Search results

Von 1950 bis 1980 vervielfachten sich Zahl und Größe religiöser Minderheitengruppen in Großbritannien aufgrund der Nachkriegszuwanderung, doch anders als bei vorangegangenen Wanderungen und im Unterschied zur Gegenwart wurden die verschiedenen Glaubensrichtungen der neuen Einwanderer während dieses Zeitraums kaum thematisiert. Dieser Zugang ist vor dem Hintergrund einer untergehenden Kolonialmacht zu sehen, die an der Illusion eines Commonwealth mit gleichberechtigten Untertanen ("subjects") festhielt, aber die eigene Dominanz nicht aufgeben wollte. Das Gruppenmerkmal "race" diente in der Endphase des Empires als allumfassendes Etikett, das weitere Differenzierungen überflüssig machen sollte. Eine neue Minderheitengeneration, die die Religion seit den 1980er-Jahren als wichtiges Element der Abgrenzung entdeckt hat, und das davon unabhängige Aufkommen des islamistischen Terrorismus haben die Phase des religiösen Desinteresses beendet. ; The number and size of populations belonging to minority religions in the UK multiplied between 1950 and 1980 due to immigration from the Commonwealth. Unlike previous and subsequent waves of immigration, religion did not become a public issue at this time. The new policy of multiculturalism focused predominantly on the theme of "race". This approach emerged against the background of a declining imperial power which attempted to maintain an illusion of a Commonwealth of equal "subjects" and imperial dominance. The label "race" served to distinguish between "native" British on the one hand and colonial subjects on the other and, at the same time, brushed over existing cultural or religious differences. In the 1980s, when a new minority generation discovered religion as a means to emphasise diversity and (independently of this) Islamic terrorism began to spread, the period in which religion had been ignored came to an end.

Von 1950 bis 1980 vervielfachten sich Zahl und Größe religiöser Minderheitengruppen in Großbritannien aufgrund der Nachkriegszuwanderung, doch anders als bei vorangegangenen Wanderungen und im Unterschied zur Gegenwart wurden die verschiedenen Glaubensrichtungen der neuen Einwanderer während dieses Zeitraums kaum thematisiert. Dieser Zugang ist vor dem Hintergrund einer untergehenden Kolonialmacht zu sehen, die an der Illusion eines Commonwealth mit gleichberechtigten Untertanen ("subjects") festhielt, aber die eigene Dominanz nicht aufgeben wollte. Das Gruppenmerkmal "race" diente in der Endphase des Empires als allumfassendes Etikett, das weitere Differenzierungen überflüssig machen sollte. Eine neue Minderheitengeneration, die die Religion seit den 1980er-Jahren als wichtiges Element der Abgrenzung entdeckt hat, und das davon unabhängige Aufkommen des islamistischen Terrorismus haben die Phase des religiösen Desinteresses beendet.

[Background] Virtually all currently available microRNA target site prediction algorithms require the presence of a (conserved) seed match to the 5' end of the microRNA. Recently however, it has been shown that this requirement might be too stringent, leading to a substantial number of missed target sites. [Results] We developed TargetSpy, a novel computational approach for predicting target sites regardless of the presence of a seed match. It is based on machine learning and automatic feature selection using a wide spectrum of compositional, structural, and base pairing features covering current biological knowledge. Our model does not rely on evolutionary conservation, which allows the detection of species-specific interactions and makes TargetSpy suitable for analyzing unconserved genomic sequences. In order to allow for an unbiased comparison of TargetSpy to other methods, we classified all algorithms into three groups: I) no seed match requirement, II) seed match requirement, and III) conserved seed match requirement. TargetSpy predictions for classes II and III are generated by appropriate postfiltering. On a human dataset revealing fold-change in protein production for five selected microRNAs our method shows superior performance in all classes. In Drosophila melanogaster not only our class II and III predictions are on par with other algorithms, but notably the class I (no-seed) predictions are just marginally less accurate. We estimate that TargetSpy predicts between 26 and 112 functional target sites without a seed match per microRNA that are missed by all other currently available algorithms. [Conclusion] Only a few algorithms can predict target sites without demanding a seed match and TargetSpy demonstrates a substantial improvement in prediction accuracy in that class. Furthermore, when conservation and the presence of a seed match are required, the performance is comparable with state-of-the-art algorithms. TargetSpy was trained on mouse and performs well in human and drosophila, suggesting that it may be applicable to a broad range of species. Moreover, we have demonstrated that the application of machine learning techniques in combination with upcoming deep sequencing data results in a powerful microRNA target site prediction tool http://www.targetspy.org webcite. ; The work of MH was supported by the Spanish Government (Grant number: BIO2008.01353) and by the Junta de Andalucia (Grant number P07-FQM-03613).