Geben Sie die Artenliste mit Abundanzen ein und erhalten Sie die Kernkennzahlen der Gemeinschaftsstruktur: Artenreichtum S, Margalef-Index d=(S−1)/ln N, Menhinick-Index d=S/√N (stichprobenkorrigiert), Shannon H′ und H′max=ln S, Pielou-Evenness J=H′/ln S (0–1; J=1 völlig gleichmäßig) sowie Berger–Parker-Dominanz (Anteil der dominierenden Art). Akzeptiert `Name: Anzahl` zeilenweise (mit Tabelle je Art) oder reine Zahlen; doppelte Namen werden summiert. Mehr Reichtum = mehr Arten; höheres J = gleichmäßigere Verteilung.

Design

Glassmorphism-/Neumorphism-CSS-Snippet-Generator

Erzeugt den vollständigen Glassmorphism- oder Neumorphism-CSS-Snippet von Anfang bis Ende: Blur, Sättigung, Tönungsdeckkraft, Radius, Rahmen, Außenschatten und Oberkanten-Highlight; optional SVG-feTurbulence-Korn und @supports-Fallback; automatisch mit -webkit-backdrop-filter-Präfix (vor Safari 18 nötig) und Tailwind-Klassen-Mapping (mit v3/v4-Hinweis), plus Live-Vorschau der Karte auf Gradient-Hintergrund.

Health

Shannon-Diversitätsindex (H′)

Berechnet den Shannon-Index (Shannon–Wiener): H′ = −Σpᵢ·ln pᵢ, mit pᵢ = nᵢ/N. H′ steigt mit Artenreichtum S und Evenness; Basen ln (klassisch), log₂ (Bits pro Art) oder log₁₀. Liefert H′max = ln(S) und Pielou-Evenness J = H′/ln(S) (0–1; J=1 völlig gleichmäßig). Richtwerte: H′ < 1 niedrig, 1–3 moderat–hoch, > 3 sehr hoch (kontextabhängig; vergleichen Sie Gemeinschaften mit ähnlichem S).

Utilities

Short-Link + UTM + QR Bündel-Builder

Ein Durchlauf ersetzt das Trio bit.ly + Campaign Builder + QR-Generator: Ziel-URL und UTM-Parameter rein (GA4-Pflichttrio geprüft, optional Kleinschreibung), vollständige Trackings-URL raus; ein deterministischer Base62-Slug (FNV-1a-Hash, gleicher Input → gleicher Slug, ohne Konto und Netz) auf deiner Short-Domain; zwei QR-PNGs (Kurz- und Voll-Link); dazu nginx-/vercel.json-/Netlify-Redirect-Snippets und die CSV-Zeile fürs Kampagnen-Tracking.

Health

Simpson-Diversitätsindex (D = 1−Σpᵢ²)

Berechnet die Simpson-Indexfamilie aus den Anzahlen: Dominanz λ = Σpᵢ², Gini–Simpson-Diversität D = 1−Σpᵢ² (0–1, Wahrscheinlichkeit, dass zwei zufällige Individuen verschiedenen Arten angehören; D=0 bei Monokultur), der reziproke Index 1/λ (Hill-Zahl, „effektive Artenzahl“) und die Simpson-Evenness (1/λ)/S. Hohes D = hohe Diversität; hohes λ = Dominanz weniger Taxa. 1/λ ist gemeindeübergreifend besser vergleichbar. Manche Disziplinen definieren den „Simpson-Index“ als λ oder 1/λ — alle drei Konventionen werden angegeben.

Education

Rechner für die spezifische Wachstumsrate von Bakterien (µ)

Berechnet die spezifische Wachstumsrate in der Exponentialphase: µ = ln2 ÷ t_d oder aus zwei Zählungen µ = ln(Nₜ/N₀) ÷ t (N als OD₆₀₀, KBE oder jede konsistente Einheit). Berichtet µ pro Stunde/Tag/Minute, die äquivalente Verdopplungszeit und die Zellteilungen pro Stunde k = 1/t_d. Referenzen: E. coli ≈ 20–30 Min in LB und ≈ 1 h im Minimalmedium, B. subtilis ≈ 26 Min. Quellen: Monod-Kinetik, Brock Biology of Microorganisms. Nur für Ausbildung.

Education

Planer für Serienverdünnungen (10er-Serie)

Plant die klassische 10-fach-Serienverdünnung: Stufenzahl n = ceil(log₁₀(Stamm ÷ Ziel)) aus den Konzentrationen oder Stufen direkt vorgeben; liefert die Konzentrationstabelle pro Röhrchen (C_k = Stamm ÷ 10^k) und das Rezept pro Röhrchen (1:9-Mischung, z. B. 100 µL aus dem vorherigen Röhrchen + 900 µL Verdünnungsmedium auf 1 mL). Hinweise: pro Stufe neue Spitze, 5–10 s vortexen, von konzentriert zu verdünnt arbeiten. Kombinierbar mit dem KBE/mL-Rechner. Quellen: Standard Methods, FDA-BAM-Anhang. Nur für Ausbildung.

Development

Google-SERP-Vorschau-Simulator (Desktop + Mobil)

Titel, Beschreibung und URL eingeben — pixelgenaue Simulation des aktuellen (2026) Google-Snippets: einzeiliger Titel ~600px am Desktop, zweizeilig mobil, Zeile „Website › Pfad“ am Desktop gegenüber nur Domain mobil (Änderung Januar 2025), Sterne und Preis als Rich Results, Datum, helles und dunkles Theme, Pixel-Meter und Diagnose (Hinweis: FAQ-Rich-Results wurden Mai 2026 entfernt).

Education

Spezifische-Aktivität-Rechner (U/mg Protein)

Berechnet die spezifische Aktivität = Aktivität(U) ÷ Proteinmasse(mg) oder direkt Aktivitätskonzentration(U/mL) ÷ Proteinkonzentration(mg/mL). Gibt U/mg, nkat/mg und µkat/mg aus. Sie ist eine Reinheitsmetrik: Sie steigt bei der Aufreinigung und erreicht maximal kcat(min⁻¹) ÷ MW(kDa) für das reine Enzym (z. B. kcat 600 min⁻¹ und 60 kDa → 10 U/mg); das Verhältnis gemessen/theoretisch schätzt die Reinheit. Aktivitäts- und Proteinbestimmung (Bradford/BCA/A280) müssen linear sein. Quellen: IUBMB-Nomenklatur, Scopes Protein Purification, Lehninger. Nur für Ausbildung.

Education

RNA-Konzentrationsrechner (A260, 1 OD = 40 µg/mL)

Bestimmt die RNA-Konzentration über die UV-Absorption bei 260 nm: Konzentration (µg/mL) = A260 × Verdünnungsfaktor × 40 ÷ Schichtdicke (cm). Die RNA-Konstante ist 1 OD = 40 µg/mL — zwischen doppelsträngiger DNA (50) und einzelsträngiger DNA (33); ein häufiger Fehler ist die dsDNA-Konstante 50 beizubehalten, was die RNA-Ausbeute um 25% überhöht. 1 µg/mL = 1 ng/µL; mit Elutionsvolumen ergibt sich die Gesamtausbeute. Enthält das lineare Fenster 0.1–1.5; reine RNA liefert OD260/280 ≈ 2.0 (DNA ~1.8) — Reinheit mit dem Ratio-Tool prüfen. RNase-frei und auf Eis arbeiten. Quellen: Marmur & Doty, Sambrook & Russell, Manchester 1995, Thermo Fisher. Nur für Ausbildung und Versuchsplanung.

Data Processing

Sportdaten-JSON-Visualizer

Fügen Sie einen JSON-Payload einer beliebigen Sport-API (ESPN, TheSportsDB, balldontlie, football-data.org, api-sports.io) ein und erhalten Sie eine übersichtliche Anzeigetafel mit hervorgehobenen Siegern und Spielständen.

Education

Hardy-Weinberg-Gleichgewicht-Rechner (p² + 2pq + q² = 1)

Berechnet Allelhäufigkeiten und erwartete Genotyp-Häufigkeiten nach dem Hardy-Weinberg-Gleichgewicht. Für einen biallelischen Locus (A, a) mit Häufigkeiten p, q: p+q=1, p²+2pq+q²=1 (p²=AA, 2pq=Aa, q²=aa). Zwei Modi: (1) bei Häufigkeit q (oder p) — Berechnung der Genotyp-Häufigkeiten; (2) bei beobachteten Anzahlen (AA/Aa/aa) — Schätzung der Allelhäufigkeiten aus der Stichprobe, Berechnung der erwarteten Häufigkeiten und Chi-Quadrat-Test (df=1, kritischer Wert 3.841 für p=0.05). Annahmen: biallelischer diploider Locus, unendliche Population, Panmixie, ohne Selektion/Migration/Mutation/drift. Quellen: Hardy 1908, Weinberg 1908, Wigginton 2005, StatPearls. Nur für Bildungszwecke.