Charakterisierung von Möhren und Weizen aus ökologischem und konventionellem Anbau anhand ihrer Carotinoid- und Polyphenolkonzentration

Kurzfassung: Der Markt für ökologische Lebensmittel wächst stark. Verbraucher kaufen Produkte aus ökologischem Landbau aus einer Vielzahl von Gründen. Ein Teil dieser Gründe lässt sich nicht auf die Produktqualität zurückführen, sondern beruht auf der Annahme, dass sich der Produktionsprozess des Ökologischen Landbaus hinsichtlich der Schonung von Umweltressourcen, der Nachhaltigkeit der Produktion und sozialen Komponenten vom konventionellen Anbau unterscheidet. Daneben spielt der Wunsch nach einer gesunden Ernährung eine Rolle. Ökologische Lebensmittel können als Vertrauensgüter verstanden werden. Lebensmittelskandale machten in den vergangenen Jahren auch vor ökologischen Lebens¬mitteln nicht Halt. Folgerichtig erschütterte dies das Vertrauen der Verbraucher in ökologische Produkte. Mit steigender Produktion könnte die Gefahr, das weitere solche Ereignisse auftreten, steigen. Daher besteht Bedarf für Methoden, die die ökologische Produktqualität im Sinne einer Authentizitätsprüfung prüfen. Eine solche Prüfung könnte sich auf die Analyse sekundärer Pflanzenstoffe stützen. Diese Gruppe von Pflanzeninhaltsstoffen spielt bei der Diskussion um die besondere Qualität ökologischer Pflanzenprodukte eine große Rolle. Postuliert wird, dass ökologisch angebaute Pflanzen mangels mineralischer Düngung und mangels Schädlingsbekämpfung mit synthetischen Pestiziden einem erhöhten Stress ausgesetzt sind. Dies soll sich in einem höheren Niveau der mit den Selbstverteidigungsmechanismen der Pflanze eng verbundenen sekundären Pflanzenstoffe ausdrücken. Wichtige Untergruppen der sekundären Pflanzenstoffe sind Carotinoide und Polyphenole. An Weizen (Triticum aestivum L. und Triticum durum L.) und Möhre (Daucus carota L.) als für den ökologischen Landbau wichtigen Produkten wurden Messungen der Carotinoid- und Polyphenolkonzentration mit dem Ziel durchgeführt, die potentielle Eignung dieser Pflanzenstoffe als Biomarker zur Authentizitätsprüfung ökologischer Produkte zu evaluieren. Dazu wurden Proben aus ökologischem und konventionellem Anbau (Paarvergleich) untersucht. Diese stammten aus Langzeit-Feldversuchen (Weizen aus dem DOK- und dem MASCOT-Versuch), Feldversuchen und von Betriebspaaren untersucht. Ein generell höheres Niveau sekundärer Pflanzenstoffe in Möhren bzw. Weizen aus ökologischem Anbau gegenüber Proben aus konventionellem Anbau wurde nicht gefunden. Die Carotinoide waren weder bei der Möhre noch beim Weizen zur Authentizitätsprüfung geeignet. Die Konzentration der Carotinoide wurde stark durch die nicht dem Anbau¬verfahren zuzuordnenden Faktoren Klima, Sorte und Standort beeinflusst. Die Luteinkonzentration war das einzige durch das Anbauverfahren systematisch beeinflusste Carotenoid bei Weizen und Möhre. Die Unterschiede der Luteinkonzentration waren aber im Paarvergleich von Proben (ökologischer versus konventioneller Anbau) nicht durchgängig signifikant. Die Eignung von Polyphenolen als potentielles Authentizitätskriterium wurde nur an Möhren geprüft. Im Paarvergleich unterschieden sich die Konzentrationen einzelner Polyphenole signifikant und konsistent über Probenjahre und Standorte, nicht jedoch über Sorten hinweg. Wie bei den Carotinoiden konnte auch hier ein starker Einfluss von Probenjahr, Standort und Sorte gezeigt werden. Trotz der Variation durch diese nicht dem Anbau zuzuordnenden Faktoren war eine korrekte Klassifizierung der Proben nach Anbauverfahren möglich. Dies wurde mittels Diskriminanzanalyse getestet. Die Polyphenole sind daher potentiell als Authentizitätskriterium geeignet.

Hierarchies of conceptual scales

Formal Concept Analysis allows to derive conceptual hierarchies from data tables. Formal Concept Analysis is applied in various domains, e.g., data analysis, information retrieval, and knowledge discovery in databases. In order to deal with increasing sizes of the data tables (and to allow more complex data structures than just binary attributes), conceputal scales habe been developed. They are considered as metadata which structure the data conceptually. But in large applications, the number of conceptual scales increases as well. Techniques are needed which support the navigation of the user also on this meta-level of conceptual scales. In this paper, we attack this problem by extending the set of scales by hierarchically ordered higher level scales and by introducing a visualization technique called nested scaling. We extend the two-level architecture of Formal Concept Analysis (the data table plus one level of conceptual scales) to many-level architecture with a cascading system of conceptual scales. The approach also allows to use representation techniques of Formal Concept Analysis for the visualization of thesauri and ontologies.