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Organ-On-A-Chip

Organ-On-A-Chip ist eine innovative Technologie, die miniaturisierte, funktionale Nachbildungen menschlicher Organe in Form von Mikrochips schafft. Diese Chips bestehen aus lebenden Zellen, die in einer 3D-Struktur angeordnet sind, um die physiologischen Bedingungen und das Verhalten eines echten Organs nachzuahmen. Durch den Einsatz von Mikrofabrikationstechniken können Forscher gezielt die Zellinteraktionen, den Blutfluss und die Mikroumgebung simulieren. Diese Technologie wird häufig in der Arzneimittelforschung und -entwicklung eingesetzt, da sie es ermöglicht, die Wirkung von Medikamenten auf Organe zu testen, ohne dass Tierversuche nötig sind. Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit, individuelle Patientendaten zu integrieren, um personalisierte Therapieansätze zu entwickeln. Insgesamt bietet Organ-On-A-Chip einen vielversprechenden Ansatz für die Zukunft der biomedizinischen Forschung und die Verbesserung der Arzneimittelsicherheit.

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Heavy-Light-Zerlegung

Die Heavy-Light Decomposition ist eine Technik zur effizienten Zerlegung von Bäumen in zwei Typen von Kanten: schwere und leichte Kanten. Bei dieser Methode wird jeder Knoten des Baumes in zwei Kategorien eingeteilt, wobei die schweren Kanten diejenigen sind, die zu den untergeordneten Knoten führen, die mehr als die Hälfte der Größe des gesamten Teilbaums haben. Die leichten Kanten sind alle anderen Kanten, die nicht in die schwere Kategorie fallen. Dieses Verfahren ermöglicht es, Pfade im Baum effizient zu verarbeiten, indem man den Baum in eine Sammlung von Pfaden zerlegt, die leichter zu handhaben sind. Die Hauptanwendung der Heavy-Light Decomposition liegt in der Effizienzsteigerung bei der Bearbeitung von Anfragen, die sich auf die Baumstruktur beziehen, wie z.B. das Finden von Knoten, das Berechnen von Pfadlängen oder das Aggregieren von Werten entlang eines Pfades.

Diese Zerlegung ist besonders nützlich in Kombination mit Datenstrukturen wie Segmentbäumen oder Fenwick-Bäumen, was die Komplexität der Anfragen auf O(log⁡n)O(\log n)O(logn) reduziert, wobei nnn die Anzahl der Knoten im Baum ist.

Bürstenloser Gleichstrommotorsteuerung

Die steuerung von bürstenlosen Gleichstrommotoren (BLDC-Motoren) erfolgt durch den Einsatz von elektronischen Schaltungen, die den Stromfluss zu den Motorwicklungen gezielt steuern. Im Gegensatz zu bürstenbehafteten Motoren, bei denen mechanische Bürsten den Strom zu den Wicklungen leiten, verwenden BLDC-Motoren elektromagnetische Felder, die durch Sensoren oder Sensorless-Techniken erzeugt werden. Die Regelung erfolgt typischerweise über Pulsweitenmodulation (PWM), um die Spannung und den Strom präzise zu steuern und somit das Drehmoment und die Drehzahl des Motors zu regulieren.

Diese Systeme bestehen oft aus einem Steuergerät, das die Motorposition ermittelt, und einem Treiber, der die Wicklungen entsprechend ansteuert. Die Vorteile von BLDC-Motoren umfassen eine höhere Effizienz, längere Lebensdauer und geringere Geräuschentwicklung, was sie ideal für Anwendungen in der Industrie, Robotik und Konsumgütern macht.

Neuron-Glia-Interaktionen

Neuron-Glia-Interaktionen sind entscheidend für die Funktion und Gesundheit des Nervensystems. Neuronen sind die primären Informationsüberträger, während Gliazellen eine unterstützende Rolle spielen, indem sie die neuronale Umgebung regulieren. Diese Interaktionen umfassen verschiedene Mechanismen, wie die Freisetzung von Neurotransmittern, das Recycling von Ionen und Nährstoffen sowie die Bereitstellung von struktureller Unterstützung. Gliazellen wie Astrozyten und Mikroglia sind aktiv an der Aufrechterhaltung der Homöostase beteiligt, indem sie beispielsweise überschüssige Neurotransmitter abbauen oder Immunreaktionen im Gehirn steuern. Zudem zeigen neuere Forschungen, dass diese Interaktionen wichtige Rollen bei der synaptischen Plastizität und der neuronalen Entwicklung spielen, was sie zu einem zentralen Forschungsfeld in der Neurowissenschaft macht.

Superkondensator-Energiespeicherung

Superkondensatoren, auch als Ultrakondensatoren bekannt, sind eine Form der Energiespeicherung, die sich durch ihre hohe Leistungsdichte und schnelle Lade- und Entladezeiten auszeichnen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Batterien speichern sie Energie nicht chemisch, sondern durch die Trennung von elektrischen Ladungen in einem elektrischen Feld. Diese Technologie beruht auf zwei Hauptprinzipien: der Doppelschichtkapazität und der Pseudokapazität.

Superkondensatoren können in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, von der Energieversorgung für Elektrofahrzeuge bis hin zur Pufferung von Energie in erneuerbaren Energiesystemen. Ein wesentlicher Vorteil von Superkondensatoren ist ihre Fähigkeit, innerhalb von Sekunden aufgeladen zu werden, was sie zu einer idealen Lösung für Anwendungen macht, die schnelle Energieabgaben erfordern. Darüber hinaus haben sie eine lange Lebensdauer, da sie Millionen von Lade- und Entladezyklen durchlaufen können, ohne signifikanten Kapazitätsverlust.

Tiefe Hirnstimulationstherapie

Die Deep Brain Stimulation Therapy (DBS) ist eine neuromodulatorische Behandlung, die bei verschiedenen neurologischen Erkrankungen eingesetzt wird, insbesondere bei Parkinson-Krankheit, Dystonie und Tourette-Syndrom. Bei dieser Methode werden Elektroden in bestimmte Bereiche des Gehirns implantiert, um elektrische Impulse zu erzeugen, die die neuronale Aktivität modulieren. Diese Impulse können Symptome wie Zittern, Steifheit und Bewegungsstörungen signifikant verringern. Der Eingriff erfolgt in der Regel minimalinvasiv und bedarf einer sorgfältigen Planung, um die optimalen Zielregionen im Gehirn zu identifizieren. Die Therapie wird oft als sicher und effektiv angesehen, birgt jedoch auch Risiken wie Infektionen oder neurologische Komplikationen. Somit stellt die DBS eine vielversprechende Option dar, um die Lebensqualität von Patienten mit schwerwiegenden Bewegungsstörungen zu verbessern.

Multi-Elektroden-Array-Neurophysiologie

Multi-Electrode Array (MEA) Neurophysiology ist eine fortschrittliche Technik zur Untersuchung der elektrischen Aktivität von Nervenzellen. Diese Methode verwendet Arrays von Mikroelektroden, die in engem Kontakt mit biologischem Gewebe stehen, um die neuronale Aktivität von vielen Zellen gleichzeitig zu erfassen. Ein wesentlicher Vorteil dieser Technik ist die Möglichkeit, sowohl die zeitliche als auch die räumliche Dynamik der neuronalen Signale zu analysieren, was zu einem besseren Verständnis von neuronalen Netzwerken führt.

Die gewonnenen Daten können in Form von Spike-Train-Analysen oder Potentialaufzeichnungen dargestellt werden, die Informationen über die Reaktionsmuster der Neuronen liefern. MEA-Technologie findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter die Grundlagenforschung zu neuronalen Mechanismen, die Entwicklung von Neuroprothesen und die Untersuchung von Krankheiten wie Alzheimer oder Parkinson. Diese Methode spielt eine entscheidende Rolle in der Schnittstelle von Neurobiologie und Ingenieurwissenschaften, indem sie es ermöglicht, komplexe neuronale Interaktionen in Echtzeit zu beobachten.