<> "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^ . <> . . "Kollektive Migration von Lungenkrebszellen - Modellierung und Datenanalyse"^^ . "Für die Wundheilung von Epithelgewebe ist ein komplexes\r\nZusammenspiel zwischen zellulärer Differenzierung, Proliferation und Migration\r\nerforderlich. Typische Kennzeichen von Krebserkrankungen sind Störungen\r\nund Unausgewogenheit in Aktivierung, Deaktivierung und Aufrechterhaltung\r\ndieser Prozesse. Deswegen werden Tumore oft als „Wunden, die niemals\r\nheilen“ beschrieben. Aktuelle Ansätze in der Krebstherapie fokussieren sich auf\r\ndie Regulation von Signalübertragung, zum Beispiel die selektive Inhibierung\r\ndes EGF/EGFR-Signalpfades. Unser Interesse liegt im Zusammenspiel zwischen\r\nintrazellulärer Signalübertragung und migratorischem Verhalten von nichtkleinzelligen\r\nLungenkrebszellen (NSCLC). Wir analysieren experimentelle Daten aus\r\nMigrations-Assays mit Lungenkrebszellen nach Stimulation mit verschiedenen\r\nWachstumsfaktoren, oder Inhibierung ausgewählter Signalpfade. Es wurde ein effizienter\r\nArbeitsablauf mit großteils automatisierter Datenanalyse entwickelt und\r\nimplementiert. Wir benutzen insbesondere Methoden der Particle Image Velocimetry\r\n(PIV) und Einzel-Zell-Tracking um migratorische Charakteristiken, wie\r\nzum Beispiel nach Zeit und Raum aufgelöste Geschwindigkeitsverteilungen oder\r\nKorrelationslängen zu berechnen und zu untersuchen, wie diese sich für unterschiedliche\r\nexperimentelle Bedingungen verändern. Um das Migrationsverhalten\r\nzu simulieren verwenden wir ein Modell für kollektive Zellmigration, welches zufällige\r\nMotilität und Zell-Zell-Adhäsion beschreibt. Vergleiche zwischen Simulationen\r\ndes Modells und Parametern, die aus der Datenanalyse inferiert werden\r\nkönnen, führen zu der Schlussfolgerung, dass im Modell ein weiterer Term für\r\ngerichtete Zellbewegung benötigt wird. Das durch diesen Term erweiterte neue\r\nModell ist in der Lage, die meisten in den Daten sichtbaren Dynamiken zu erklären.\r\nAgentenbasierte Simulationen des Modells reproduzieren migratorische Phänotypen,\r\ndie in den experimentellen Daten auftreten. Durch die Stochastizität\r\ndes Modells ist ein direkter Fit des erweiterten Modells an die Daten nicht möglich.\r\nWir stellen allerdings eine Methode vor, mit der interzelluläre Parameter,\r\ndie die Migration kontrollieren, direkt aus experimentellen Daten inferiert werden\r\nkönnen. Die Methode wurde an simulierten Daten getestet und kann auf experimentelle\r\nDaten angewendet werden, um zellspezifische Parameter zu bestimmen.\r\nDie Kombination von Datenanalyse und Modellierung gewährt auf diese Weise\r\nZugang zu einer umfangreichen Menge an Parametern, die die kollektive Migration\r\nvon Zellen beschreiben.\r\nvii"^^ . "2015" . . . . . . . "Damian"^^ . "Stichel"^^ . "Damian Stichel"^^ . . . . . . "Kollektive Migration von Lungenkrebszellen - Modellierung und Datenanalyse (PDF)"^^ . . . "Dissertation_D.Stichel.pdf"^^ . . . "Kollektive Migration von Lungenkrebszellen - Modellierung und Datenanalyse (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "Kollektive Migration von Lungenkrebszellen - Modellierung und Datenanalyse (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . "Kollektive Migration von Lungenkrebszellen - Modellierung und Datenanalyse (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "Kollektive Migration von Lungenkrebszellen - Modellierung und Datenanalyse (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "Kollektive Migration von Lungenkrebszellen - Modellierung und Datenanalyse (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . "HTML Summary of #19647 \n\nKollektive Migration von Lungenkrebszellen - Modellierung und Datenanalyse\n\n" . "text/html" . .