TY  - RPRT
A1  - Artmann, Gerhard
T1  - HPBioforce: Integrierte und automatisierte Screening Plattform eines 96-Well-Hochdurchsatz-Testsystems zur funktionellen Kraftmessung an einige um dicken Zell- und Gewebeschichten für die Arzneimittelforschung : gemeinsamer Abschlussbericht der FH Aachen, Hitec Zang GmbH, IKFE Mainz, IKFE Berlin und der Dr. Gerhard Schmidt GmbH zum InnoNet-Projekt ... ; Programm "Förderung von innovativen Netzwerken" (InnoNet) des Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) ; Laufzeit: 01.05.2007 bis 31.12.2010
Y1  - 2011
U6  - http://dx.doi.org/10.2314/GBV:68757076X
N1  - Förderkennzeichen BMWi 16IN0536. - Verbund-Nr. 01056220
PB  - Technische Informationsbibliothek u. Universitätsbibliothek
CY  - Aachen [u.a.]
ER  - 
TY  - RPRT
A1  - Artmann, Gerhard
T1  - FhprofUnd EasyBioforce Abschlussbericht : Miniaturisierte, integrierte und automatisierte Screening Plattform eines 36-Well-Hochdurchsatz-Testsystems zur funktionellen Kraftmessung an Zell- und Gewebeschichten für die Arzneimittelforschung : Laufzeit des Vorhabens: 01.03.2007 - 31.12.2010
Y1  - 2011
U6  - http://dx.doi.org/10.2314/GBV:782964621
N1  - Förderkennzeichen BMBF 1760X07
PB  - Technische Informationsbibliothek u. Universitätsbibliothek
CY  - Aachen
ER  - 
TY  - RPRT
A1  - Artmann, Gerhard
T1  - Plant mutant scanner : Hochdurchsatzscanner zur Charakterisierung von Pflanzenmutanten.  Abschlussbericht ; FHprofUnd ; PhytoScan ; Laufzeit des Vorhabens: 01.07.2008 - 30.06.2011
Y1  - 2011
U6  - http://dx.doi.org/10.2314/GBV:747569150
N1  - Förderkennzeichen BMBF 1736X08
PB  - Technische Informationsbibliothek u. Universitätsbibliothek
CY  - Aachen
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Bialonski, Stephan
A1  - Wendler, Martin
A1  - Lehnertz, Klaus
T1  - Unraveling spurious properties of interaction networks with tailored random networks
JF  - Plos one
N2  - We investigate interaction networks that we derive from multivariate time series with methods frequently employed in diverse scientific fields such as biology, quantitative finance, physics, earth and climate sciences, and the neurosciences. Mimicking experimental situations, we generate time series with finite length and varying frequency content but from independent stochastic processes. Using the correlation coefficient and the maximum cross-correlation, we estimate interdependencies between these time series. With clustering coefficient and average shortest path length, we observe unweighted interaction networks, derived via thresholding the values of interdependence, to possess non-trivial topologies as compared to Erdös-Rényi networks, which would indicate small-world characteristics. These topologies reflect the mostly unavoidable finiteness of the data, which limits the reliability of typically used estimators of signal interdependence. We propose random networks that are tailored to the way interaction networks are derived from empirical data. Through an exemplary investigation of multichannel electroencephalographic recordings of epileptic seizures – known for their complex spatial and temporal dynamics – we show that such random networks help to distinguish network properties of interdependence structures related to seizure dynamics from those spuriously induced by the applied methods of analysis.
Y1  - 2011
U6  - http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0022826
VL  - 6
IS  - 8
PB  - Plos
CY  - San Francisco
ER  -