Eldorado - Repository of the TU Dortmund
Resources for and from Research, Teaching and Studying
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Recent Submissions
Assignment of the N-terminal domain of mouse cGAS
(2025-01-04) Aucharova, Hanna; Linser, Rasmus
Cyclic GMP-AMP synthase (cGAS) is a DNA-sensing enzyme that is a member of the nucleotidyltransferase (NTase) family and functions as a DNA sensor. The protein is comprised of a catalytic NTase core domain and an unstructured hypervariable N-terminal domain (NTD) that was reported to increase protein activity by providing an additional DNA-binding surface. We report nearly complete 1H, 15N, and 13C backbone chemical-shift assignments of mouse cGAS NTD (residues 5-146), obtained with a set of 3D and 4D solution NMR experiments. Analysis of the chemical-shift values confirms that the NTD is intrinsically disordered. These resonance assignments can provide the basis for further studies such as activation by DNA and protein-protein interactions.
Vorsprung durch Mehrsprachigkeit?
(2025) Odermann, Katrin; Mertins, Barbara; Engemann, Helen
Die Dissertation „Vorsprung durch Mehrsprachigkeit? Eine empirisch- experimentelle Untersuchung zum metalinguistischen Bewusstsein bei Vorschulkindern mit unterschiedlichen sprachlichen Hintergründen.“ ist im Bereich der Psycholinguistik verortet und widmet sich dem Thema der Entwicklung des metalinguistischen Bewusstseins bei bilingualen und monolingualen Vorschulkindern, mit einem besonderen Fokus auf einem bislang wenig erforschtem Teilbereich des metalinguistischen Bewusstseins: dem semantischen Bewusstsein.
Erstmals wird hierfür ein multimethodischer Zugang gewählt, der Eye-Tracking im Visuellen World-Paradigma mit Elizitationsverfahren, standardisierter Wortschatzmessung und einem umfangreichen Elternfragebogen kombiniert. Ein zentrales methodisches Novum besteht darin, dass Bilingualismus nicht als homogene Kategorie behandelt wird, sondern der Grad des Bilingualismus systematisch erfasst wird. Darüber hinaus fließen weitere relevante Einflussfaktoren wie der sprachliche Input in beiden Sprachen sowie der sozioökonomische Status systematisch in die Auswertung ein.
Die kumulative Dissertation setzt sich aus vier publizierten bzw. zur Publikation eingereichten Artikeln zusammen:
Der erste Artikel bildet die theoretische Grundlage der Dissertation und unterstreicht die Relevanz metalinguistischen Bewusstseins für den Schriftspracherwerb (Wolf & Katzir-Cohen 2001). Es wird argumentiert, dass die häufige Gleichsetzung von Migrationshintergrund, Mehrsprachigkeit und schulischem Misserfolg empirisch nicht haltbar ist. Stattdessen zeigt der Artikel auf, dass metalinguistische Fähigkeiten, insbesondere phonologische und semantische Aspekte, eine entscheidende Rolle im Schriftspracherwerb spielen und durch Mehrsprachigkeit gefördert werden können. Der Artikel betont die Bedeutung exekutiver Funktionen wie Aufmerksamkeitskontrolle und Inhibition, die bei bilingualen Kindern durch die ständige Ko-aktivierung ihrer Sprachen besonders ausgeprägt sind (Bialystok, 1986, 2001; Davidson et al., 2019; Gonçalves et al., 2021).
Der zweite und dritte Artikel bauen auf der theoretischen Grundlage des ersten Artikels auf und liefern empirische Belege für die positiven Effekte von Mehrsprachigkeit auf das semantische Bewusstsein. Beide Studien untersuchen die Verarbeitung von Homonymen bei über 80 mono- und bilingualen Vorschulkindern mit unterschiedlichen sprachlichen Hintergründen, wobei die bilingualen Kinder neben Deutsch mindestens eine von 16 dokumentierten Familiensprachen sprechen.
Die Ergebnisse der Verhaltensstudie des zweiten Artikels zeigen, dass bilinguale Kinder im Vergleich zu monolingualen Gleichaltrigen signifikant besser in der Interpretation von Homonymen abschneiden, was auf eine frühzeitige Entwicklung eines differenzierten Bewusstseins für die Arbitrarität sprachlicher Zeichen hinweist. Der dritte Artikel geht einen Schritt weiter und untersucht mithilfe von Eye-Tracking, wie bilinguale und monolinguale Kinder Homonyme verarbeiten. Die Ergebnisse zeigen, dass bilinguale Kinder ein differenzierteres semantisches Bewusstsein aufweisen als monolinguale – trotz vergleichbarer Muster in der Echtzeitverarbeitung.
Die zentrale Erkenntnis der beiden Studien aus Artikel 2 und 3 ist, dass bilinguale Kinder im Vorschulalter ein weiter entwickeltes semantisches metalinguistisches Bewusstsein zeigen als ihre monolingualen Peers – unabhängig von kontrollierten Einflussfaktoren wie rezeptivem Wortschatz, sprachlichem Input oder sozioökonomischem Status. Besonders hervorzuheben ist, dass sich der sprachliche Input in der Familiensprache keineswegs negativ auf die Leistungen im semantischen Bewusstseinstest auswirkt. Damit widersprechen die Ergebnisse gängigen Interpretationen aus Schulleistungsstudien (Lewalter et al., 2023; McElvany et al., 2023), in denen das Fehlen deutschsprachiger Kommunikation im Elternhaus als Risikofaktor für schwache Leseleistungen gewertet wird. Die vorliegenden Befunde legen vielmehr nahe, dass die Verwendung der Familiensprache positive Effekte auf das metalinguistische Bewusstsein haben kann – insbesondere im Bereich des semantischen Bewusstseins, das eine zentrale Voraussetzung in späteren Phasen des Schriftspracherwerbs darstellt.
Der vierte Artikel erweitert die empirisch ausgerichtete Perspektive um eine theoretische Auseinandersetzung mit dem phonologischen Bewusstsein im bilingualen Kontext und es wird eine bislang wenig erforschte, aber theoretisch relevante Sprachkonstellation beleuchtet. Am Beispiel des Sprachpaares Tschechisch–Deutsch wird gezeigt, wie sprachspezifische Merkmale die Entwicklung phonologischer Teilfertigkeiten prägen.
Die Dissertation liefert damit einen innovativen Beitrag zur psycholinguistischen Forschung, indem sie semantische Aspekte des metalinguistischen Bewusstseins empirisch erschließt und die Heterogenität bilingualer Sprachentwicklung differenziert berücksichtigt.
Eindimensionale Modellierung von Spaltströmungen in Schraubenvakuumpumpen
(2025) Jünemann, Timo; Brümmer, Andreas; Pelz, Peter F.
Obwohl nur wenige Menschen direkte Berührungspunkte mit Vakuumpumpen haben, sind technische Vakua eine Voraussetzung für die Herstellung vieler Produkte des täglichen Lebens. Sowohl zur Leistungssteigerung als auch zur Verbesserung der Energieeffizienz werden Vakuumpumpen kontinuierlich von Industrie und Forschung weiterentwickelt. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Modellierung der internen Spaltverbindungen als wichtigstem Verlustmechanismus. Ursächlich für Spaltströmungen sind hauptsächlich zwei Mechanismen: Zum einen induziert ein Druckunterschied in benachbarten Arbeitskammern eine Strömung (Poiseuille-Strömung), zum anderen bewirkt die Schleppwirkung der Rotoren einen Transport von Gas durch die Spalte (Couette-Strömung).
Zur Modellierung der Spaltströmungen wird eine eindimensionale Theorie vorgestellt, die beide treibenden Effekte berücksichtigt und kompressible Gase beliebiger Verdünnung einbezieht. Basierend auf der kinetischen Gastheorie wird die Strömung durch eine eindimensionale Differentialgleichung der Mach-Zahl beschrieben, ohne die einschränkende Annahme eines Kontinuums. Unter Vorgabe der Drücke, Temperaturen und der Gaszusammensetzung in den angrenzenden Arbeitskammern, sowie der Spaltgeometrie und der Rotorbewegung, kann durch Lösen der Differentialgleichung der Spaltmassenstrom bestimmt werden. Unbekannte Teile der Differentialgleichung, die beispielsweise Reibung und die Form des Strömungsprofils berücksichtigen, müssen modelliert werden, um das Problem zu schließen.
Für die Reibung im Spalt werden Modelle abgeleitet, die verdünnte, laminare und turbulente Strömungen berücksichtigen. Es wird gezeigt, dass die erhöhte Reibung in einer beschleunigten Strömung gut über die Jeffery-Hamel-Lösung für einen schlanken Kanal mit Düsenkontur approximiert werden kann. Diese Lösung eignet sich auch zur Näherung der Reibung bei laminarer, kompressibler Strömung. Die Lösung für einen Diffusor zeigt eine reduzierte Reibung und bietet zudem ein Ablösekriterium für das Spaltmodell.
Die Differentialgleichung wird unter der Annahme einer vollständig ausgebildeten Strömung mit konstanter Totaltemperatur für verschiedene Spaltgeometrien von Schraubenvakuumpumpen gelöst. Zusätzlich werden Geometrien von Schraubenkompressoren betrachtet. Die Validierung der eindimensionalen Theorie erfolgt anhand verschiedener Messwerte aus der Literatur, und es wird
eine ausgezeichnete Abbildungsgüte für den gesamten Bereich der Gasverdünnung festgestellt, obwohl das Modell bei großen Reynolds-Zahlen und kurzen Spalten Schwächen zeigt. Verbesserungen könnten durch die Modellierung des Einlaufs des Geschwindigkeitsprofils und des Übergangs zwischen laminarer und turbulenter Strömung erreicht werden.
Abschließend wird die Lösung des Graetz-Problems für verdünnte Couette-Poiseuille-Strömungen und ein Modell für den Einlauf des Geschwindigkeitsprofils in laminaren Strömungen vorgestellt.
Als ergänzendes Werkzeug zur Modellierung von Schraubenvakuumpumpen wird ein Verfahren zur Implementierung von Temperatursprung- und Geschwindigkeitsschlupfrandbedingungen in Ansys-CFX präsentiert und validiert.
Mobility analytics based on passive sensing data
(2025) Huang, Yunfeng; Chen, Jian-Jia; Wu, Fang-Jing
Nowadays, mobility analytics plays an important role in our daily lives, such as in improving urban planning, optimizing transportation systems, and enhancing public safety. With the rapid development of sensor technology, contemporary mobility analytics based on sensing data has become more efficient and reliable. Depending on how the sensing data is acquired, mobility analytics is generally divided into active sensing-based mobility analytics and passive sensing-based mobility analytics. Active sensing-based mobility analytics, such as deploying Light Detection and Ranging (LiDAR) sensors for traffic flow monitoring or Radio Detection And Ranging (RADAR) systems for movement tracking, either requires a high cost of deploying additional infrastructure or users’ active and continuous participation in sensing data collection. In addition, privacy concerns may arise due to the exposure
of personal identity in active sensing technologies.
Passive sensing-based mobility analytics, such as Wi-Fi-based localization or Inertial Measurement Unit (IMU)-based navigation, passively collects data from existing Internet of Things (IoT) sensors in the environment. Because these IoT sensors are not dedicated to mobility analytics but pre-exist to support other IoT services, passive sensing-based mobility analytics avoids the high costs of installing additional infrastructure, the need of users’ active participation, and the exposure of users’ identities.
However, passive sensing-based mobility analytics still faces many limitations. First, since passive sensing technology lacks dedicated IoT infrastructure, sensing data from a single sensor usually provides mobility information from a limited perspective. Second, the process of collecting passive sensing data is uncontrollable because ambient sensors are not directly controlled by users. As a result, the potential data loss may cause failures in mobility analytics when one type of sensor stops providing data for unknown reasons. Third, passive sensing data is generally sparse also due to this uncontrollable data collection process. Therefore, many studies aim to generate denser sensing data to enhance mobility analytics. However, generating reliable sensing data is non-trivial and remains challenging.
To address these limitations, this dissertation proposes a collaborative and complementary computing paradigm for passive sensing-based mobility analytics. The key idea behind the proposed paradigm lies in three aspects: 1) mobility analytics based on multi-modal sensing data, 2) mobility analytics based on crossdomain sensing data, 3) multi-model-based sensing data generation. In the first case, different types of sensors are jointly utilized for mobility analytics to complement the weaknesses of individual sensors. In the second case, different forms of sensing data from the same sensor are incorporated to provide insights from different knowledge domains. In the third case, Artificial Intelligence (AI)-driven methods and non-AI-driven methods are synergized to generate denser sensing data.
In this dissertation, the feasibility of the proposed computing paradigm is first demonstrated in our preliminary work, where the advantages of collaboration and complement between different sensors are exhibited. Next, this dissertation further
investigates the necessity and effectiveness of the proposed computing paradigm through comprehensive mobility analytics in the following three scenarios.
• This dissertation estimates Physical Proximity between users based on multi-modal sensing data, i.e., Wi-Fi data and IMU data. Wi-Fi data provides
absolute spatial information for mobility analytics, which IMU data lacks. Conversely, IMU data offers fine-grained mobility information, which is not
available in Wi-Fi data. The joint use of Wi-Fi data and IMU data complements each other’s weaknesses, facilitating more reliable physical proximity
estimation.
• This dissertation investigates users’ Visual Attention based on cross-domain sensing data, i.e., eye movements and light patterns reflected in human eyes.
The movement of human eyeballs and the light patterns reflected in human eyes characterize users’ visual attention from different knowledge domains.
Therefore, the joint use of both types of data enables a more comprehensive analysis of users’ visual attention.
• This dissertation develops a framework for Indoor Localization through multi-model-based Wi-Fi fingerprint generation. First, Wi-Fi radio maps
are augmented by jointly utilizing a Generative Adversarial Network (GAN) model and a Gaussian Process Regression (GPR) model,leveraging
the strengths of each approach. Second, a tailored localization algorithm is designed by incorporating the augmented Wi-Fi radio maps.
This dissertation provides a comprehensive and in-depth mobility analytics based on the proposed paradigm. On the one hand, the importance of collaboration and complementarity in passive sensing-based mobility analytics is validated. On the other hand, feasible strategies for mobility analytics in different scenarios are given in this dissertation.
Metal-organic frameworks
(2025) Kolodzeiski, Pascal; Henke, Sebastian; Czeslik, Claus
Metallorganische Gerüstverbindungen (MOFs) sind funktionelle Hybridmaterialien mit vielseitigen Anwendungen, die von Katalyse und Gastrennung bis zur CO₂-Speicherung reichen. Für einen industriellen Einsatz müssen MOFs immobilisiert werden, beispielsweise durch Hochdruckverpressung oder mittels Schmelzguss zu Glasmembranen. Diese Arbeit untersucht zwei zentrale Aspekte dieser Prozesse: die gezielte Einstellung der Materialeigenschaften von MOF-Gläsern durch chemische Modifikation (Teil I) sowie das strukturelle Verhalten einer Reihe kristalliner MOFs unter Hochdruck (Teil II).
Teil I untersucht die Übertragbarkeit bewährter Konzepte der Silikatglaschemie auf einen prototypischen MOF-Glasbildner und zeigt, wie durch die Inkorporation von Modifikatoren Glaseigenschaften (z.B. thermische und strukturelle Eigenschaften, Porosität) systematisch gesteuert werden können. Dies erweitert den konzeptionellen Gestaltungsspielraum von MOF-Gläsern und eröffnet neue Ansätze zur Fertigung poröser Membranmaterialien.
Teil II untersucht das Hochdruck-Verhalten einer Reihe strukturell verwandter MOFs bis zu einem hydrostatischen Druck von 4000 bar mittels in-situ Pulverröntgendiffraktion. Die Ergebnisse zeigen, wie anorganische und organische Baueinheiten Kompressibilität und Stabilität beeinflussen. Die gewonnenen Einblicke in Struktur-Eigenschaftsbeziehungen sind für den Einsatz von MOFs in Hochdruckprozessen der chemischen Industrie von hoher Relevanz.