB - Zenodo ER - TY - GEN A1 - Eilert, Eva T1 - Research Data Lifecycle N2 - A data lifecycle serves as a framework for structured data management. It covers the entire data flow from planning and generation to storage and provision. Measures for structured data management can be taken at all stages of the data lifecycle in order to use data efficiently, ensure its quality and guarantee its long-term availability. This diagram visualizes the research data lifecycle, which is divided into three main areas: planning and repurposing, generation and processing, and storage and provision. Each area comprises specific tasks and processes for handling data. The first phase, “Planning and Repurposing”, contains two key elements. The first is the planning of the research project, in which the objectives, methods and resources are defined. Secondly, it involves researching and reusing existing data in order to assess its usefulness and potential for the project at hand. The second phase, “Generation and processing”, consists of three elements, which are mapped in a separate circular process. First, data is collected and recorded, either through experimental studies, surveys or other methods. The transition from the first phase to the second phase takes place via this element, as this is where the basic generation of own data within the research begins. Secondly, the collected data is stored and organized to ensure its integrity and availability. Thirdly, the relevant information is processed, analyzed and selected. The transition from the second phase to the third phase takes place from this element, as the knowledge gained is prepared for further storage and provision. Overall, the second phase forms a continuous cycle. The third phase “Storage and Provision” consists of three elements. Firstly, the research results are published, be it in scientific journals, repositories or other relevant publication venues. Secondly, the data is archived to ensure its long-term availability and integrity. Thirdly, access to the research results is created, for example through selective access for certain user groups or increased visibility. KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.14752723 N1 - German version available under: https://doi.org/10.5281/zenodo.8087764 This graphic was created as part of the project module of the certificate course Research Data Management 2022/2023 (a cooperative course of the Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement NRW - fdm.nrw, ZB MED - Informationszentrum Lebenswissenschaften and ZBIW). The graphic is available in 3 formats (PNG, SVG, AI) - colors, contours and lettering can be customized depending on the file format. PB - Zenodo ET - v1 ER - TY - CHAP A1 - Eilert, Eva A1 - Reiter, Martin ED - Heuveline, Vincent ED - Kling, Philipp ED - Heuschkel, Florian ED - Habinger, Sophie G. ED - Krömer, Cora F. T1 - Challenge Accepted? Möglichkeiten und Grenzen eines NFDI-Serviceverzeichnisses am Beispiel des NFDI-N(HAW)igators T2 - E-Science-Tage 2025: Research Data Management: Challenges in a Changing World N2 - Die Konsortien der Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) bieten eine Vielzahl von Services für das Forschungsdatenmanagement (FDM), die für Forschung, forschungsorientierte Lehre und Transfer an Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) von großer Bedeutung sind. Aufgrund institutioneller Besonderheiten stehen HAW jedoch vor spezifischen Herausforderungen bei der Implementierung von FDM-Strukturen. Ein zentraler Lösungsansatz ist die Entwicklung eines Serviceverzeichnisses, das eine gezielte Zuordnung der NFDI-Services zu den Fachbereichen und Bedarfen der Forschenden an HAW ermöglicht – der NFDI N(HAW)igator kann hierfür als beispielhafter Lösungsansatz dienen. Der Beitrag beleuchtet die Notwendigkeit einer klaren Service-Definition, die Bedeutung der Community-Beteiligung und die Herausforderungen bei der Aktualisierung und Pflege eines solchen Verzeichnisses. Es wird aufgezeigt, wie ein umfassendes Serviceverzeichnis zur effektiven Nutzung der NFDI-Angebote beitragen und die FDM Praxis an HAW stärken kann. KW - Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e.V. KW - Forschungsdatenmanagement KW - Fachhochschule KW - Beratung Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.11588/heibooks.1652.c23924 SP - 184 EP - 196 PB - heiBOOKS CY - Heidelberg ER - TY - CHAP A1 - Kahlisch, Mareen A1 - Eilert, Eva T1 - Forschungsdatenmanagement an der Hochschule Düsseldorf: Eine Reflexion der FDM-Services auf Basis der Innovationstheorie [Poster] T2 - fdm.nrw | ForschungsDating 2025, 28.10.2025 Universität Duisburg-Essen N2 - Die Methoden und Maßnahmen im Umgang mit Forschungsdaten sind ebenso divers wie die Hochschultypen, Fachdisziplinen und Forschungsgruppen, in denen sie Anwendung finden sollen. Während einzelne Aspekte längst zur wissenschaftlichen (oder fachlichen) Norm gehören, sind andere noch in der Etablierung oder reines Zukunftsideal. Je nach Perspektive und Kontext ist Forschungsdatenmanagement (FDM) noch immer eine Innovation. Entsprechend divers ist auch das Serviceportfolio im Bereich FDM und bedarf einer regelmäßigen Reflexion und Anpassung. Forschungsdatenmanagement als Innovation zu denken, schafft die Möglichkeit, sich der Innovationstheorie zu bedienen und auf dieser Grundlage die Wirkkraft bestehender FDM-Services zu reflektieren und neue Ideen für (kooperative) Serviceangebote zu entwickeln. Auf dem Poster werden die FDM-Services der Hochschule Düsseldorf (HSD) vorgestellt und gleichzeitig reflektiert. Als theoretische Basis wird der Innovation-Decision-Process nach E. M. Rogers herangezogen, der bei der Frage nach der Verbreitung einer Innovation (Diffusionstheorie) das Individuum und dessen Entscheidung, eine Innovation zu übernehmen oder zu verwerfen, ins Zentrum stellt. Die fünf Prozessschritte, die Forschende bei der Entscheidung für oder gegen eine FDM-Maßnahme jeweils durchlaufen, werden in einem Kreislauf dargestellt und kurz erläutert und dazu FDM-Services der HSD vorgestellt, die dabei unterstützen, dass der jeweilige Prozessschritt erfolgreich durchlaufen werden kann. So wird insgesamt reflektiert, welche Services auf welche Weise auf eine nachhaltige Etablierung von FDM einzahlen. Abschließend werden neue Ideen vorgestellt, die aus der Reflexion entstanden sind und künftig Eingang in das Serviceportfolio der HSD finden sollen. KW - Forschungsdatenmanagement KW - Beratung KW - Hochschule Düsseldorf Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-57909 PB - Zenodo ER -