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Durch die Sequenzierung des Genoms eines Organismus steht die vollständige Information über die relative Anordnung einzelner genetischer Objekte zur Verfügung. Die vorgelegte Arbeit analysiert diese Daten in Hinblick auf Gruppen gleichartiger Objekte, die mehrfach in Nachbarschaft zueinander auftreten. Dabei werden drei unterschiedliche Ebenen betrachtet. Auf Ebene der DNA-Sequenz dient die Analyse der Identifizierung segmentaler Duplikationen in Arabidopsis thaliana. Auf Gen-Ebene übertragen fungiert die Methode als Syntenie-Vorhersage, hier angewandt auf fungale Genome sowie auf verschiedene Chlamydien-Arten. Zur Analyse auf funktionaler Ebene wird das Konzept des Attribut-Clusters eingeführt, das eine Kontext basierte Methode zur funktionalen Annotation von Genen darstellt., A genome sequence provides the complete information regarding the relative order of single genetic elements. The work presented here analyzed these data in order to identify groups of equal objects, which are repeatedly found in close neighborhood to each other. Within the scope of this study, three different levels got considered for an analysis. On the DNA sequence level, the analysis identified segmental duplications in Arabidopsis thaliana. Transferred to the gene level, the method performs as a synteny prediction tool. As such, it was applied to fungal genomes and to different Chlamydia species respectively. For an analysis on the functional level, the concept of attribute clusters got introduced. A new context based method for the functional annotation of genes is now available.

Durch die Sequenzierung des Genoms eines Organismus steht die vollständige Information über die relative Anordnung einzelner genetischer Objekte zur Verfügung. Die vorgelegte Arbeit analysiert diese Daten in Hinblick auf Gruppen gleichartiger Objekte, die mehrfach in Nachbarschaft zueinander auftreten. Dabei werden drei unterschiedliche Ebenen betrachtet. Auf Ebene der DNA-Sequenz dient die Analyse der Identifizierung segmentaler Duplikationen in Arabidopsis thaliana. Auf Gen-Ebene übertragen fungiert die Methode als Syntenie-Vorhersage, hier angewandt auf fungale Genome sowie auf verschiedene Chlamydien-Arten. Zur Analyse auf funktionaler Ebene wird das Konzept des Attribut-Clusters eingeführt, das eine Kontext basierte Methode zur funktionalen Annotation von Genen darstellt., A genome sequence provides the complete information regarding the relative order of single genetic elements. The work presented here analyzed these data in order to identify groups of equal objects, which are repeatedly found in close neighborhood to each other. Within the scope of this study, three different levels got considered for an analysis. On the DNA sequence level, the analysis identified segmental duplications in Arabidopsis thaliana. Transferred to the gene level, the method performs as a synteny prediction tool. As such, it was applied to fungal genomes and to different Chlamydia species respectively. For an analysis on the functional level, the concept of attribute clusters got introduced. A new context based method for the functional annotation of genes is now available.

Ustilago maydis is a ubiquitous pathogen of maize and a well-established model organism for the study of plant-microbe interactions. This basidiomycete fungus does not use aggressive virulence strategies to kill its host. U. maydis belongs to the group of biotrophic parasites (the smuts) that depend on living tissue for proliferation and development. Here we report the genome sequence for a member of this economically important group of biotrophic fungi. The 20.5-million-base U. maydis genome assembly contains 6,902 predicted protein-encoding genes and lacks pathogenicity signatures found in the genomes of aggressive pathogenic fungi, for example a battery of cell-wall-degrading enzymes. However, we detected unexpected genomic features responsible for the pathogenicity of this organism. Specifically, we found 12 clusters of genes encoding small secreted proteins with unknown function. A significant fraction of these genes exists in small gene families. Expression analysis showed that most of the genes contained in these clusters are regulated together and induced in infected tissue. Deletion of individual clusters altered the virulence of U. maydis in five cases, ranging from a complete lack of symptoms to hypervirulence. Despite years of research into the mechanism of pathogenicity in U. maydis, no 'true' virulence factors had been previously identified. Thus, the discovery of the secreted protein gene clusters and the functional demonstration of their decisive role in the infection process illuminate previously unknown mechanisms of pathogenicity operating in biotrophic fungi. Genomic analysis is, similarly, likely to open up new avenues for the discovery of virulence determinants in other pathogens. ©2006 Nature Publishing Group.

In recent years gasoline engines have become increasingly complex, for example through the introduction of electronic control and monitoring systems for ignition, fuel injection and exhaust aftertreatment. Parallel to this the requirements placed upon engines have also increased hence the need to develop new engine technologies. This demand for new technologies is, in part, due to the self obligation of the automobile industry to reduce the CO2 emissions about 25% by 2005, and also to the increasingly stringent future exhaust limits. Some promising solutions are currently in development, e.g. the direct injection gasoline engine and variable valve trains. All these new technologies are characterised by increasing complexity and significantly higher degrees of freedom. The associated application expenditure rises drastically with the number of free parameters and also with improved quality standards. Possible solutions to meet the future requirements of the development process are based on model-based parameter optimisation and the use of test methods, such as "Design of Experiments" (DoE). The idea behind this approach is to produce models to describe the dependence of the responses of interest (i.e. fuel consumption) on the adjusted engine parameters. With these models offline optimisation of the engine can be carry out, independently of testbench resources. The measured data for the models are produced with the help of statistically designed experiments. Thus, the testing and analysis processes are structured and the expenditure limited. In the following the DoE methodology will be employed of a gasoline engine with electromechanical valve train., Der Ottomotor im Kraftfahrzeug hat in den letzten Jahren mit dem Einzug elektronischer Steuer- und Regelsysteme für Zündung, Einspritzung und Abgasnachbehandlung einen sehr hohen technischen Stand erreicht. Die wachsenden Ansprüche an die Motorenentwicklung im Hinblick auf Verbrauchsreduzierung bei gleichzeitiger Erfüllung der zukünftigen Abgasgrenzwerte, verschärfen den Druck zur Entwicklung weiterführender Technologien. Hierbei gibt es bereits einige vielversprechende Lösungsansätze, wie z.B. die Direkteinspritzung oder variable Ventilsteuerungen. All diese neuen Technologien zeichnen sich durch eine wachsende Komplexität durch die signifikant höhere Anzahl von Freiheitsgraden aus. Der damit verbundene Applikationsaufwand steigt drastisch durch die wachsende Anzahl freier Parameter, aber auch durch die steigenden Anforderungen an die Qualität der Applikationsergebnisse. Einen möglichen Lösungsansatz zur Realisierung der zukünftigen Anforderungen an den Entwicklungsprozess stellen die modellgestützte Parameteroptimierung sowie der Einsatz der "Statistischen Versuchsplanung" (SVP) - "Design of Experiments" (DoE) - dar. Der Grundgedanke basiert auf der Erstellung von Modellen zur Beschreibung der Abhängigkeiten variierter Verstellparameter. Mit diesen Modellen können Offline-Optimierungen unabhängig von Prüfstandsressourcen durchgeführt werden. Die für die Modellbildung benötigten Messdaten werden mit Hilfe der statistischen Versuchsplanung erzeugt. Dadurch wird der Prozess strukturiert und der Aufwand wird begrenzt. In der Arbeit wird der Einsatz der DoE-Methodik am Beispiel eines Ottomotors mit elektromechanischer Ventilsteuerung (EMVS) aufgezeigt.