Blickpunkt

Für Verhaltensexperimente mit Wüstenameisen braucht man nicht viel: Ameisen (besonders beliebt ist die Gattung Cataglyphis, deren Vertreter sich zum Beispiel in der Sahara und in der Türkei finden), Laufrinnen oder Zäune, Dinge, die der Ameise zur Orientierung dienen könnten, und viel Sand (Abbildungen S. 1008). Am besten fährt man nach Nordafrika und macht die Experimente in der Sahara.
Um dann experimentell zu klären, an welchen Anhaltspunkten sich die Ameise orientiert, muss man Störungen einführen, also zum Beispiel Markierungen verschieben, Laufrinnen mit gewelltem statt glattem Boden einsetzen oder das Tierchen einfach hochnehmen und an anderer Stelle wieder absetzen. Was Verhaltensforscher mit solch einfachen Tricks über die Navigationshilfen der Ameisen herausfanden, ist spannend und erstaunlich vielfältig.


<h2>Das Pedometer</h2>
Zur Grundausstattung jeder Ameise gehört ein interner Schrittzähler, damit das Insekt weiß, wie weit es sich vom Nest entfernt hat. Da sie nicht immer in dieselbe Richtung laufen, müssen Ameisen zusätzlich auch die Richtung registrieren, in die sie laufen, wobei sie zur Richtungsbestimmung die Polarisation des Sonnenlichts oder das Panorama nutzen. Das Navigationswerkzeug, das die Schrittzahl und -richtung registriert und zu jedem Zeitpunkt den Vektor zwischen dem Standort der Ameise und ihrem Nest angibt, heißt Wegintegrator.
Die Funktion des Wegintegrators ist leicht zu demonstrieren, wenn man eine Wüstenameise auf dem Weg zu ihrem Nest hochnimmt und einige Meter weiter wieder absetzt. Sie wird das Nest am falschen Ort suchen, und zwar genau um die Koordinaten dieser Luftbrücke verschoben.
Ameisenarten in abwechslungsreicheren Lebensräumen nutzen die Wegintegration ebenfalls, aber vor allem, wenn sie weit weg vom Nest in unbekanntem Gelände sind. In der vertrauten Umgebung ihres Nests nutzen sie visuelle und andere Wegweiser.
Erstaunlicherweise ist der Wegintegrator durch die Wegverlängerung in hügeligem Gelände nicht zu verwirren. Kathrin Steck, Matthias Wittlinger und Harald Wolf von der Universität Ulm zeigten dies, indem sie in die Pendelstrecke der Wüstenameise Cataglyphis eine Laufrinne einbauten, die sie mal mit glattem mal mit wellblechartigem Boden ausstatteten. Selbst wenn die Ameise auf Wellblech zur Nahrungssuche ging und auf glattem Boden zum Nest zurückkehrte, fand sie den Weg problemlos (Abbildung 2, S. 1008).
Sogar wenn der Ameise zwei Beine fehlten, beeinträchtigte das den Erfolg der Wegintegration nicht.1_1 Außer der Luftbrücke besteht bisher die einzige Methode, die den Wegintegrator verwirrt, darin, die Ameisenbeine zu kürzen oder zu verlängern. Denn dies beeinflusst die Schrittlänge (Abbildung 3, S. 1008).1_2


<h2>Immer der Nase nach</h2>
Wichtig ist für Ameisen auch der Geruchssinn. Sie besitzen sogar mehr Geruchsrezeptoren als die Taufliege (Drosophila melanogaster), das am umfassendsten untersuchte Modellinsekt. Der Geruchssinn hilft bei der Nahrungssuche, kann aber auch dazu dienen, im Nahbereich den Nesteingang zu finden.
Cornelia Bühlmann, Bill Hansson und Markus Knaden vom Max-Planck-Institut für chemische Ökologie in Jena entdeckten, dass Wüstenameisen den Nesteingang auch finden, wenn sie die Kohlendioxid-Emissionen eines aktiven Nests erschnüffeln.1_3 Dieses für uns geruchlose Gas nützt aber nur zusammen mit dem Wegintegrator, wenn die Ameise also schon weiß, dass sie in etwa in der richtigen Gegend ist. Denn auch fremde Nester emittieren Kohlendioxid, und wenn die Ameise in ein solches tappte, würden die Bewohner sie töten.


<h2>Wer fühlt, muss nicht riechen</h2>
Da Blattschneiderameisen Vibrationen zur Kommunikation nutzen (etwa als Hilferuf, wenn sie in der Klemme stecken), gingen Bühlmann et al. in einer Feldstudie in der Türkei der Frage nach, ob Vibration für die Wüstenameise Cataglyphis noda auch eine Orientierungshilfe sein kann. Dazu vergruben sie einen rosafarbenen Vibrator (kein Witz) neben dem Nesteingang, so dass die Ameisen diesen als Wegweiser nutzen konnten. Dass sie das dann tatsächlich machen, lässt sich herausfinden, wenn man den Vibrator an anderer Stelle vergräbt.1_4 
Duftmarken (in diesem Fall Methylsalicylat in Hexan) nutzten die Max-Planck-Forscher als Kontrolle. Bereits im Jahr 2009 zeigten Steck, Hansson und Knaden nämlich, dass relativ schwerflüchtige Geruchsstoffe den Ameisen in der Wüste den Weg weisen.1_5 Sind mehrere Duftstoffe vorhanden wie Methylsalicylat, Decanal, Nonanal und Indol, merken sie sich nicht nur den Gesamteindruck, sondern auch die räumliche Anordnung, die Ameisen riechen sozusagen in Stereo.1_6 Insgesamt fokussiert die Duftmarkierung im Kontrollexperiment die Nestsuche etwas schärfer als die Vibration.
Ein weiteres Kontrollexperiment mit einem schwebend installierten Vibrator in der Nähe des Nesteingangs zeigte, dass tatsächlich die Vibrationen und nicht etwa elektromagnetische Felder für die Konditionierung der Ameisen auf das Gerät verantwortlich waren. In beiden Fällen war das Gerät für die Ameisen unsichtbar, so dass sie es nicht als visuellen Wegweiser nutzen konnten.
Im Rahmen derselben Feldstudie in der Türkei überprüften Bühlmann et al. zudem, ob die Ameisen Magnetfelder zur Orientierung heranziehen können, und siehe da, sie konnten. Allerdings waren die Testmagnetfelder mehr als hundertmal stärker als das der Erde; man kann aus dem Ergebnis also nicht unbedingt ableiten, dass Ameisen einen empfindlichen Kompass besitzen. Denkbar wäre zum Beispiel auch, dass das recht starke Magnetfeld elektromagnetische Anomalien in ihren Neuronen auslöste, an die sie sich erinnern konnten.
Mit dem magnetischen Orientierungssinn von Tieren ist das sowieso so eine Sache — bei Zugvögeln weiß man bereits seit fast einem halben Jahrhundert, dass sie das Magnetfeld zur Orientierung nutzen, doch der molekulare Mechanismus dieses Vorgangs ist bis heute nicht klar.


<h2>Optische Wegweiser</h2>
Wenn Ameisen nicht gerade in der eintönigen Umgebung einer Sandwüste umherirren, können sie sich auch wie menschliche Wanderer an visuell auffälligen Merkmalen der Umgebung orientieren. Selbst in der Wüste leisten ihre Augen bereits einen Beitrag zur Orientierung, da sie die Kompassinformation zur Wegintegration beisteuern (entweder aus der Polarisation des Sonnenlichts oder aus dem Panorama).
Darüber hinaus können Ameisen auch lernen, unveränderliche visuelle Merkmale in der Umgebung ihres Nesteingangs als Wegweiser zu nutzen. Dies lädt Verhaltensforscher wiederum zur Manipulation ein — sie können künstliche Wegweiser einführen und dann versetzen, wenn die Insekten sich daran gewöhnt haben. Niko Tinbergen begründete diese Tradition des Insektenärgerns in den 1930er Jahren mit seinen Feldstudien zur Orientierung des Bienenwolfs, einer Wespenart.
Obwohl solche Experimente leicht zu ersinnen und durchzuführen sind, gibt es bis heute noch Fragen. Umstritten ist unter Ameisenforschern zum Beispiel, inwieweit die Insekten einzelne Objekte getrennt von dem allgemeinen Panorama als Wegweiser wahrnehmen und ihrem Gedächtnis einprägen.1_7 Eine Herausforderung ist auch, die neuronalen Prozesse zu erforschen, die für das Lernen und Erinnern der Ameisen verantwortlich sind.
Eine weitere wichtige Frage ist die, wie die Ameisen Informationen aus ihren verschiedenen Navigationssystemen und Sinneswahrnehmungen miteinander kombinieren oder gegeneinander abwägen.
Kathrin Steck zeigte zusammen mit Knaden und Hansson, dass die Kombination von visuellen und Geruchsmerkmalen es den Ameisen leichter macht, den Rückweg zum Nesteingang zu lernen.1_8 Experimente von Matthew Collett an der Universität von Exeter, Großbritannien, legen nahe, dass zumindest Wegintegration und visuelles Gedächtnis zusammenarbeiten und zu einem Kompromiss finden, der sich im Prinzip als Mittelwert der Vektoren deuten lässt, die jedes einzelne System liefern würde.1_9
Anders als ein menschlicher Wanderer wägt die Ameise die Informationen allerdings nicht rational ab — vermutlich kommt es zu einer Überlagerung der neuronalen Signale, die aus verschiedenen Quellen auf die Bewegungssteuerung wirken.
Michael Groß ist freier Wissenschaftsautor in Oxford, England. <ext-link ext-link-type="uri"><a href="https://www.michaelgross.co.uk" target="_blank">www.michaelgross.co.uk</a></ext-link>


<h2>Peptide töten Bakterien</h2>
Ameisen produzieren mehr antimikrobielle Peptide als bisher angenommen. Dies veröffentlichten Biologen der Universität Würzburg um Roy Gross online.2_1 Sie fanden bei Rossameisen neben den zwei bekannten Peptid-Genen ein weiteres. Es besitzt eine sich wiederholende Struktur und zeigt Baupläne für sieben antimikrobielle Peptide. Die Forscher untersuchten weitere Ameisenarten und fanden heraus, dass bei einer davon das Gen 23 verschiedene Peptide bilden kann. J.S.


<h2>Pilze produzieren Methan</h2>
Pilze, die totes organisches Material zersetzen, geben Methan ab, fand Katharina Lenhart im Arbeitskreis Frank Keppler am Max-Planck-Institut für Chemie, Mainz. In ihrer Studie untersuchte die Biologin acht Ständerpilzsorten (Basidiomycetes). Isotopenanalysen zeigten, dass das Substrat, auf dem die Pilze wuchsen, die gebildete Methanmenge beeinflusste. Molekularbiologische Analysen zusammen mit der Universität Gießen und dem Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung in Magdeburg ergaben, dass keine methanbildenden Mikroorganismen, Archaeen, beteiligt waren, bei deren Energiestoffwechsel stets Methan entsteht.


<h2>Encode dekodiert</h2>
Seit dem Jahr 2003 entschlüsselt das Projekt Encyclopedia of DNA Elements (Encode) Struktur und Funktion des menschlichen Genoms [s. Nachr. Chem. 2007, 55, 1101]. In mehreren Publikationen in Nature stellen nun Wissenschaftler Encode vor und diskutieren, wie die erhaltenen Daten die DNA-Forschung verändert haben.2_1 Als wichtigste Erkenntnis der letzten Jahre ergab sich, dass die früher Junk-DNA genannte, nichtkodierende DNA, die den Hauptteil des Genoms ausmacht, keineswegs bloßer Müll ist: Tatsächlich erfüllen etwa 80 Prozent des Genoms eine biochemische Aufgabe.



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<ul>
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1_1 

 
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M. Wittlinger, 
H. Wolf, 
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214, 
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1_9 

 
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(2012), 
22, 
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</li>
</ul>
<ul>
<li>
2_1 

<ext-link ext-link-type="uri"><a href="https://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal" target="_blank">www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal</a>. pone.0043036</ext-link>.
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2_1 


<source>Nature, 
2012, 
489, 
57–<lpage>74.</lpage>

</li>
</ul>
</ul>

Artikel

Wie sich Ameisen in der Wüste orientieren

Für Verhaltensexperimente mit Wüstenameisen braucht man nicht viel: Ameisen (besonders beliebt ist die Gattung Cataglyphis, deren Vertreter sich zum Beispiel in der Sahara und in der Türkei finden), Laufrinnen oder Zäune, Dinge, die der Ameise zur Orientierung dienen könnten, und viel Sand (Abbil...

Die Eigenschaft von Proteinen, unter physiologischen Bedingungen zwischen verschiedenen konformationellen Zuständen zu wechseln, stellt die pharmazeutische Wirkstoffforschung vor große Herausforderungen. Ein grundlegendes Verständnis der Art und Weise der strukturellen Anpassung eines Rezeptors an einen Wirkstoff ist ausschlaggebend für die Entwicklung eines neuen Wirkstoffs.
Eine Moleküldynamik-Simulation ist gegenwärtig der am besten geeignete computergestützte Ansatz für einen Einblick in mögliche Konformationsänderungen eines Proteins: Proteinbewegungen werden auf atomarer Ebene unter Anwendung der Gesetze der klassischen Mechanik simuliert. Entsprechende Simulationsprogramme haben jedoch zwei Nachteile: Sie sind wenig benutzerfreundlich und benötigen erheblichen Zeit- und Rechenaufwand. Dagegen erlauben geometrische Simulationen vergleichsweise schnell, eine Aussage über die Mobilität eines Proteins zu treffen. Der Geschwindigkeitsvorteil resultiert unter anderem aus der grobkörnigen (coarse-grained) Darstellung des Proteins: Es wird nicht auf atomarer Ebene dargestellt, sondern als 3D-Netzwerk aus rigiden und flexiblen Regionen. Trotzdem erzielen geometrische Simulationen gute Ergebnisse.1_1,1_2
Geometrische Simulationen können mit dem NMSim-Webserver (normal mode-based geometric simulation) durchgeführt werden.1_3,1_4 Ohne aufwendige Vorarbeiten lassen sich damit vergleichsweise schnell biologisch relevante Proteinbewegungen vorhersagen.


<h2>In drei Schritten zu Proteinkonformationen</h2>
NMSim nutzt einen Ansatz aus drei Schritten, um konformationelle Änderungen von Proteinen zu modellieren (Abbildung 1):
 Die Flexibilitätsanalyse des zu untersuchenden Proteins im ersten Schritt basiert auf der Darstellung des Proteins als 3D-Netzwerk: Atome bilden Knoten, und kovalente sowie nichtkovalente Bindungen bilden Kanten in Form von Distanz- und Winkelbeschränkungen (constraints). Die Flexibilitätsanalyse identifiziert rigide Bereiche und die sie verbindenden flexiblen Regionen des Proteins (rigide Clusterzerlegung).
Der zweite Schritt ergibt basierend auf der rigiden Clusterzerlegung und mit Hilfe der Elastizitätstheorie die dynamischen Eigenschaften des Proteins. Dabei werden bevorzugte, also energetisch günstige Bewegungsrichtungen der Proteinatome ermittelt.
Der dritte Schritt erzeugt dann neue Proteinkonformationen, indem das Protein entlang der zuvor ermittelten Bewegungsrichtungen auf Grundlage des 3D-Netzwerks deformiert wird. Neue Proteinkonformationen werden dabei auf sterische Korrektheit überprüft und falls notwendig iterativ korrigiert.
Werden alle drei Schritte des Verfahrens wiederholt angewendet, entsteht eine Trajektorie energetisch günstiger Konformationen eines Proteins.


<h2>Wo lässt sich NMSim anwenden?</h2>
Mit NMSim erzeugte Proteinkonformationen dienen als Ausgangspunkt für die Lösung strukturbiologischer Herausforderungen:
Eine Möglichkeit besteht in der Generierung eines Konformationsensembles eines Proteins, ausgehend von einer ungebundenen (apo) Struktur. Die erzeugten Konformationen dienen als Zielstrukturen für molekulare Dockingverfahren. Mit diesen Verfahren sagt das strukturbasierte Wirkstoffdesign Komplexstrukturen aus Biomakromolekülen und Liganden vorher. Proteine werden in Dockingverfahren überwiegend als rigide Strukturen behandelt; die Flexibilität eines Proteins kann jedoch mit unterschiedlichen konformativen Zielstrukturen, z. B. im Sinne des Ensemble-Dockings, berücksichtigt werden.
Eine weitere Anwendungsmöglichkeit ist das Finden von vorübergehend bestehenden (transienten) Taschen in Bindeepitopbereichen. Transiente Bindetaschen treten bei Proteinen unter physiologischen Bedingungen nur kurzzeitig auf, können aber dennoch als Bindungsstellen für Liganden dienen. Solche Taschen zu identifizieren, ist fundamental, insbesondere für die Entwicklung neuer Wirkstoffe, die Protein-Protein-Interaktionen modulieren.1_2
Zudem kann NMSim verwendet werden, um Startstrukturen für Potential-of-mean-force-Berechnungen sowie weiterführende rechenintensivere Simulationsmethoden zu generieren, oder auch einfach nur, um einen Einblick in die Art und Weise der möglichen konformationellen Änderungen eines Proteins zu bekommen.


<h2>Webbasierte Simulation</h2>
Das Eingabeformular des Webservers stellt nur geringe Anforderungen an den Nutzer (Abbildung 2): Benötigt wird entweder der Code eines Proteins aus der Proteindatenbank (PDB) oder eine selbst erzeugte PDB-Datei. Zusätzlich muss der Nutzer die Art der Simulation spezifizieren, in Abhängigkeit davon, welche Bewegungen simuliert werden sollen. Es stehen vier Simulationsmöglichkeiten zur Verfügung: 
für kleine (Schleifen-)Bewegungen,
für große (Domänen-)Bewegungen,
für Bewegungen, die das Protein kompakter machen, um Zielstrukturen für molekulare Dockingverfahren zu erzeugen und
für zielgerichtete Bewegungen, bei denen der Pfad zwischen einer Start- und einer Endstruktur das Ergebnis ist.
Weiterhin hat der Nutzer die Möglichkeit Simulationsparameter zu ändern; es wird jedoch empfohlen, die Standardeinstellungen beizubehalten. Vor dem Start einer Simulation ist die Zerlegung des Proteins in rigide Cluster einsehbar.
Nach dem Absenden eines Simulationsauftrags erscheint ein Weblink zur Ergebnisseite. Die Darstellung im separaten Browserfenster enthält zunächst eine Laufzeitabschätzung. Nach Simulationsende zeigt das Fenster die tabellarische und grafische Auswertung. Die Tabellen enthalten Werte für die geometrische Abweichung der erzeugten Konformationen von der Startstruktur (Wurzel aus der mittleren quadratischen Abweichung, root-mean-square deviation, rmsd) und die Atomfluktuationen der Ca-Atome des Proteins während der Simulation. Eine Übersicht hierüber geben die entsprechenden Punktdiagramme. Anhand dieser Daten lässt sich die Beweglichkeit einzelner Abschnitte einer Proteinkette charakterisieren.
Ebenfalls liefert die Ergebnisseite die Startstruktur und die Trajektorie im PDB-Format. Die Startstruktur enthält in der ursprünglichen B-Faktoren-Spalte Informationen über die rigide Clusterzerlegung. Mit externer Visualisierungssoftware lassen sich durch Kolorieren der Startstruktur nach der B-Faktoren-Spalte die einzelnen rigiden Cluster des Proteins anzeigen. Die Trajektorie enthält alle Konformationen der Simulation, liegt aber aufgrund der Dateigröße als ZIP-komprimierte PDB-Datei vor. Proteinbewegungen werden durch Einladen der Trajektorie in externe Visualisierungssoftware sichtbar. Diese Ergebnisse sind mit dem Jmol-Plugin auch direkt im Webbrowser darstellbar (Abbildungen 3 und 4).1_5
Die Daten einer Simulation sind zehn Tage vom Server abrufbar. Hat der Nutzer eine E-Mail-Adresse angegeben, erhält er den Weblink zu den Ergebnissen zusätzlich per E-Mail. Häufig gestellte Fragen, Hinweise zu Parametern oder Anforderungen an die Proteinstrukturen sowie eine Beispielsimulation stehen auf Hilfeseiten zur Verfügung.


<h2>Nicht nur für Bioinformatiker</h2>
Der NMSim-Webserver bietet eine einfache und vergleichsweise schnelle Möglichkeit, um Einblicke in die Dynamik von Proteinstrukturen zu erhalten. Eine Simulation von Proteinbewegungen benötigt in der Regel nicht mehr als 24 Stunden. Die benutzerfreundliche Umgebung des Online-Dienstes soll speziell auch solche Forscher ansprechen, deren Haupttätigkeitsgebiet nicht die Bioinformatik ist.
Dennis M. Krüger ist Bioinformatiker und arbeitet im Arbeitskreis von Holger Gohlke am Institut für Pharmazeutische und Medizinische Chemie der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf. <a href="http://cpclab.uni-duesseldorf.de" target="_blank">http://cpclab.uni-duesseldorf.de</a>


<h2>Auf einen Blick</h2>
Der NMSim-Webserver ist unter Microsoft Internet Explorer, Firefox oder Google Chrom nutzbar.1_3,1_4 Eine Bildschirmauflösung von 1024 × 768 oder höher ist empfehlenswert. Da die Visualisierung der Ergebnisse durch das Jmol-Plugin erfolgt, muss die Java-Unterstützung im Browser aktiviert sein.1_5 Alternativ können die Ergebnisse mit externer Software dargestellt werden, zum Beispiel durch Pymol oder VMD.1_6,1_7 Detaillierte Analysedaten werden außerdem im ASCII-Format zum Download angeboten. Der Webserver ist frei verfügbar und erfordert keine Registrierung oder Benutzerangaben. Um Missbrauch durch automatische Programme vorzubeugen, verlangt das Programm einen Captcha-Sicherheitscode: Der Nutzer muss eine durch den Hintergrund schwer lesbare Buchstaben-Zahlenkombination eingeben.
<ext-link ext-link-type="uri"><a href="https://www.nmsim.de" target="_blank">www.nmsim.de</a></ext-link>


<h2>So können sich junge Chemiker im Netz einen Namen machen</h2>
Das professionelle Netzwerk für Wissenschaftler, Researchgate (RG),2_1 hat eine interaktive Metrik eingeführt, die wissenschaftliches Ansehen misst. Auf der Onlineplattform interagieren etwa 1,9 Millionen Forscher, die Publikationen miteinander teilen, Daten veröffentlichen und sich zeitnah zu schwierigen Fragen beraten. Der RG-Score macht diesen Austausch sichtbar und lässt ihn in die Reputation einfließen. Forscher bewerten gegenseitig ihre Inhalte. Diese Resonanz spiegelt der RG Score wider. Junge Chemiker können sich so unabhängig von Publikationen in Fachzeitschriften einen Namen machen. Davon ist auch Rafael Luque, Professor für organische Chemie an der Universidad de Córdoba, überzeugt. Über Researchgate fand er zum Beispiel den philippinischen Studenten Rick Arneil Arancon.2_2 Gemeinsam entwickelten sie einen Katalysator aus Maisabfall, um alternativen Treibstoff herzustellen.


<h2>Supercomputer</h2>
Die drei schnellsten deutschen Computer sind, gemessen in Gleitkommaoperationen pro Sekunde (Floating Point Operations per Second, Flops):
Supermuc von IBM am Leibniz-Rechenzentrum Garching mit etwa 2897 TFlops, in Europa Platz 1, weltweit Platz 4,
Juqueen von IBM am Forschungszentrum Jülich, mit 1380 TFlops, weltweit Platz 8, und
Hermit von Cray am High Performance Computing Center Stuttgart mit 831 TFlops, weltweit Platz 24.
Der weltschnellste Computer steht im kalifornischen Livermore: Sequoia von IBM mit 16325 TFlops.
<ext-link ext-link-type="uri"><a href="https://www.top500.org" target="_blank">www.top500.org</a></ext-link>



<ul>
<ul>
<li>
1_1 

 
A. Ahmed, 
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G. Barnickel, 
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A. Metz, 
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S. Pfeiffer-Marek, 
K. H. Baringhaus, 
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<source>J. Chem. Inf. Model. 
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<li>
1_3 


D. M. Krüger, 
A. Ahmed, 
H. Gohlke, 
<source>Nucl. Acids Res. 
(2012), doi:10.1093/nar/gks478.

</li>
<li>
1_4 

<ext-link ext-link-type="uri"><a href="https://www.nmsim.de" target="_blank">www.nmsim.de</a></ext-link> oder <ext-link ext-link-type="uri"><a href="http://cpclab.uni-duesseldorf.de/nmsim/" target="_blank">http://cpclab.uni-duesseldorf.de/nmsim/</a></ext-link>.
</li>
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1_5 

<ext-link ext-link-type="uri"><a href="http://jmol.sourceforge.net/" target="_blank">http://jmol.sourceforge.net/</a></ext-link>.
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1_6 

<ext-link ext-link-type="uri"><a href="https://www.pymol.org/" target="_blank">www.pymol.org/</a></ext-link>.
</li>
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1_7 

<ext-link ext-link-type="uri"><a href="https://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/" target="_blank">www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/</a></ext-link>.
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<li>
2_1 

<ext-link ext-link-type="uri"><a href="https://www.researchgate.net" target="_blank">www.researchgate.net</a></ext-link>.
</li>
<li>
2_2 

<ext-link ext-link-type="uri"><a href="https://www.chemistryviews.org" target="_blank">www.chemistryviews.org</a></ext-link>.
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</ul>
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Artikel

Wie sich Ameisen in der Wüste orientieren

Das Pedometer

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