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Der vorliegende Bericht liefert anwendungsbezogene Einblicke in die institutionelle Selbstevaluation von Forschungsdatenmanagement-Services und -Infrastrukturen mit RISE-DE, einem Referenzmodell für Strategieprozesse im institutionellen Forschungsdatenmanagement (FDM), im Verbundkontext der Berlin University Alliance (BUA). Die Selbstevaluation wurde an allen vier Einrichtungen der BUA (Freie Universität Berlin, Humboldt-Universität zu Berlin, Technische Universität Berlin und Charité – Universitätsmedizin Berlin) durchgeführt. Im Ergebnis konnte ein strukturierter und systematischer Überblick über die Gemeinsamkeiten und Unterschiede im Bereich FDM an den vier Einrichtungen gewonnen werden. Der Bericht beschreibt die Erfahrungen bei der Anwendung des RISE-DE-Instruments und gibt Empfehlungen für dessen Einsatz in Verbundstrukturen. Insgesamt hat sich RISE-DE im Kontext der BUA als hilfreiches Werkzeug für die gemeinsame Standortbestimmung im FDM erwiesen, die als Ausgangspunkt zur Konzeptentwicklung für nachhaltige, verbundweit genutzte FDM-Services und -Infrastrukturen dienen soll.

Um Forschende bestmöglich im Forschungsdatenmanagement (FDM) zu unterstützen, sind zentrale Dienstleistungen und Werkzeuge unverzichtbar. Ein entscheidender Bestandteil bei der Entwicklung entsprechender Konzepte ist die kontinuierliche Einbeziehung der Forschenden sowie eine koordinierte Abstimmung im regionalen Verbund, z.B. durch eine systematische Bedarfsermittlung. Zu diesem Zweck haben die vier in der Berlin University Alliance (BUA) zusammengeschlossenen Institutionen erstmalig gemeinsam für das Bundesland Berlin eine Online-Befragung zu FDM Desideraten unter 975 Forschenden mit abgestimmten generischen Fragen durchgeführt. Ziel war es Feedback zu vorhandenen Angeboten und gewünschten Services und Werkzeugen zu erhalten sowie Potentiale für gemeinsame Dienste im Rahmen des Verbundes zu ermitteln. Inhaltlich adressierte die Umfrage verschiedene Aspekte der Forschungs(daten)praxis, aber auch Anreizmechanismen und Unterstützungsformate. Die Ergebnisse der Erhebung legen nahe, dass ein Bewusstsein für die Relevanz des Handlungsfelds FDM an den beteiligten Einrichtungen gegeben ist; die Mehrheit der Teilnehmenden hat sich bereits im Rahmen der eigenen Forschungspraxis mit einem nachhaltigen FDM auseinandergesetzt. Darüber hinaus unterstreichen die Ergebnisse den bereits vielfach formulierten Bedarf an Personalressourcen sowie umfassender zentraler IT-Infrastruktur. Im Bereich der Richtlinien erweisen sich fachspezifische Vorgaben und Empfehlungen als bekannter als die an den meisten Einrichtungen vorliegenden institutionellen Forschungsdaten-Policies. Im Hinblick auf technische Werkzeuge werden vor allem Tools für die Erstellung von Datenmanagementplänen, den Datenaustausch zwischen verschiedenen Institutionen und Systemen, die Datenorganisation, -anonymisierung und -bereinigung benötigt. Neben technischer Infrastruktur wird vor allem Best-Practice-Wissen als hilfreich für die Umsetzung von FDM im Forschungsalltag angesehen. Wichtige Anreize wären neben Personalressourcen eine größere Sichtbarkeit von Datenpublikationen. Insgesamt verdeutlicht die verbundweite Bedarfserhebung zum FDM eine Vielzahl von übergreifenden Desideraten an Infrastruktur- und Serviceangeboten. Darüber hinaus wird die Erhöhung der Sichtbarkeit bereits bestehender FDM-Services an den Einrichtungen deutlich, um Forschende zukünftig bestmöglich zu unterstützen., Gefördert von der Berlin University Alliance, Förderkennzeichen: 501_CRDMS, {"references":["Ariza de Schellenberger, Angela, Bobrov, Evgeny, Helbig, Kerstin, Jäckel, Denise, Kuberek, Monika, Orozco Prado, Lea-Sophie, Schlagberger, Elisabeth Maria, Söring, Sibylle, & Steinke, Britta. (2022). Bestands- und Bedarfserhebung zum Forschungsdatenmanagement an den BUA-Einrichtungen (Version 1). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7060446","Ariza de Schellenberger, Angela, Bobrov, Evgeny, Helbig, Kerstin, Jäckel, Denise, Kuberek, Monika, Orozco Prado, Lea-Sophie, Schlagberger, Elisabeth Maria, Söring, Sibylle, & Steinke, Britta. (2022). Datenmanagementplan \"Concept Development for Collaborative Research Data Management Services\" (Version 1). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7399810","Ariza de Schellenberger, Angela, Bobrov, Evgeny, Helbig, Kerstin, Jäckel, Denise, Kuberek, Monika, Orozco Prado, Lea-Sophie, Schlagberger, Elisabeth Maria, Söring, Sibylle, & Steinke, Britta. (2022). Umfragedaten Forschungsdatenmanagement 2022 der BUA-Einrichtungen (Version 1) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7260078"]}

Der vorliegende Bericht liefert anwendungsbezogene Einblicke in die institutionelle Selbstevaluation von Forschungsdatenmanagement-Services und -Infrastrukturen mit RISE-DE, einem Referenzmodell für Strategieprozesse im institutionellen Forschungsdatenmanagement (FDM), im Verbundkontext der Berlin University Alliance (BUA). Die Selbstevaluation wurde an allen vier Einrichtungen der BUA (Freie Universität Berlin, Humboldt-Universität zu Berlin, Technische Universität Berlin und Charité – Universitätsmedizin Berlin) durchgeführt. Im Ergebnis konnte ein strukturierter und systematischer Überblick über die Gemeinsamkeiten und Unterschiede im Bereich FDM an den vier Einrichtungen gewonnen werden. Der Bericht beschreibt die Erfahrungen bei der Anwendung des RISE-DE-Instruments und gibt Empfehlungen für dessen Einsatz in Verbundstrukturen. Insgesamt hat sich RISE-DE im Kontext der BUA als hilfreiches Werkzeug für die gemeinsame Standortbestimmung im FDM erwiesen, die als Ausgangspunkt zur Konzeptentwicklung für nachhaltige, verbundweit genutzte FDM-Services und -Infrastrukturen dienen soll.

Die im vorliegenden Bericht dargestellten Ergebnisse der Bedarfs- und Bestandserhebung zum Forschungsdatenmanagement (FDM) illustrieren Tendenzen von FDM-Bedarfen an den vier im Verbund „Berlin University Alliance“ zusammengeschlossenen Hochschulen Freie Universität Berlin, Humboldt-Universität zu Berlin, Technische Universität Berlin und Charité - Universitätsmedizin Berlin. Ein Bewusstsein für die Relevanz des Handlungsfelds FDM, so legen die Umfrageergebnisse nahe, ist heute in den Hochschulen gegeben; die Mehrheit der Befragten hat sich bereits im Rahmen eigener Forschungspraxis mit Fragen der Umsetzung nachhaltigen FDMs auseinandergesetzt. Die Ergebnisse der im Rahmen des Projekts „Concept Development for Collaborative Research Data Management Services“ im Winter 2021/22 mit insgesamt 975 Teilnehmenden vorgenommenen Erhebung unterstreichen insbesondere den bereits vielfach formulierten Bedarf an Personalressourcen für das FDM. Hinsichtlich orientierender und systematisierender Instrumente wie Leitlinien und Policies erweisen sich projekt- bzw. forschungsgruppenspezifische Vorgaben und Empfehlungen als gebräuchlicher und auch als bekannter als die an den meisten Häusern vorliegenden institutionellen Forschungsdaten-Policies. Im Hinblick auf technische Werkzeuge werden zuvorderst Tools für die Erstellung von Datenmanagementplänen, den Datenaustausch zwischen verschiedenen Institutionen und Systemen, die Datenorganisation, kollaboratives Arbeiten und die Speicherung von Daten genannt. Im Verbundkontext erachten die befragten Forschenden vor allem institutionsübergreifende Dienste und Infrastrukturen sowie eine verlässliche Rechtsberatung als notwendig, um die verschiedenen Anforderungen an ein nachhaltiges FDM umsetzen zu können. Neben der Bereitstellung von technischer Infrastruktur werden darüber hinaus vermehrt Best Practice-Modelle als hilfreich für die Umsetzung in der Forschungspraxis angesehen. Insgesamt liefern die Ergebnisse die Grundlage für in den kommenden Jahren weiter auszugestaltende FDM-Konzepte und -Services im BUA-Verbund, die sich eng an den Anforderungen und Praktiken der Forschenden orientieren., Gefördert von der Berlin University Alliance, Förderkennzeichen: 501_CRDMS, {"references":["Ariza de Schellenberger, Angela, Bobrov, Evgeny, Helbig, Kerstin, Jäckel, Denise, Kuberek, Monika, Orozco Prado, Lea-Sophie, Schlagberger, Elisabeth Maria, Söring, Sibylle, & Steinke, Britta. (2022, December 5). Umfragedaten Forschungsdatenmanagement 2022 der BUA-Einrichtungen. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7260078","Ariza de Schellenberger, Angela, Bobrov, Evgeny, Helbig, Kerstin, Jäckel, Denise, Kuberek, Monika, Orozco Prado, Lea-Sophie, Schlagberger, Elisabeth Maria, Söring, Sibylle, & Steinke, Britta. (2022). Datenmanagementplan \"Concept Development for Collaborative Research Data Management Services\" (Version 1). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7399810"]}

Der Datenmanagementplan des von der Berlin University Alliance geförderten Projektes „Concept Development for Collaborative Research Data Management Services“ dokumentiert wie mit den im Projekt erstellten Forschungsdaten umgegangen wird., Gefördert von der Berlin University Alliance, Förderkennzeichen: 501_CRDMS, {"references":["Ariza de Schellenberger, Angela, Bobrov, Evgeny, Helbig, Kerstin, Jäckel, Denise, Kuberek, Monika, Orozco Prado, Lea-Sophie, Schlagberger, Elisabeth Maria, Söring, Sibylle, & Steinke, Britta. (2022, December 5). Umfragedaten Forschungsdatenmanagement 2022 der BUA-Einrichtungen. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7260078","Ariza de Schellenberger, Angela, Bobrov, Evgeny, Helbig, Kerstin, Jäckel, Denise, Kuberek, Monika, Orozco Prado, Lea-Sophie, Schlagberger, Elisabeth Maria, Söring, Sibylle, & Steinke, Britta. (2022). Bestands- und Bedarfserhebung zum Forschungsdatenmanagement an den BUA-Einrichtungen (Version 1). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7060446"]}

Das Poster gibt einen kurzen Überblick über das von der Berlin University Alliance (BUA) geförderte Projekt "Concept Development for Collaborative Research Data Management Services" (BUA-FDM), das sich die Konzeptentwicklung zum nachhaltigen Aufbau von Kompetenz und Expertise zum Thema Forschungsdatenmanagement (FDM) für Forschende und Multiplikator*innen sowie die Etablierung von Services rund um das FDM innerhalb der BUA zum Ziel gesetzt hat. Darüber hinaus zeigt es einige Ergebnisse der Bestands- und Bedarfserhebung zum FDM, die von den in der BUA zusammengeschlossenen Universitäten - Freie Universität Berlin, Humboldt-Universität zu Berlin, Technische Universität Berlin und Charité - Universitätsmedizin Berlin - im Winter 2021/22 durchgeführt wurde., Gefördert von der Berlin University Alliance, Förderkennzeichen: 501_CRDMS

Sensitive cell detection by magnetic resonance imaging (MRI) is an important tool for the development of cell therapies. However, clinically approved contrast agents that allow single-cell detection are currently not available. Therefore, we compared very small iron oxide nanoparticles (VSOP) and new multicore carboxymethyl dextran-coated iron oxide nanoparticles (multicore particles, MCP) designed by our department for magnetic particle imaging (MPI) with discontinued Resovist® regarding their suitability for detection of single mesenchymal stem cells (MSC) by MRI. We achieved an average intracellular nanoparticle (NP) load of .10 pg Fe per cell without the use of transfection agents. NP loading did not lead to significantly different results in proliferation, colony formation, and multilineage in vitro differentiation assays in comparison to controls. MRI allowed single-cell detection using VSOP, MCP, and Resovist® in conjunction with high-resolution T2*-weighted imaging at 7 T with postprocessing of phase images in agarose cell phantoms and in vivo after delivery of 2,000 NP-labeled MSC into mouse brains via the left carotid artery. With optimized labeling conditions, a detection rate of ~45% was achieved; however, the experiments were limited by nonhomogeneous NP loading of the MSC population. Attempts should be made to achieve better cell separation for homogeneous NP loading and to thus improve NP-uptake-dependent biocompatibility studies and cell detection by MRI and future MPI. Additionally, using a 7 T MR imager equipped with a cryocoil resulted in approximately two times higher detection. In conclusion, we established labeling conditions for new high-relaxivity MCP, VSOP, and Resovist® for improved MRI of MSC with single-cell sensitivity.

Menschliche Haarfollikel sind komplette Organe, die während der frühen Embryonalentwicklung gebildet werden und unter normalen Bedingungen lebenslang Fähigkeiten zur Selbsterneuerung und zur Hautreparatur haben. Die Regulation der menschlichen Haarfollikel wird durch einige Faktoren beeinflusst, deren Funktionen noch nicht komplett bekannt sind. Die möglichst vollständige Aufklärung der Haarfollikel-Biologie ist, aufgrund des großen Einflusses auf andere Wissenschaftsbereiche wie Dermatologie, Alterung, Kosmetik und Tissue engineering, von großer Bedeutung. Durch umfangreiche Forschungen seit den frühen Sechziger jahren hat sich ein umfangreiches Wissen über das Potential der Haarfollikel angesammelt. Trotzdem sind die Untersuchungen über menschliche Haarfollikel, wegen des Fehlens spezifischer Marker für Stammzellen und deren Abkömmlinge, immer noch limitiert. Die vorliegende Arbeit trägt zur Charakterisierung von epidermalen, mesenchymalen und extrazellulären Matrixkomponenten von menschlichen Haarfollikeln bei. Auf der Basis von Gen-Mikroarrays von Laser-Mikrodissezierten anagenen menschlichen Haarfollikeln war es möglich, die in situ-Genexpression von epidermalen und mesenchymalen Kompartimenten zu messen und die Progenitorzellen mit den korrespondierenden, sich transient-vermehrenden Zellpopulationen zu vergleichen. Basierend auf der in situ-Genexpressionsprofilierung war es möglich, die Expression von bekannten ,Markern‘ zu überprüfen, und neue extrazelluläre Marker für epidermale und mesenchymale Stammzellnischen und für weiter differenzierte Zellpopulationen auf dem mRNA-Level zu bestimmen. Unter Nutzung der gleichen experimentellen Methoden konnten die ExtrazellulärmatrixKomponenten für wachsende (anagene) Haarfollikel bestimmt werden. Wichtige Unterschiede zwischen den Fibroblasten des Bindegewebes und des Papillarkörpers, den beiden mesenchymalen Komponenten des Haarfollikels, konnten beschrieben werden. Das oligomere Knorpel-Matrixprotein (cartilage oligomeric matrix protein – COMP) wurde in dieser Arbeit als essentielle Komponente der Extrazellulärmatrix des menschlichen Haarfollikels während des Haarzyklus gefunden, welches spezifisch durch die Fibroblasten des Bindegewebe in situ und in vitro exprimiert wird. In dieser Arbeit wird die Hypothese aufgestellt, dass geändert COMP expression in Verbindung mit spärlichem und dünnem Haar stehen kann, wie z.B. bei Chondrodysplasie- und Sklerodermie-Patienten. Insgesamt wird zum ersten Mal gezeigt, dass COMP ein Teil der ECM von humanen Haarfollikeln ist und eine wichtige Funktion in der humanen Haarbiologie spielt. Human hair follicles are complete organs which develop early during embryogenesis and posses under normal conditions a long life self renewal capacity and skin repair potential under wounding conditions. The functioning of human hair follicles might be affected by several factors that are not yet fully understood. The full understanding of the ongoing mechanisms in hair follicle biology is of great relevance due to its impact on the research fields of dermatology, aging, cosmetics and tissue engineering. Much work has been done since the early sixties and extensive knowledge has been obtained about the potential of hair follicle cells. Nevertheless, the study of human hair follicles is still limited due to the lack of specific markers that define stem cell populations and their progeny. This work contributes to the characterization of epidermal, mesenchymal and extracellular matrix components of human hair follicles. Based on gene microarrays of laser microdissected anagen human hair follicles, it was possible to identify the in situ gene expression of the epidermal and mesenchymal compartments, and compare the progenitor cells with the correspondent transient amplifying cell populations. On the basis of the in situ gene expression profiling was possible to revise expression of known “markers”, and define new extracellular markers for epidermal and mesenchymal stem cell niches and further differentiated cells populations at the mRNA level. Using the same cell experimental design, the extracellular matrix components for growing (anagen) hair follicles were defined. Relevant differences between connective tissue and dermal papilla fibroblasts, the two mesenchymal components of hair follicles were described. Cartilage oligomeric matrix protein (COMP) is detected in this work as an essential component of the human hair follicle extracellular matrix through the hair cycle which is specifically expressed by connective tissue fibroblasts in situ and in vitro. In this work is hypothesized that altered COMP expression might be associated with scant fine hair as in the case of some chondrodysplasia and scleroderma patients. Together all this reveals for the first time that COMP is part of the ECM of human hair follicles and suggests its important funciton in normal human hair biology.