Universität on Michael’s Domain

Ich konzentriere mich auf die falschen Dinge

Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 +0000

Anstatt daran zu arbeiten, wie ich KI in meinem eigenen Fachgebiet einsetzen kann, tue ich Folgendes:

Ich verbringe gefühlte 30 Minuten pro Tag damit, mich bei all den verschiedenen digitalen Systemen der Universität Helsinki, die ich nutze, zu authentifizieren und erneut zu authentifizieren.
Ich finde kreative Lösungen für Probleme, die seit Oktober 2025 bei unserer IT-Abteilung als Anfragen vorliegen (ohne dass etwas zweckdienliches passiert ist, außer einer riesigen Menge an E-Mails).
Ich bewerte Bachelorarbeiten (bitte unten das P.S. lesen!).
Ich halte Vorlesungen, zu denen nur zwei oder drei Studierende erscheinen. Letzte Woche habe ich gerade meinen eigenen Minusrekord mit der stolzen Zahl von 1 (einem) Studierenden eingestellt. Diesen Rekord kann ich nur noch ein einziges Mal brechen!
Ich erstelle einen Arbeitsplan für das akademische Jahr 2026/2027. Okay, das hat nicht lange gedauert, aber es ist für mich emotional extrem anstrengend, das Aufgaben-Dashboard der Universität („SAP Fiori“) immer voller Arbeitsaufträge zu haben, die absolut nichts zum wissenschaftlichen Fortschritt oder zur Ausbildung der Studierenden beitragen. Noch schlimmer ist, dass das Sytem mir ständig telefonische SMS-Erinnerungen schickt, während ich versuche, mich auf die Dinge zu konzentrieren, auf die es wirklich ankommt. Ich fühle mich wie Honorius, der sich hauptsächlich um seine Hühner und Tauben kümmert, während die germanischen Stämme das Weströmische Reich zerlegen.

Verstehen Sie mich nicht falsch: Ich liebe die Laborarbeit und den Austausch mit den Studierenden wirklich! Und einige Bachelorarbeiten sind fantastische Lektüren (siehe das P.S. unten). Aber fast jeder an unserer Universität schläft, wenn es um den Einsatz von KI geht. Kaum jemand hat die Ressourcen, um sinnvolle Arbeit zu leisten. Ich spreche nicht von Forschern, die über KI forschen. Ich spreche von Forschern in anderen Bereichen, die massiv von KI profitieren könnten, wie z. B. Forscher in den Biowissenschaften wie ich.

Das finnische Pilotprojekt „1000 Doktoranden“

Tue, 28 Nov 2023 00:00:00 +0000

Die finnische Regierung wird 1.000 zusätzliche, voll finanzierte Doktorandenstellen schaffen, die im akademischen Jahr 2024/2025 anlaufen sollen.Die Mittel (85.000 € pro Jahr und Doktorand) werden im Rahmen eines Wettbewerbs unter den finnischen Hochschulen verteilt, wobei ein Teil davon zur Finanzierung der Gehälter der Doktoranden für drei Jahre verwendet wird. Ein Auslöser für diese Initiative könnte sein, dass Finnland in den OECD-Statistiken hinsichtlich der Zahl hochqualifizierter Arbeitskräfte ins Hintertreffen geraten ist. Die Frage ist, ob diese einmalige Ausgabe das Bildungsniveau tatsächlich anheben oder lediglich die Zahlen in die Höhe treiben wird. Die durchschnittliche Dauer einer Promotion beträgt in Finnland etwa sieben Jahre. Um eine dreijährige Promotion in so großem Umfang zu realisieren, ist davon auszugehen, dass die Anforderungen für die Promotion gesenkt werden. Tatsächlich wurden die Anforderungen bereits gesenkt, doch weitere „Erleichterungen“ könnten noch folgen. Gleichzeitig streben die Universitäten an, den kafkaesken, absurden und mittelalterlich anmutenden Verwaltungsprozess zu straffen, der vom Zeitpunkt der Fertigstellung des letzten Manuskripts bis zum Erhalt des eigentlichen Promotionszeugnisses leicht ein halbes Jahr in Anspruch nehmen kann.Viele andere Medien haben über dieses Pilotprojekt berichtet; hier ist ein Artikel, der auch auf Englisch verfügbar ist: https://acatiimi.fi/2023/11/28/for-once/Although . Die meisten Menschen freuen sich über das zusätzliche Geld, doch fast alle sind bis zu einem gewissen Grad skeptisch. Gute Absichten reichen nicht aus, und es gibt viele gravierende Probleme bei diesem Pilotprojekt:

Turing-Test mit Prüfungsantworten: Kann ich die KI entlarven?

Thu, 29 Dec 2022 00:00:00 +0000

In der finnischen Tageszeitung Helsingin Sanomat diskutieren GPT-3 und Laura Ketonen von der Universität Jyväskylä, wie sich KI auf die Bewertung von Studierenden auswirken wird ( Tekoäly ravistelee opiskelijoiden arviointia , Deutsch: Künstliche Intelligenz bringt die Bewertung von Studierenden ins Wanken). Eine der naheliegenden „Anwendungen“ von KI wäre das Schummeln bei Prüfungen. Lauras Meinungsbeitrag löste zahlreiche Reaktionen aus. Einige entgegneten, dass KI inhaltlosen Text produziere. Andere wiesen darauf hin, dass KI weder Mut noch Eigeninitiative besitze. Es scheint, als würden wir als menschliche Spezies bald mit einem allgemeinen Minderwertigkeitskomplex zu kämpfen haben.In einer naturwissenschaftlichen Prüfungssituation auf BSc- oder MSc-Ebene liegt die Initiative beim Lehrenden, und die Studierenden sind per Definition reaktiv. Wie definiert man leeren Text, wenn man nach einer Erklärung für Glykoengineering fragt? In den Lebenswissenschaften sind Mut und Eigeninitiative wesentliche Eigenschaften für jeden angehenden Wissenschaftler. Doch ohne ein solides Wissensfundament als Grundlage führen Mut und Eigeninitiative selten zu wirkungsvollen neuen Entwicklungen. Derzeit können wir diese Grundlage noch nicht an die KI auslagern. Daher verlangen wir von den Studierenden ein solides Wissensfundament, aus dem Mut und Eigeninitiative schöpfen können, um sich zu entfalten. Vielleicht lassen sich „niedrig hängende Früchte“ allein mit Mut und Eigeninitiative pflücken. Doch die Lösung der heutigen Probleme erfordert darüber hinaus ein solides Fundament an Wissen („auf den Schultern von Riesen stehen“). Bei der Beurteilung von KI machen wir wahrscheinlich dieselben Fehler wie Menschen bei allen neuen Technologien: Wir überschätzen ihre Auswirkungen kurzfristig, unterschätzen sie jedoch langfristig. Immer wieder ist es der (schmalen) KI gelungen, in Bereiche vorzudringen, die zuvor den Menschen vorbehalten waren. Es gibt keinen Grund anzunehmen, dass sich diese Entwicklung nicht fortsetzen wird. Es mag durchaus sein, dass die derzeit vorherrschenden Ansätze der KI (Deep Learning, maschinelles Lernen, neuronale Netze, statistische Ansätze) in Zukunft nicht zu bedeutenden Durchbrüchen in Richtung einer menschenähnlichen allgemeinen KI, vielleicht sogar einer selbstbewussten KI, führen werden. Wir wissen nicht einmal, wie menschliches Bewusstsein entsteht. Andererseits stimme ich Daniel Dennetts Vorstellung zu, dass es vielleicht gar kein „schweres Problem des Bewusstseins“ gibt: Bewusstsein ist das, was man erhält, wenn man alle einfachen Probleme gelöst hat. Wenn jedenfalls eine nicht selbstbewusste KI von einer selbstbewussten KI nicht mehr zu unterscheiden ist – worin besteht dann der Unterschied, und wie könnten wir das überhaupt erkennen? Ich bin mir sicher, dass wir irgendwann auch in der Lage sein werden, unser Wissen vollständig auszulagern. Mit Google haben wir sogar schon erste kleine Schritte in diese Richtung unternommen, aber wir brauchen eine bessere Schnittstelle zwischen Computer und Gehirn, um das Konzept des Wissens-Outsourcings voll und ganz umsetzen zu können. Deep Blue besiegte 1997 den internationalen Großmeister Garry Kasparov. Ich wollte diese Niederlage des Menschen nicht akzeptieren und erklärte die Partie für unfair: Deep Blue stürzte ab und musste während des Sechs-Partien-Turniers einmal neu gestartet werden, was meiner Meinung nach gleichbedeutend damit war, dass der Mensch während der Partie starb (oder zumindest durch Herz-Lungen-Wiederbelebung wiederbelebt wurde). Im Jahr 2016 übertrafen Computer den Menschen im Go-Spiel, und heute schlagen sie Menschen sogar bei Spielen wie Poker, die ausgefeilte psychologische Tricks wie das Bluffen erfordern. Um zu testen, wie sich KI im Vergleich zu Schülern in einer Prüfungssituation schlägt, fügte Patrick den Antworten der Schüler in einer kürzlich durchgeführten Prüfung eine von der KI generierte Antwort hinzu. Diese Idee verlieh der Benotung eine spannende Wendung! Ich glaube, ich wusste, welche Antwort von der KI stammte. Allerdings hatte ich zuvor schon mit GPT-3 experimentiert und wusste, dass die KI – ohne Feinabstimmung – bei der Beantwortung von Fragen übermäßig korrekt und systematisch vorgeht. Bei einer dreiteiligen Frage beantwortet die KI beispielsweise normalerweise systematisch alle drei Teile. Außerdem kannte die KI den genauen Inhalt meiner Vorlesungen nicht, was es relativ einfach machte, die KI-Antwort zu identifizieren. Patrick muss noch verraten, ob ich die KI-Antwort richtig erkannt habe … Die KI (oder das, was ich als KI identifiziert habe) schnitt schlechter ab als der beste Studierende, aber insgesamt hat sie sich wirklich gut geschlagen. Es ist klar, dass sich unsere zukünftigen Prüfungsfragen noch stärker auf kritisches Denken und fiktive Beispiele konzentrieren müssen, die die KI aus ihrem riesigen Pool an Trainingsmaterial nicht kennen kann. Angesichts der zunehmenden Informationsmenge, auf die KI in Zukunft zugreifen wird, kann sie sich jedoch auf das kritische Denken anderer Menschen stützen. Die nächste Generation der KI (ChatGPT-4 und Googles LaMDA) wartet bereits auf ihre Veröffentlichung… Mit ein paar kleinen Anpassungen hätte Patrick mich leicht täuschen können. Vielleicht hat er das ja schon getan … Wenn er die KI angewiesen hat, das Antwortmuster absichtlich zu durchbrechen, und wenn er GPT-3 tatsächlich mit meinen Vorlesungsfolien als Referenzmaterial trainiert hat, sind alle meine Wetten hinfällig. Ich werde euch wissen lassen, ob es mir gelungen ist, die KI-Antworten richtig zu identifizieren, sobald Patrick verrät, welche Antworten von der KI generiert wurden. UPDATE: Ich (ebenso wie die anderen Lehrkräfte) habe die KI-Antworten korrekt identifiziert. Wir waren uns einig, dass wir es nicht bemerkt hätten, wenn man uns nicht darauf hingewiesen hätte, dass eine der Antworten von einer KI generiert wurde. Die Qualität der KI-Antworten hing von der Art der Frage ab. Es schien, als sei es (zum jetzigen Zeitpunkt) relativ einfach, die KI aus der Bahn zu werfen, indem man die zur Beantwortung der Frage benötigten Informationen in grafischer Form bereitstellt. Aber ich bin mir sicher, dass die KI sehr bald lernen wird, Bilder mit Text zu verknüpfen.

Hochschulpädagogik (UP2.2, 2019): Lernbewertung und Feedback

Fri, 02 Oct 2020 00:00:00 +0000

Ausbildung zum qualifizierten Lehrer in FinnlandDie Studienanforderungen für das 60-Credit-Modul „Universitätspädagogik“ (UP) umfassen 25 Credits im Grundstudium und 35 Credits im Hauptstudium. Obwohl der Schwerpunkt des UP-Moduls auf der Lehre an der Universität liegt, qualifiziert der Abschluss dieses Moduls Sie auch für den Unterricht an Schulen. Das Pädagogikzentrum der Universität Helsinki organisiert die Kurse der Grundstudienmodule (25 ECTS-Credits) auf Englisch. Wenn Sie jedoch das gesamte Modul absolvieren möchten, müssen Sie Kurse belegen, die nur auf Finnisch oder Schwedisch angeboten werden. Das bedeutet, dass Sie ohne Finnisch- oder Schwedischkenntnisse kein qualifizierter („pätevä“) Lehrer werden können. Ich weiß nicht, ob mein Finnisch inzwischen gut genug ist, um das zu schaffen. Vorerst bleibe ich bei den Kursen, die auf Englisch unterrichtet werden.**Universitätspädagogik 2.2 (2019)**Im Herbstsemester 2019 belegte ich den Kurs UP2.2 (ohne zuvor UP2.1 absolviert zu haben). Wir hatten einen sehr netten Dozenten (Jokke Häsä), aber ich verstehe immer noch nicht, warum er von der Mathematik zur Pädagogik gewechselt ist. Sicherlich ein Gewinn für die Pädagogik, da er sich mit Statistik auskennt und wir einige interessante Diskussionen über die statistischen Aspekte der Arbeit von Johnston & Miles führten, die wir gelesen haben. Die Arbeit ist diesem Beitrag ebenfalls beigefügt, und die Darstellung ihrer statistischen Methoden lässt viel Raum für Interpretationen. Ich habe tatsächlich eine E-Mail an die Erstautorin geschickt, aber sie war erst vor wenigen Monaten in den Ruhestand gegangen. Obwohl ich keine Zustellungsfehlermeldung erhielt, hatte sie vielleicht einfach kein Bedürfnis mehr, zu antworten.BlindflugFür mich war eines der größten Probleme, dass ich bei der Vorbereitung meiner Aufgaben nichts zum Vergleichen hatte. Wenn ich Manuskripte für Fachzeitschriften schreibe, habe ich Tausende von Beispielen, die ich studieren und mit denen ich vergleichen kann. Deshalb habe ich während des Kurses beschlossen, alle meine Aufgaben zu veröffentlichen. Peinlichkeiten inklusive. Aber vielleicht haben zukünftige Teilnehmer von UP2.2 so etwas, womit sie vergleichen können. Eine Art Vorbild. Nicht perfekt, aber passabel. Ich veröffentliche nur meine eigenen Aufgaben.**Alle meine Aufgaben sind unter CC0 verfügbar (= ohne Auflagen)**All diese Inhalte werden unter der CC0 geteilt: Nutzt sie, wie ihr wollt, ihr müsst mich nicht als Urheber nennen. Nur die Gruppenarbeit fehlt hier noch, da ich dafür die Zustimmung aller benötigen würde, was nicht passieren wird. Ich hätte das schon vor 9 Monaten tun sollen, habe es aber einfach vergessen. Es war einfach zu viel anderes los.Ich habe mich im Kurs ganz gut geschlagen, aber ich habe immer noch keine AhnungWelche Note habe ich bekommen? Unsere Gruppenarbeit wurde mit einer 5 bewertet (auf einer Skala von 1 bis 5, wobei 5 die beste Note ist) und meine eigenen Beiträge mit einer 4. Vielen Dank an alle tollen Mitglieder des Teams Carbonara! Im Durchschnitt ergab das eine 5 für den gesamten Kurs. Aus irgendeinem seltsamen Grund zeigt die Moodle-Kursseite immer noch an, dass ich nur 66 % der Kursaufgaben abgeschlossen habe, aber WebOodi zeigt an, dass ich die Leistungspunkte erhalten habe. So viel zu den Wundern unserer IT-Systeme…

Hochschulrankings (und wie man sie manipuliert)

Mon, 29 Aug 2016 00:00:00 +0000

Wow. Die Universität Helsinki konnte ihre Position im Shanghai-Ranking erneut verbessern und belegt nun Platz 56. Allerdings hatte selbst die eigene Pressemitteilung der Universität klang der Ton eher düster, als wäre dies die letzte Blüte vor dem endgültigen Verfall. Es stimmt zwar, dass die Grundlage für den aktuellen Erfolg von den Forschern in den letzten Jahrzehnten geduldig aufgebaut wurde. Dennoch haben die Politiker wahrscheinlich recht, wenn sie nun zu dem Schluss kommen, dass die Kürzungen im Bildungshaushalt für diesen Erfolg verantwortlich sind. Vielleicht haben die Kürzungen tatsächlich zum Produktivitätsschub beigetragen: All die Wissenschaftler, die unerwartet plötzlich arbeitslos waren, haben offensichtlich weiter wie wild an ihren laufenden Projekten gearbeitet, um ihre aktuellen Manuskripte zur Veröffentlichung fertigzustellen. Publikationen sind die mit Abstand dominierende Währung auf dem akademischen Arbeitsmarkt. Und diese arbeitslosen Wissenschaftler veröffentlichen möglicherweise schneller als zuvor, da sie keine Lehrverpflichtungen haben … Noch wichtiger ist jedoch, dass sich die Zahlen Helsinkis bei den einzelnen Indikatoren des Shanghai-Rankings für 2015 und 2016 nur bei der akademischen Leistung pro Kopf (Veröffentlichungen/Anzahl der wissenschaftlichen Mitarbeiter) und der Anzahl der häufig zitierten Wissenschaftler signifikant unterscheiden. Da der Stellenabbau an den Universitäten in Helsinki bereits seit einiger Zeit andauerte – noch vor den massiven Kürzungen in diesem Frühjahr –, erscheint es plausibel zu behaupten, dass der 56. Platz teilweise auf den Stellenabbau zurückzuführen ist, der sich direkt und rasch auf die Zahl der wissenschaftlichen Mitarbeiter ausgewirkt hat. Das Shanghai-Ranking legt den Schwerpunkt auf die Forschung, während Helsinki in anderen Rankings sogar an Boden verloren hat. So fiel Helsinki beispielsweise im QS World University Rankings von Platz 67 (2014/15) auf Platz 96 (2015/16). Zwischen diesen beiden Rankings nahm das QS-Team „Verbesserungen“ an seinem Rankingsystem vor, und diese waren – bei genauer Betrachtung der Daten – fast ausschließlich für den Rückgang verantwortlich. Sie „normalisierten“ die Zitierquote pro Fakultät entsprechend dem Fachgebiet, und die Lebenswissenschaften wurden als „Feld mit hoher Zitierhäufigkeit“ stark benachteiligt. Ganz einfach ausgedrückt: Eine Zitierung einer Arbeit aus den Geisteswissenschaften zählt nun etwa 40-mal so viel wie eine Zitierung einer Arbeit aus den Lebenswissenschaften/der Medizin. Jedes der fünf großen Fachgebiete (Geisteswissenschaften, Ingenieurwesen und Technik, Lebenswissenschaften und Medizin, Naturwissenschaften, Sozialwissenschaften und Management) trägt nun zu jeweils 20 % zur Endbewertung in der Kategorie „Zitierungen pro Fakultät“ bei (detaillierte Erläuterung der Normalisierung hier: http://content.qs.com/qsiu/Faculty_Area_Normalization_-_Technical_Explanation.pdf) . Warum um alles in der Welt bestraft man ein Fachgebiet dafür, dass es einen größeren Einfluss hat? Artikel in den Geisteswissenschaften werden nicht so häufig zitiert wie Artikel in den Lebenswissenschaften. Vielleicht liegt das daran, dass ihre durchschnittlichen Veröffentlichungen für ihr eigenes Fachgebiet nicht so relevant sind wie eine Veröffentlichung aus den Lebenswissenschaften für das Fachgebiet der Lebenswissenschaften? Ich stimme zu, dass es kulturelle Unterschiede zwischen den Fachgebieten gibt, aber wer kann schon sagen, inwieweit dies auf solche kulturellen Unterschiede zurückzuführen ist und inwieweit auf minderwertige oder irrelevante Forschung? Genau das hat das QS World University Ranking getan, indem es „Normalisierungsfaktoren“ erfunden hat, die im Wesentlichen gleiche Relevanz unterstellen. Allerdings lassen sich all diese Rankings leicht manipulieren. Beispielsweise lässt sich das Verhältnis von Zitierungen zu Fakultätsmitgliedern leicht verbessern, indem man Dienstleistungen auslagert, die zuvor von Wissenschaftlern der Fakultät erbracht wurden (und genau das tut die Universität Helsinki derzeit). Ähnlich wie der Impact-Faktor für Zeitschriften verlieren auch Hochschulrankings ihre Relevanz, wenn das Ziel darin besteht, hohe Punktzahlen zu erzielen, anstatt sich in Forschung und Lehre auszuzeichnen ( Goodharts Gesetz : Wenn eine Messgröße zum Ziel wird, hört sie auf, eine gute Messgröße zu sein).Das Shanghai-Ranking wurde vielfach kritisiert. Es unterschätzt die Lehre, da die Lehrleistung überhaupt nicht direkt in die Berechnung einfließt, und es begünstigt große Universitäten, da 50 % der Bewertung auf reinen Zahlen basieren, die nicht normiert sind, um die Größe der Universität zu berücksichtigen. Dennoch ist es der einzige reproduzierbare (und damit wissenschaftliche) Datensatz der drei großen Rankings ( https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-012-0801-y ), da sowohl das QS- als auch das Times-Ranking stark auf Meinungs- und Reputationsumfragen beruhen, die bekanntermaßen schwer zu reproduzieren sind.Was ist die Kernaussage? Die Universität Helsinki ist wahrscheinlich genauso gut wie im letzten Jahrzehnt, und die großen Schwankungen sind lediglich Artefakte, die sich aus geänderten Ranking-Methoden oder aus administrativen Anpassungen an die finanziellen Realitäten ergeben, die uns die finnischen Wähler bei den Parlamentswahlen 2015 auferlegt haben.

Der Umstieg von Papier auf elektronische Laborjournale

Tue, 26 Jul 2016 00:00:00 +0000

Elektronische Laborjournale (ELN) sind die Zukunft. Auch wenn diese Aussage selbstverständlich erscheint, ist noch nicht klar, welche Software sich durchsetzen wird und welche wieder vom Markt verschwinden wird. Als ich vor etwa drei Jahren zum ersten Mal einen Blick auf den ELN-Markt warf, gab es nur eine Handvoll Lösungen. Mittlerweile gibt es bereits etwa hundert verschiedene Softwareunternehmen, die versuchen, von diesem Trend zu profitieren. Noch besorgniserregender ist die Tatsache, dass die Liste der Anbieter bereits etwa 20 eingestellte Produkte enthält … Daher ist die Entscheidung für eine Software eine schwerwiegende Entscheidung für ein Labor und erst recht für ein ganzes Institut. Viele Punkte müssen berücksichtigt werden. Um nur einige davon zu nennen: – Wie sicher ist es, dass die Software in zehn Jahren noch verfügbar ist und unterstützt wird? Wenn das Unternehmen verschwindet, könnten Ihre Daten ebenso verloren gehen. Alle Anbieter werden behaupten, dass Ihre Daten sicher sind. Angesichts der weit verbreiteten Täuschung von Kunden und Behörden durch Unternehmen sollten Sie realistisch bleiben. Denken Sie nur an VW… – Wie hoch ist die Anfangsinvestition und wie hoch sind die laufenden Kosten? Wenn Speicherplatz in Rechnung gestellt wird, mag der Preis anfangs niedrig sein, aber unterschätzen Sie nicht, wie viele Daten Sie mit all den neuen hochauflösenden Bildgebungs- und Sequenzierungstechnologien ansammeln werden. Sobald Sie mit Superauflösung arbeiten, können leicht viele GB pro Woche anfallen. SciNote bietet beispielsweise 100 GB Speicherplatz für zwei Teams, der je nach Art Ihrer Forschung innerhalb weniger Wochen voll sein kann. Ich habe versucht herauszufinden, wie man Speicherplatz über 100 GB hinaus erwerben kann, aber ich habe keine Möglichkeit gefunden. Ich hoffe, dass die Benutzerfreundlichkeit ihres ELN nicht auf dem gleichen Niveau liegt… – Wie frei sind Ihre Daten? Können Sie Ihre Daten bei Bedarf problemlos (und automatisiert in regelmäßigen Abständen) extrahieren? In welchem Format können Sie Ihre Daten erhalten? Wenn es sich nur um PDF- oder Word-Dateien handelt, vergessen Sie es lieber gleich. Sie sollten einen echten Datenbank-Dump erhalten, mit dem sich andere Systeme befüllen lassen. Ich würde keinem Unternehmen trauen, das mir im Voraus mitteilt, dass es bald pleitegehen wird und ich meine Daten retten sollte… – Wo werden die Daten physisch gespeichert? Das bestimmt beispielsweise, welchem Recht die Daten unterliegen und wer Zugriff darauf hat. Wie sehr können Sie darauf vertrauen, dass ein kleines Unternehmen im Ausland Ihre Daten vertraulich und sicher aufbewahrt? Erinnern wir uns doch alle an die Datenlecks, von denen Sony, LinkedIn, die IRS, T-Mobile, UPS und JP Morgan Chase betroffen waren … Einige Anbieter bieten internes Hosting an, doch die Preise scheinen für viele akademische Labore zu hoch zu sein, um dies zu einer praktikablen Alternative zu machen.– Open Source scheint eine Lösung für viele dieser Probleme zu sein. Angesichts der schwindenden Unterstützung für die Recheninfrastruktur durch die Universität müssen die Wartungsanforderungen eines solchen Systems jedoch sehr gering sein, damit dies realisierbar ist. – Wenn es als „kostenlos“ vermarktet wird, was ist dann mit „kostenlos“ gemeint? Oft reicht das „kostenlose“ Angebot für ernsthafte Arbeit nicht aus und ist daher irreführend. „Kostenlos“ im Sinne von „kostenlosem Bier“ reicht ebenfalls nicht aus … Viele Labore benötigen zudem die Freiheit, die Software an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen, was proprietäre Lösungen ohne öffentliche APIs ausschließt. In meinem Labor haben wir einige der verfügbaren Lösungen getestet. Unser Schwerpunkt lag auf Open-Source-Lösungen, da nur diese es ermöglichen, die Software umfassend zu testen. Bislang haben wir Folgendes ausprobiert:

FPLC-Kurs zur Proteinreinigung

Mon, 04 Jan 2016 00:00:00 +0000

Acht Doktoranden hatten sich für den FPLC-Kurs zur Proteinreinigung angemeldet, der im Dezember stattfand. Wenn ich etwas gelernt habe, dann, dass die Proteinreinigung im Rahmen eines Kurses IMMER mit einem Protein und einem Protokoll durchgeführt werden sollte, die bereits VIELE Male erfolgreich angewendet wurden. Von den Studierenden mitgebrachte Proteine sind eine hervorragende Lernquelle, doch die zeitlichen Einschränkungen eines Kursformats erlaubten es uns nicht, die Aufreinigung dieser Proteine noch während des Kurses abzuschließen.Technische Probleme mit dem neuen Äkta Avant 25Zudem war das Äkta Avant 25 , die wir diesen Sommer neu bei GE Healthcare erworben hatten, fiel während des Kurses ZWEIMAL aus. Zunächst fiel der Steuerungscomputer aus (RAID-Ausfall). HP lieferte die Ersatzfestplatte innerhalb von 24 Stunden, und nachdem sich das RAID wiederhergestellt hatte, konnten wir den Kurs fortsetzen. Beim ersten Durchlauf nach diesem Vorfall trat beim Äkta jedoch ein Überdruckproblem auf. Wir identifizierten einen defekten Durchflussbegrenzer als Ursache identifiziert, wollten den Lauf jedoch nicht fortsetzen, da wir bei früheren Durchläufen bereits schwerwiegende Probleme mit Luftblasen hatten. Daher führten wir die Durchläufe auf dem alten Äkta Explorer 100 durch. GE Healthcare ließ das System umgehend von einem Servicetechniker überprüfen, doch da dieser kein Ersatzgerät dabei hatte, mussten wir bis Montag, den 14.12., warten, bis der Äkta Avant wieder voll funktionsfähig war.Was wir aufgereinigt haben: lösliches VEGFR-3 (VEGFR-3/Fc) und HepsinWir haben lösliches humanes VEGF-Rezeptor-3 aufgereinigt (die ersten drei Domänen seiner extrazellulären Domäne, verbunden mit dem konstanten Fc-Teil von humanem IgG). Diese Aufreinigung haben wir bereits mehrfach durchgeführt. Sie entspricht der Aufreinigung von Antikörpern mit Protein-A-Sepharose.Wir hatten im Vorfeld konditioniertes Zellkulturmedium vorbereitet. Wir produzieren die meisten unserer Proteine in Insektenzellen (hauptsächlich Drosophila S2), und das VEGFR-3/Fc war von den S2-Zellen nach Induktion des Metallothionein-Promotors mit 1 mM Cu²⁺ über etwa 4,5 Tage hinweg in das Medium sekretiert worden. Die Vorbereitung des Mediums für die Aufreinigung besteht lediglich aus 1) dem Entfernen der Zellen durch Zentrifugation und 2) der Filtration, um Präzipitate und andere kleine Partikel zu entfernen, die die Säule verstopfen könnten. Eine Anpassung des pH-Werts ist nicht erforderlich.Eine schnelle Neutralisierung nach der Elution bei niedrigem pH-Wert IST WICHTIGWir haben das Medium über eine Einweg-5-ml- HiTrap-Rekombinant-Protein-A-Säule über Nacht mit einer Durchflussrate von etwa 1 ml/min und eluierten es mit einem Puffer mit niedrigem pH-Wert. Die eluierten 2-ml-Fraktionen wurden sofort mit 400 µl 1 M Tris (pH 8,5) neutralisiert. Hier unterlief uns bei einer der beiden Aufreinigungen ein kleiner Fehler. GE Healthcare hatte die Kassetten für die 5-ml-Sammelröhrchen noch nicht freigegeben (dies ist bis heute nicht geschehen, obwohl sie bereits für September 2015 versprochen worden waren), und wir verwendeten 15-ml-Falcon-Röhrchen zur Sammlung der 2-ml-Fraktionen, in die wir zuvor 400 µl der Neutralisationslösung alikvotiert hatten. Allerdings war die Durchmischung in diesen Röhrchen nicht effizient, und die längere Einwirkung eines niedrigen pH-Werts führte zu einer teilweisen Schädigung unseres Proteins. Dies lässt sich beim Vergleich der Größenausschluss-Chromatogramme von Gruppe 2 mit denen von Gruppe 4 erkennen: Bei Gruppe 4 ist der erste Peak (aggregiertes Protein) im Vergleich zum entsprechenden Peak bei Gruppe 2 deutlich größer und heterogener. Tatsächlich fällt VEGFR-3/Fc, wenn es bei niedrigem pH-Wert aus Protein-A-Säulen eluiert wird, bei höheren Konzentrationen kurz nach der Elution stets aus, löst sich jedoch bei Neutralisation wieder auf. Dies geschah in den Fraktionen 5.A.3 und 5.A.4 (Gruppe 4) nicht, da sich Eluat und Neutralisationspuffer im 15-ml-Falcon-Röhrchen nicht ausreichend vermischten (wahrscheinlich trug auch die Fraktionsgröße von 2 ml dazu bei; 1 ml wäre besser gewesen). Während des Laufs für Gruppe 2 haben wir die Röhrchen unmittelbar nach Beendigung des Laufs entnommen und dadurch die Puffer vermischt, während der Lauf für Gruppe 4 über Nacht endete und das Eluat bis zum Morgen weitgehend unvermischt blieb.Alternativ hätten wir mit einem hochkonzentrierten chaotropen Salz bei nahezu neutralem pH-Wert eluieren können (was wir beim nächsten Mal tun werden, falls wir einen automatisierten Lauf haben, bei dem die Elution mitten in der Nacht stattfindet). Pierce bietet einen (proprietären) „sanften“ Elutionspuffer mit einem pH-Wert von 6,6 an. Ich kenne die Zusammensetzung des Pierce-Puffers nicht, aber es handelt sich um eine hochkonzentrierte Lösung eines chaotropen Salzes. 3 M Kalium-/Natriumthiocyanat oder 4 M Magnesiumchlorid in gepufferten Lösungen um pH 7 sind häufig verwendete chaotrope Salze für diesen Zweck. Hepsin Die von den Studierenden bereitgestellten Proteine stellten eine Herausforderung dar. Erstens war ihre Konzentration im Ausgangsmaterial sehr gering. Während wir das Protein deutlich erkennen können, wenn das VEGFR-3/Fc-konditionierte Medium auf einem PAGE-Gel aufgetragen und mit Coomassie gefärbt wird, ist für das Hepsin kein solches Band sichtbar. Zudem schien ein erheblicher Anteil des Proteins das Histag (nicht mehr) zu enthalten und wird daher im ersten Reinigungsschritt nicht aufgefangen. Der Anteil an Hepsin-H6, der an Ni²⁺-Sepharose bindet, eluiert bereits bei einer Imidazol-Konzentration von 20 mM, was das Waschen der Säule erschwert. Das Hepsin mit dem längeren Histag (H10) übersteht die 20 mM Imidazol-Waschung zwar, weist jedoch ebenfalls niedrige Expressionsniveaus auf. Nachfolgend sind die Chromatogramme der einzelnen Durchläufe sowie die kommentierten Bilder der mit Coomassie gefärbten PAGE-Gele dargestellt. Das detaillierte Protokoll für den Betrieb des Äkta Avant 25 befindet sich noch in Vorbereitung…

Die neue finnische Regierung kürzt die Mittel für die Hochschulen um rund 500 Millionen Euro (oder doch nicht?)

Thu, 11 Jun 2015 00:00:00 +0000

UPDATE: Es scheint so, dass einige der Parteivertreter, die als Quelle für die Informationen in diesem Artikel dienten, nicht die offiziellen Standpunkte ihrer jeweiligen Parteien wiedergegeben haben. Mit anderen Worten: Sie haben Unsinn geredet, ohne dazu befugt zu sein. Tatsächlich werden die anstehenden Kürzungen und deren Umfang erst im kommenden Herbst festgelegt.