In de zomer van 2024 onderzochten we de impact van het zomerbrugprogramma voor eerstegeneratiestudenten van de HvA. We deden dit in samenwerking met onderzoekers Tieme Janssen, Felicitas Biwer, Niklas Wenzel en Sanne van Herpen, en met Mohammed Skori, Aimee Kaandorp en Sabina Nahar van Studentenzaken. We vergeleken de uitwerking van twee varianten van het programma met elkaar en met de ervaringen van een controlegroep. Op basis van vragenlijsten, observaties en interviews + analyse van behaalde studiepunten en uitval, waren enkele conclusies: • Scala aan motivaties voor deelname; overlappende doelgroepen.• Bereik Tune In ook groot onder niet-eerstegeneratiestudenten• Programma B lijkt goed te werken (alhoewel ook schools/saai ervaren door deel), vooral voor de niet-doelgroep.• Programma A lijkt te werken voor 1e gen studenten en negatief voor niet -doelgroep.• Beide programma’s voldoen aan een belangrijke behoefte aan orientatie door informatie en het opbouwen van een sociaalnetwerk• Voor het detecteren van effecten op uitval of studiepunten is waarschijnlijk een grotere sample nodig.
DOCUMENT
People’s stories lie at the heart of this paper – stories about how people with vision and creative energy use the arts to address some of the challenges arising from feelings of isolation and dislocation in society. People have to be given the opportunity to speak, to be listened to, so that their observations and experiences can be fed into the wider debate about shaping the frameworks for ‘next’ practicein learning and development in the arts.
DOCUMENT
Modified starches are used widely in the food industry but often have a low nutritional value, lacking minerals vital for the human body, such as magnesium. Magnesium addition to native starches has been shown to result in changes in pasting properties. However, little work has been done on the addition of magnesium and other divalent cations to highly oxidised starches. In this work, we used dibasic magnesium hypochlorite (DMH) to oxidise potato starch to an industrially relevant degree of oxidation while at the same time introducing magnesium into the starch structure. We found that magnesium incorporation changes the pasting properties of starch and increases the gelatinisation temperature significantly, possibly due to an ionic cross-linking effect. These properties resemble the properties found for heat-moisture-treated potato starches. This change in properties was found to be reversible by performing a straightforward exchange of metal cations, either from sodium to magnesium or from magnesium to sodium. We show in this work the potential of the addition of divalent cations to highly oxidised starches in modifying the rheological and pasting properties of these starches and at the same time adding possible health benefits to modified starches by introducing magnesium.
DOCUMENT
Dit Top-Up project behelst het in open source publiceren van de tools HANcoder en HANtune. Deze software tools vereenvoudigen de modelgebaseerde ontwikkeling van meet- en regelsystemen. In RAAK-mkb projecten Fast&Curious, SMARTcode en COMBINE zijn HANcoder en HANtune via een marktgedreven ontwikkeling tot een bruikbare set ontwikkeltools geëvolueerd. Ze worden intussen veelvuldig gebruikt in onderwijs, onderzoek en beroepspraktijk. In RAAK-mkb project COMBINE is reeds een eerste stap gezet richting open-source, met publicatie van SIMarchitect - een aan HANcoder en HANtune gelieerd framework voor modellering en simulatie in MATLAB/Simulink®. Dit heeft inzicht gegeven in de juridische aspecten en daarnaast goede ervaring opgeleverd welke activiteiten benodigd zijn bij het in open-source uitbrengen van een bestaande code base. Die stappen wil de HAN via dit Top-Up zetten voor HANcoder en HANtune, zodat ook deze tools beschikbaar komen voor doorontwikkeling in een open-source community. Hiermee wil de HAN onderwijs, onderzoek en beroepspraktijk versterken met marktrelevante oplossingen.
COMBINE staat voor: COmmunity driven Model Based INtelligent systems Engineering. Voorgaande RAAK-mkb projecten Fast&Curious en SMARTcode resulteerden een community van bedrijven en kennisinstellingen rondom HAN tools voor modelgebaseerde ontwikkeling van regelsystemen. De aanvankelijke focus lag hierbij op de prototype fase. Intussen is de focus verschoven naar serieproductie. Er is veel waardering voor de deling van preconcurrentiële kennis en ervaring in de community en de marktgedreven ontwikkeling van de tools, aangestuurd door de community. Diverse vakbladen deden hiervan verslag. De HAN tools richten zich tot op heden op het modelleren van regelalgoritmes. Nu de voordelen van deze technologie door de MKB partners worden herkend en ingezet, ontstaat de wens om vergelijkbare ondersteuning te introduceren voor het modelleren van het te regelen systeem. Een dergelijke aanvulling op de tools completeert de ondersteuning voor een volledige, modelgebaseerde workflow. Dit resulteert in een centrale MKB vraag naar de benodigde kennis en de tools om systeemmodellen snel, goedkoop en met de vereiste kwaliteit te kunnen realiseren en vervolgens optimaal te integreren in het ontwikkelproces. Naast de gewenste uitbreiding van de tools ontstaat er ook vanuit de Agri & Food sector een toenemende vraag naar de in de community beschikbare tools en de gehanteerde samenwerkingsvorm. COMBINE beoogt daarom twee doelen: 1. Het combineren van de sectoren High Tech Systemen & Materialen en Agri & Food op het gebied van modelgebaseerd ontwikkelen 2. Het combineren van nieuwe modelgebaseerde technieken op het gebied van systeemmodellering met bestaande low-cost tools Met de deliverables van COMBINE – tools, ontwikkelproces en preconcurrentiële samenwerking – worden bestaande oplossingen voor het MKB verrijkt op het gebied van systeemmodellen en direct gedeeld in een groeiende community die een breder applicatiegebied bestrijkt.
Huntington’s disease (HD) and various spinocerebellar ataxias (SCA) are autosomal dominantly inherited neurodegenerative disorders caused by a CAG repeat expansion in the disease-related gene1. The impact of HD and SCA on families and individuals is enormous and far reaching, as patients typically display first symptoms during midlife. HD is characterized by unwanted choreatic movements, behavioral and psychiatric disturbances and dementia. SCAs are mainly characterized by ataxia but also other symptoms including cognitive deficits, similarly affecting quality of life and leading to disability. These problems worsen as the disease progresses and affected individuals are no longer able to work, drive, or care for themselves. It places an enormous burden on their family and caregivers, and patients will require intensive nursing home care when disease progresses, and lifespan is reduced. Although the clinical and pathological phenotypes are distinct for each CAG repeat expansion disorder, it is thought that similar molecular mechanisms underlie the effect of expanded CAG repeats in different genes. The predicted Age of Onset (AO) for both HD, SCA1 and SCA3 (and 5 other CAG-repeat diseases) is based on the polyQ expansion, but the CAG/polyQ determines the AO only for 50% (see figure below). A large variety on AO is observed, especially for the most common range between 40 and 50 repeats11,12. Large differences in onset, especially in the range 40-50 CAGs not only imply that current individual predictions for AO are imprecise (affecting important life decisions that patients need to make and also hampering assessment of potential onset-delaying intervention) but also do offer optimism that (patient-related) factors exist that can delay the onset of disease.To address both items, we need to generate a better model, based on patient-derived cells that generates parameters that not only mirror the CAG-repeat length dependency of these diseases, but that also better predicts inter-patient variations in disease susceptibility and effectiveness of interventions. Hereto, we will use a staggered project design as explained in 5.1, in which we first will determine which cellular and molecular determinants (referred to as landscapes) in isogenic iPSC models are associated with increased CAG repeat lengths using deep-learning algorithms (DLA) (WP1). Hereto, we will use a well characterized control cell line in which we modify the CAG repeat length in the endogenous ataxin-1, Ataxin-3 and Huntingtin gene from wildtype Q repeats to intermediate to adult onset and juvenile polyQ repeats. We will next expand the model with cells from the 3 (SCA1, SCA3, and HD) existing and new cohorts of early-onset, adult-onset and late-onset/intermediate repeat patients for which, besides accurate AO information, also clinical parameters (MRI scans, liquor markers etc) will be (made) available. This will be used for validation and to fine-tune the molecular landscapes (again using DLA) towards the best prediction of individual patient related clinical markers and AO (WP3). The same models and (most relevant) landscapes will also be used for evaluations of novel mutant protein lowering strategies as will emerge from WP4.This overall development process of landscape prediction is an iterative process that involves (a) data processing (WP5) (b) unsupervised data exploration and dimensionality reduction to find patterns in data and create “labels” for similarity and (c) development of data supervised Deep Learning (DL) models for landscape prediction based on the labels from previous step. Each iteration starts with data that is generated and deployed according to FAIR principles, and the developed deep learning system will be instrumental to connect these WPs. Insights in algorithm sensitivity from the predictive models will form the basis for discussion with field experts on the distinction and phenotypic consequences. While full development of accurate diagnostics might go beyond the timespan of the 5 year project, ideally our final landscapes can be used for new genetic counselling: when somebody is positive for the gene, can we use his/her cells, feed it into the generated cell-based model and better predict the AO and severity? While this will answer questions from clinicians and patient communities, it will also generate new ones, which is why we will study the ethical implications of such improved diagnostics in advance (WP6).