Das Neuroblastom ist eine der häufigsten Kinderkrebserkrankungen, wobei die Amplifikation von MYCN oft mit einer aggressiven Tumorbiologie einhergeht. Der Zebrafisch ist ein geeignetes Modell, um die pathophysiologischen Grundlagen zu untersuchen und die molekularen Mechanismen der Erkrankung zu erforschen. Discoidin Domain Receptor 2 (DDR2) verstärkt potentiell das MYCN bedingte Neuroblastomwachstum. In dieser Arbeit wurde ein doppelt-transgenes (DDR2/MYCN) Zebrafischmodell hergestellt. Der Nachweis der Integration des DDR2 Gens in die genomische DNA der Zebrafische konnte erfolgreich erbracht werden. Allerdings konnte die DDR2 Proteinexpression im MYCN induziertem Tumor des Zebrafischs noch nicht eindeutig nachgewiesen werden. Der Vergleich des DDR2/MYCN Zebrafischmodells mit einem MYCN Kontrollmodell lieferte erste Hinweise darauf, dass DDR2 das MYCN bedingte Tumorwachstum unterstützt und potentiell zur Metastasierung beitragen könnte. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um die Rolle von DDR2 in der Neuroblastomentwicklung genauer zu charakterisieren.

Die Ergebnisse der Arbeit ergaben, dass probiotische Bakterien in Säuglingsnahrung bei nicht-selektiver Anreicherung einen Einfluss auf die Wiederfindungsrate und das LOD der Nachweise haben. Beim Nachweis mit Selektivanreicherung, wie bei L'Monocytogenes, konnten dagegen keine signifikanten Unterschiede ermittelt werden. Für den Nachweis von C. sakazakii und E. cloacae erwies sich real-time PCR als effektivere Methode. Trotzdem weisen geringe Wiederfindungsraten im Rahmen der Versuche (66,67% für C. sakazakii und 44,44% für E. cloacae) darauf hin, dass die Methode zur Sicherung von probiotischer Säuglingsnahrung nicht ausreichend ist. Für S. enterica erwies sich die kulturelle Methode als effektiver. Dort konnte eindeutiges Wachstum nachgewiesen werden, während die PCR-Methode uneindeutige Ergebnisse lieferte (Wiederfindungsrate 74,07%). Auch hier ist es nötig, weitere Studien durchzuführen, um einen gesicherten Nachweis zu garantieren. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen eine Notwendigkeit auf, weitere Methoden und alternative Anreicherungsmedien zu testen, um die Lebensmittelsicherheit probiotischer Säuglingsnahrung weiterhin zu gewährleisten.

The lipase‐catalyzed oxidative functionalization of alkenes in Pickering emulsions (PE) offers a green and efficient alternative to conventional processes involving hazardous oxidants. Other investigated reaction media used for this alternative green pathway still suffer from enzyme deactivation and /or low specific reaction rate which limits their industrial adaptability. This study investigates the enzymatic synthesis of peroxyacetic acid, the first step in lipase‐catalyzed oxidative functionalization, in a continuous membrane reactor. The effects of aqueous phase composition, modified silica nanoparticles, and operational parameters on reaction performance were systematically studied. Optimal conditions were obtained at pH 7, 100 mM buffer, and 5 g Ldp−1 enzyme concentration. Surface‐modified silica nanoparticles improved PE stability and interfacial catalytic efficiency, while maintaining comparable catalytic productivity. Hydrogen peroxide outperformed urea hydrogen peroxide, yielding a maximum product yield of 83% at a concentration of 45 mM in the influent solution and a space‐time yield of 44.9 gPAL−1d−1 at 386 mM. At 386 mM, the specific reaction rate (17.5 mmol g−1 h−1) was over twice that of reported single organic‐phase systems. Despite the high peroxide concentrations, the enzyme displayed remarkable stability in PE due to the protective role of nanoparticles. This work provides critical insights into optimizing enzymatic oxidative functionalization in PE and their potential for sustainable industrial applications. Practical application: This study provides a foundation for the development of sustainable and efficient continuous processes for oxidative biotransformations using Pickering emulsions (PE). By enabling the enzymatic production of peracids, the first step in lipase‐catalyzed oxidative functionalization, the process addresses key limitations of previously explored green reaction systems, such as enzyme deactivation and low specific activity. The PE system enhances emulsion stability and preserves enzyme activity under high oxidant concentrations, achieving high yields and space‐time productivity in a membrane‐based continuous reactor. Surface‐modified silica nanoparticles further improve interfacial catalytic efficiency as well as emulsion stability. This approach is well‐suited for selective and eco‐friendly oxidation in the synthesis of fine chemicals, active pharmaceutical ingredients, and specialty materials. Additionally, the robustness of the system allows stable operation under harsh conditions, supporting the efficient integration of the second, chemical epoxidation step. These findings contribute to the broader implementation of continuous green chemistry technologies in industrial biocatalysis.

Diese Arbeit innerhalb des Projekts PlaCon der GFaI verfolgt das Ziel, großflächige und/oder schwer zugängliche Gebiete mit Drohnen auf Anomalien zu untersuchen. Die Bilder sollen an Bodenstationen weitergeschickt werden, bei denen die Aufnahmen von einer künstlichen Intelligenz auf Anomalien und Defekte analysiert werden. Das Trainieren von 3 verschiedenen Objekterkennungsmodellen auf Basis von Dachziegeldaten ist alleiniger Bestandteil dieser Arbeit. Derzeit befindet sich das Projekt in einer Machbarkeitsprüfung, wobei der Fokus auf Faster R-CNN, SSD und RetinaNet liegt. Es wurden diese drei Modelle gewählt, weil diese weit verbreitet, gut dokumentiert und in vielen Studien angewendet sind und eine Open-Source Implementierung mit PyTorch ermöglichen, was die Arbeit auch gut reproduzierbar macht. Ziel ist es, eine fundierte Empfehlung für eine weiterführende Verwendung zu formulieren. Das Projekt insgesamt bietet aufgrund der Skalierbarkeit bedeutenden wirtschaftlichen Mehrwert. Aufgrund eines besonders starken Vorkommens kleiner Bounding Boxen wurden die Modelle Faster R-CNN und RetinaNet mit Modifizierungen des Anchorgenerators angepasst, um kleinere Objekte besser zu erkennen. SSD wurde nicht in der grundlegenden Funktionsweise oder Architektur verändert. Zwar wurde ebenfalls eine Modifizierung des Anchorgenerators untersucht, jedoch ohne Verbesserung der Leistung. Entgegen der Erwartungen führte dies zu einer Verschlechterung des Modells. Es zeigt sich, dass SSD das schnellste Modell ist. Mit 17 verarbeiteten Bildern pro Sekunde auf der verwendeten Hardware, ist es mehr als viermal so schnell wie die anderen beiden. RetinaNet hingegen hat mit einem mAP von 63% eine herausstechende Leistung hinsichtlich der Precision und des Recalls erbracht. Faster R-CNN konnte in keiner untersuchten Kategorie überzeugen und ist daher eindeutig nicht ohne weitere Anpassungen zu empfehlen für weitere Verwendungen. Sollte eine besonders hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit nicht von elementarer Bedeutung sein, empfiehlt sich RetinaNet als überzeugendstes Objekterkennungsmodell im Rahmen dieser Arbeit Aufgrund der hohen Verwechslungsgefahr zwischen Objekten und dem Hintergrund können Unregelmäßigkeiten und Fehler beim Training und Validieren auftreten, weshalb die Betrachtung der Testbilder eine sehr bedeutende Position einnimmt (siehe S. 46).

The preservation of the degrading transport infrastructure is vital, as replacing it is impossible in view of limited budgets and environmental impacts. One component in overcoming this challenge is the evaluation of the reliability and the calculation of the remaining service life of existing structures. These structural reliability reassessments allow for the identification and utilization of load‐bearing capacity reserves. The consideration of actual structural characteristics and environmental conditions, various of which can be gathered by means of numerous measurement and inspection techniques, has the potential for more realistic computation results and therefore more economic decisions about the operation as well as maintenance activities. This article attempts to shed light on the potential of nondestructive testing (NDT) methods for updating the input variables in the ultimate limit states during a recalculation. The approach of the NDT‐supported reliability reassessment is demonstrated using a prestressed concrete bridge emphasizing the bending proof in transversal direction. As a result, the semi‐probabilistic, probabilistic and NDT‐based reassessment results are compared and the effects of NDT‐supported structural analysis on the calculated reliability are highlighted.