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Datenlebenszyklus
(2023)
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.
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.
Synthesis and release of the bacterial compatible solute 5-hydroxyectoine in Hansenula polymorpha
(2013)
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.
The use of highly expressed FTH1 as carrier protein for cytosolic targeting in Hansenula polymorpha
(2012)
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.