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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.
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.
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
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
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.
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.
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.