@misc{Tewes, author = {Tewes, Thomas}, title = {Luminescence and Raman spectroscopic data of bacteria with and without exposure to water-soluble polymers (WSPs)}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-22486}, abstract = {Data from luminescence measurements of bacteria exposed to water-soluble polymers (WSPs), as well as Raman spectra of bacteria with and without contact to the WSPs. Polyacrylamide (PAM) - tested in different molecular weights (e.g., 40,000 g/mol, 150,000 g/mol, 15,000,000 g/mol). Polyethylene glycol (PEG) - investigated at molecular weights such as 8,000 g/mol, 20,000 g/mol, and 35,000 g/mol. Polyvinyl alcohol (PVOH) - studied at molecular weights like 16,000 g/mol, 47,000 g/mol, and 61,000 g/mol. Polyvinylpyrrolidone (PVP) - analyzed in molecular weights such as 24,000 g/mol, 40,000 g/mol, and 360,000 g/mol. The used bacteria was Aliivibrio fischeri.}, language = {de} } @misc{KudlaTewesGibbinLameiraetal., author = {Kudla, Matthias and Tewes, Thomas and Gibbin-Lameira, Emma and Harcq, Laurence and Bockm{\"u}hl, Dirk}, title = {Unlocking the Power of Short Cycles: Enhancing Hygiene in Domestic Dishwashers}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-22153}, abstract = {This study investigated how factors associated with Sinner's principle—namely temperature, time and the chemical composition of detergents—affected the antimicrobial efficacy of domestic dishwashers, particularly during short cycles. We chose a range of bacterial strains, including standard test strains such as Micrococcus luteus and Enterococcus faecium, as well as important foodborne pathogens such as Escherichia coli, Staphylococcus aureus, and Salmonella Typhimurium. To account for the complexity of dishwasher cycles, we correlated hygiene efficacy with area under the curve (AUC) measurements derived from the respective cycle profiles. Our findings revealed that the reductions in M. luteus and E. faecium were minimally affected by the reference detergent. In contrast, a high-tier market detergent demonstrated a significant decrease in bacterial counts. Notably, both strains exhibited reduced efficacy at a main cycle temperature of 45 °C, suggesting that temperatures below 50 °C might represent a critical threshold at which the hygiene efficacy of domestic dishwashing processes declines. However, since food-related pathogens were more susceptible to the dishwashing process, even lower temperatures might deliver a sufficient level of hygiene. Plotting the logarithmic reduction/AUC ratio against the AUC indicated that the main cycle contributed approximately 10-fold more to microbial reduction than the rinse cycle. Furthermore, the antimicrobial impact of detergents was greatest at the lowest AUC values (i.e. during short cycles). Taken together, our results suggest that the main wash temperature, the type of detergent, and the specific strain tested all impact bacterial hygiene performance.}, language = {de} } @inproceedings{HansenHuthPlatteetal., author = {Hansen, Ute and Huth, Miriam and Platte, Frank and Stawicki, Piotr and Struck, Alexander and Tewes, Thomas and Wenda, Andr{\´e}}, title = {Entwicklung innovativer Verfahren zur mikrobiologischen Qualit{\"a}ts{\"u}berwachung in Echtzeit}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-17674}, abstract = {Entwicklung biophysikalischer Verfahren zur schnellen Identifikation mikrobieller Kontaminationen in Gew{\"a}ssern - Vorstellung des InnoMiBiQ-Projektes Ute Hansen1, Miriam Huth2, Frank Platte2, Piotr Stawicki3, Alexander Struck3, Thomas J. Tewes2, Andr{\´e} Wenda1 1 Fakult{\"a}t Kommunikation und Umwelt, Hochschule Rhein-Waal, Friedrich-Heinrich-Allee 25, 47475 Kamp-Lintfort 2 Fakult{\"a}t Life Sciences, Hochschule Rhein-Waal, Marie-Curie-Straße 1, 47533 Kleve 3 Fakult{\"a}t Technologie und Bionik, Hochschule Rhein-Waal, Marie-Curie-Straße 1, 47533 Kleve Daten zur mikrobiellen Wasserbelastung liegen bei Anwendung etablierter Standardmethoden erst nach Tagen vor. Ziel des InnoMiBiQ Projektes ist die Entwicklung eines schnellen biophysikalischen Verfahrens zur Identifikation mikrobieller Kontaminationen in Gew{\"a}ssern. Gef{\"o}rdert wird das Projekt mit zweij{\"a}hriger Laufzeit im Rahmen des Focus Forschung HAW Programms des Ministeriums f{\"u}r Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen. Die F{\"o}rderlinie FF HAW-Kooperation zielt auf eine verbesserte HS-interne interdisziplin{\"a}re Kooperation und den Auf- und Ausbau eines attraktiven Forschungsschwerpunkts. Ausgangspunkt der Arbeiten war das in der Arbeitsgruppe von F. Platte und in Kooperation mit der AG Hygiene (Prof. Bockm{\"u}hl) von T. Tewes entwickelte Verfahren zur Identifizierung von Mikroorganismen mit Hilfe der Raman-Spektroskopie. Experimentelle Arbeiten wurden zu der Frage durchgef{\"u}hrt, ob die Methodik f{\"u}r die Identifizierung einzelner Bakterien in Gew{\"a}sserproben anwendbar ist und welche Probenvorbehandlungs- und Datenverarbeitungsprozeduren unter Ber{\"u}cksichtigung der Automatisierbarkeit erforderlich sind. Die Ergebnisse bzgl. der Raman-spektroskopischen Identifizierung der Bakterienzellen waren vielversprechend. Problematisch ist allerdings, dass es gilt, wenige bakterielle Zellen zwischen einer sehr großen Zahl anderer Partikel zu identifizieren. Ideen f{\"u}r ein Raman-basiertes schnelles Partikel-Scan-Verfahren wurden entwickelt. Untersucht wurde auch, ob neben Mikroorganismen weitere Wasserkontaminationen mit Hilfe der Raman-Spektroskopie nachweisbar sind. Hier standen Verunreinigungen durch Mikroplastik (speziell Reifenabrieb), {\"O}lfilme, Sulfat und Nitrat im Mittelpunkt. Im Rahmen zahlreicher „networking"-Aktivit{\"a}ten wurden Kontakte zu Herstellern von Partikelmess-Systemen aufgebaut und Kooperationen mit Anbietern von Raman-Spektrometern initiiert mit dem Ziel, {\"u}ber F\&E Projekte die Entwicklung eines kontinuierlich arbeitenden des Raman-Systems voranzubringen. Projektskizzen wurden entwickelt und Antr{\"a}ge auf Forschungsf{\"o}rderung eingereicht. Dass schnelle, kontinuierlich arbeitende biophysikalische Verfahren zur Identifikation von Gew{\"a}sser-Kontaminationen erforderlich sind, wurde von potentiellen Anwendern best{\"a}tigt. Nur eine zeitlich hoch aufgel{\"o}ste {\"U}berwachung der Wasserqualit{\"a}t kann Katastrophen wie das Fischsterben in der Oder verhindern.}, language = {de} } @misc{Tewes, type = {Master Thesis}, author = {Tewes, Thomas}, title = {Entwicklung einer Methode zur Identifizierung von Mikroorganismen {\"u}ber Raman-Spektroskopie}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-3212}, school = {Hochschule Rhein-Waal}, pages = {100}, abstract = {Zielstellung: Das Ziel dieser Arbeit war es, eine Methode zur Identifizierung von Mikroorganismen {\"u}ber Mikro-Raman-Spektroskopie zu entwickeln. Daf{\"u}r musste zun{\"a}chst eine Methode gefunden werden, um Spektren verschiedener Mikroorganismen mit ausreichender Qualit{\"a}t zu erhalten. Im Anschluss sollte die Datensammlung erfolgen, bei der m{\"o}glichst viele repr{\"a}sentative Spektren gesammelt werden. Mit den Daten mussten danach Modelle zur Vorhersage unbekannter Raman-Spektren entwickelt werden, was eine entsprechende Datenvorbehandlung voraussetzte. Um die Praxistauglichkeit der Modelle zu pr{\"u}fen, sollten diese auf Spektren von Proben angewandt werden, die nicht in den Kalibrationssets enthalten waren. Neben der Entwicklung der Methode und der Vorhersagemodelle, sollten auch verschiedene Einfl{\"u}sse der Analysebedingungen ber{\"u}cksichtigt werden. Methoden: Neun verschiedene Mikroorganismen, die aus kryokonservierten Reinkulturen stammten, wurden bei 30 °C f{\"u}r 24 Stunden auf Trypton Soja Agar (TSA) bebr{\"u}tet. Die Spektrenaufzeichnung erfolgte bei einer Anregung von 633 nm {\"u}ber ein konfokales Raman-Mikroskop der Firma Renishaw. Sowohl die Datenvorbehandlung (Basislinienkorrektur, Gl{\"a}ttung, Normalisierung, Hauptkomponentenanalyse (PCA)), als auch die Modellentwicklung, erfolgte {\"u}ber die Software MATLAB. Es wurden verschiedene Klassifikationsverfahren angewandt, um ein Modell mit m{\"o}glichst guter Leistung zu finden. Ergebnisse: F{\"u}r die Entwicklung der Kalibrationsmodelle wurden insgesamt 2953 Raman-Spektren von neun verschiedenen Mikroorganismen gesammelt. St{\"o}rungen durch Fluoreszenz wurden durch Vorbestrahlung von bis zu 15 Minuten ausgebrannt. Die Modelle basierend auf der Quadratischen Diskriminanzanalyse (QDA), dem k-N{\"a}chster-Nachbar-Algorithmus (kNN) und der Support Vector Maschine (SVM), wurden mit verschiedener Anzahl an Hauptkomponenten und einer f{\"u}nffachen Kreuzvalidierung erstellt. Die theoretischen Vorhersageg{\"u}ten belaufen sich bei den genauesten Modellen auf 99,0 \% (QDA), 99,1 \% (kNN) und 99,7 \% (SVM). F{\"u}r die praktische Validierung wurden f{\"u}r jeden Mikroorganismus 100 weitere „unbekannte" Spektren gesammelt. Die Vorhersagegenauigkeiten in der Praxis belaufen sich auf 98,1 \% (QDA), 97,1 \% (kNN) und 97,0 \% (SVM). Diskussion: Eine zuverl{\"a}ssige Identifizierung der in dieser Arbeit untersuchten Mikroorganismen konnte {\"u}ber alle verwendeten Klassifikationsverfahren erreicht werden. Auf Stamm-ebene erzielt die SVM in der Praxis die genauesten Ergebnisse, jedoch nicht bei den restlichen Mikroorganismen. Die QDA erzielt in der Praxis etwas genauere Vorhersagen als das kNN-Modell, jedoch basiert das kNN-Modell mit der besten Leistung auf den wenigsten Hauptkomponenten. Dies kann als Vorteil angesehen werden, da weniger Dimensionen zur erfolgreichen Klassifizierung in der Regel robustere Modelle in der Praxis bedeuten.}, subject = {Raman-Spektroskopie}, language = {de} }