21 resultados para Weizen


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In den vorliegenden Untersuchungen wurde der Gehalt von Carotinoiden in Weizen, Mais und Möhren sowie der Polyphenolgehalt in Möhren mit analytischen Methoden zum Nachweis dieser Substanzen gemessen. Der Gehalt der Carotinoide in Mais und der Gehalt der phenolischen Bestandteile in Möhren wurde mit Messungen mittels HPLC-Analytik gemessen. Die Methoden wurden aus literaturbekannten Verfahren abgeleitet und an die Anforderungen der untersuchten Probenmatrices angepasst und validiert. Dem Verfahren lag die Frage zugrunde, ob es möglich ist, Kulturpflanzen aus verschiedenen Anbausystemen auf der Basis des Gehaltes bestimmter sekundärer Pflanzeninhaltsstoffe zu differenzieren und aufgrund von Unterschieden im Gehalt der sekundären Pflanzeninhaltsstoffe zu klassifizieren. Die Gesamtverfahren wurden dabei gemäß der ISO 17025 validiert. Für die Messungen standen Proben aus definierten Langzeitversuchen und Erzeugerproben ausgesuchter ökologisch bzw. konventionell arbeitender Anbaubetriebe zur Verfügung. Als Grundlage für eine valide Methodeneinschätzung wurden die Messungen an codierten Proben vorgenommen. Eine Decodierung der Proben erfolgte erst nach der Vorlage der Messergebnisse in den genannten Projekten. Die Messung und Auswertung des Carotinoidgehaltes in Weizen, Mais und Möhren vor dem Hintergrund der Differenzierung und Klassifizierung erfolgte in Proben eines Erntejahres. Die Messung des Gehaltes phenolischer Substanzen in Möhren erfolgte in Möhren aus 3 Erntejahren. Die verwendeten HPLC-Verfahren konnten in Bezug auf den analytischen Teil der Messungen in den einzelnen Verfahrensschritten Linearität, Spezifität, Präzision und Robustheit erfolgreich überprüft werden. Darüber hinaus wurden wichtige Einflussgrößen auf die Messungen bestimmt. Für die Verfahren zur photometrischen Bestimmung der Gesamtcarotinoide konnte eine Grundkalibrierung der Parameter Präzision und Linearität des Verfahrens erfolgreich durchgeführt werden. Während der Anwendung der HPLC-Methoden an codierten Proben konnten in allen untersuchten Probenmatrices quantitativ bedeutende Inhaltsstoffe nachgewiesen und identifiziert werden. Eine vollständige Identifizierung aller dargestellten Peaks konnte in den Untersuchungen der Polyphenole in Möhren und der Carotinoide in Mais nicht erfolgen. Im Hinblick auf die Frage nach der Differenzierung und Klassifizierung ergab sich in den verschiedenen Proben ein unterschiedliches Bild. Sowohl durch den Carotinoid- als auch den Polyphenolgehalt konnten einzelne Proben statistisch signifikant differenziert werden. Die Trennleistung hing dabei sowohl von den jeweiligen Komponenten als auch von der untersuchten Probenmatrix ab. Ein durchgängig höherer Gehalt sekundärer Pflanzeninhaltsstoffe in Proben aus ökologischem Anbau konnte nicht bestätigt werden. Für die Klassifizierung der Proben verschiedener Anbauvarianten und konnten multivariate statistische Methoden, wie lineare Diskriminantenanalyse (LDA) und Classification and Regression Tree (CART), erfolgreich angewandt werden. Eine Klassifizierung mit unterschiedlichen statistischen Verfahren erbrachte dabei unterschiedliche Ergebnisse. In der Klassifizierung der decodierten Proben mittels LDA wirkten sich die Faktoren Sorte und Standort stärker auf das Klassifizierungsergebnis aus als der Faktor Anbausystem. Eine Klassifizierung der decodierten Proben nach dem Anbausystem wurde mit dem CART-Verfahren durchgeführt. Auf dieser Basis wurden für die Polyphenole in Möhren 97 % der Proben richtig klassifiziert. Durch die Messwerte des Carotinoidgehaltes und des Luteingehaltes in Weizen konnte der größere Teil der Proben (90 %) korrekt klassifiziert werden. Auf der Basis des Carotinoidgehaltes in Mais wurde der Großteil der Proben (95 %) korrekt nach dem Anbausystem klassifiziert. Auf der Basis des mittels HPLC gemessenen Carotinoidgehaltes in Möhren konnten die Proben 97 % korrekt klassifiziert werden (97 %). Insgesamt erscheint der Grundgedanke der Klassifizierung durch den Gehalt sekundärer Pflanzeninhaltsstoffe vielversprechend. Durch die vielfältigen Einflussgrößen auf den Sekundärstoffwechsel von Pflanzen müssten Veränderungen, die durch Sorte und Standort auftreten, über mehrere Jahre erhoben und systematisiert werden.

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Die vielfältigen Funktionen der sekundären Pflanzenstoffe sowohl im Organismus der Pflanze, als auch im Körper des Menschen bieten der Wissenschaft ein weites Betätigungsfeld. Die Carotinoide findet man in fast allen Plastiden der Pflanze und sie erfüllen dort Aufgaben in Form von Pigmenten, Antioxidantien, Hormonen und zählen außerdem zu den wichtigsten Bestandteilen des Photosyntheseapparates. Im menschlichen Organismus hingegen wirken sie als Provitamin A und in den Endverästelungen der Blutgefäße bei niedrigem Sauerstoffpartialdruck. Des Weiteren besitzen sie die Fähigkeiten freie Radikale unschädlich zu machen und wirken in vitro als Fänger von energiereichem Singulettsauerstoff. Die Polyphenole, die man zu der Stoffgruppe der Phenole zählt, befinden sich in den Randschichten von Obst, Gemüse, Getreide und anderen Samen. Ihnen obliegt die Aufgabe die darunter befindlichen Gewebe vor antioxidativem Verderb zu schützen. Im Körper des Menschen dagegen besitzen sie eine gerinnungshemmende Wirkung, schützen die Zellen vor Oxidation und üben Fähigkeiten aus, die Krebs vorbeugen können. Im Zuge dieser Literaturarbeit werden endogene und exogene Faktoren beschrieben, die auf Pflanzen allgemein und auf die Fokusprodukte Möhre (Daucus carota L.) und Weizen (Triticum aestivum L.) speziell einwirken. Die pflanzenphysiologische Herkunft und Bedeutung der sekundären Pflanzenstoffgruppen Carotinoide und Polyphenole wird dargestellt. Schließlich wird die vorhandene Literatur ausgewertet, die sich mit der Beeinflussung des Gehaltes der genannten sekundären Pflanzenstoffe in den gewählten Fokusprodukten durch exogene und endogene Faktoren beschäftigt. Die Beeinflussung des Polyphenolgehaltes in Möhre und des Carotinoid- und Polyphenolgehaltes in Weizen ist nur wenig untersucht. Dagegen ist die Beeinflussung des Carotinoidgehaltes in Möhren durch exogene und endogene Faktoren gut beschrieben. Der Faktor „Sorte“ spielt aufgrund der vorhandenen genetischen Anlagen (carotinoidreich / carotinoidarm) eine wesentliche Rolle bei der späteren Ausbildung des Carotinoidgehaltes in der Möhre. Die Reife der Möhre, die u.a. das Ergebnis des Einwirkens exogener Faktoren, wie Temperatur, Wuchsraum, verfügbare Wassermenge im Boden sowie der Niederschläge ist, beeinflusst maßgeblich den späteren Gehalt an Carotinoiden. Des Weiteren üben noch anbautechnische Maßnahmen (z.B. Düngung, Herbizidbehandlungen, Produktionstechnik) einen Einfluss auf den Carotinoidgehalt der Möhre aus. Der Phenolgehalt in Möhren wurde bisher ausschließlich auf Sortenebene verglichen. In einer Studie von Zhang & Hamauzu (2004) fand man heraus, dass der Phenol-Gehalt in den verschiedenen Geweben der Möhre von der Schale in Richtung Phloem und Xylem anstieg, während sich die antioxidantischen und radical scavening Aktivitäten auf gleiche Weise, wie der Phenol-Gehalt erhöhten und wiederum mit dem totalen Phenol-Gehalt korrelierten. Die phenolischen Extrakte verfügten über stärkere radical scavening Fähigkeiten, als die zum Vergleich herangezogenen Reinsubstanzen Chlorogensäure, Vitamin C und β-Carotin. Insgesamt wurde aufgrund dieser Studie vermutet, dass sich der höchste Gehalt an Phenolen in der Schale der Möhre befindet. Das geringe Vorliegen von Studien bezüglich des Carotinoid- und Phenolgehaltes in Weizen kann man darauf zurückführen, dass die sekundären Pflanzenstoffe im Vergleich zum Proteingehalt keine wesentliche Rolle als Qualitätsmerkmal beim Fokusprodukt Weizen spielen. Der Gehalt an Phenolen und Carotinoiden wurde bisher ausschließlich auf Sortenebene untersucht. Die Untersuchungen ergaben, dass der Gehalt an sekundären Pflanzenstoffen (Phenole, Tocopherole, Carotinoide) stark durch die Sorte beeinflusst wird.

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Die Qualität ökologischer Produkte wird über den Prozess und nicht am Produkt selbst bestimmt. Die zunehmende Nachfrage nach ökologischen Produkten fordert Methoden, die den Prozess am Produkt zeigen (Authentizitätsprüfung). Eine Literaturstudie für die vorliegende Habilitationsschrift ergab, dass ganzheitliche Verfahren sich dazu besonders eignen. Zu solchen ganzheitlichen Verfahren gehört die Biokristallisation. Bei diesem Verfahren kristallisiert eine Mischung aus Probe und CuCl2 auf einer Glasplatte zu einem Bild, das sowohl visuell, als auch computergestützt ausgewertet werden kann. Es wurden zunächst alle Schritte im Labor dokumentiert und entsprechende Standardarbeitsanweisungen erstellt. Mit einem eigens entwickelten Computerprogramm werden die Bedingungen während der Probenaufbereitung und Kristallisation für jede Probe und jedes Bild erfasst. Mit einer Texturanalyse können auch die für diese Arbeiten erstellte große Menge an Bildern ausgewertet und die Ergebnisse statistisch bearbeitet werden. Damit ist es möglich das Verfahren und Methoden für Weizen- und Möhrenproben zu charakterisieren. Es wurden verschiedene Einflussgrößen untersucht. Das Verfahren ist besonders gegenüber Änderungen in der Probenvorbereitung (z.B. Vermahlung, Mischungsverhältnis) empfindlich. Es wurde sowohl die Methodenstreuung, als auch der Anteil einzelner Schritte an der Gesamtstreuung für Weizen-, Möhren- und Apfelproben ermittelt. Die Verdampfung und Kristallisation hat den größten Anteil an der Gesamtstreuung. Die Durchführung eines Laboreignungstests zeigte, dass die so dokumentierten und charakterisierten Methoden in anderen Laboratorien erfolgreich eingesetzt werden können. Das Verfahren wurde für die nominale Unterscheidung von Weizen-, Möhren- und Apfelproben aus unterschiedlichem Anbau und Verarbeitungsschritten eingesetzt. Weizen-, Möhren- und Apfelproben aus definiertem Anbau können signifikant unterschieden werden. Weizen-, Möhren- und Apfelproben vom Erzeuger (Markt) konnten im Paarvergleich (ökologisch, konventionell) teilweise signifikant getrennt werden. Das Verfahren ist auch für die Charakterisierung von verarbeiteten Proben einsetzbar. Es konnte der Einfluss von Saftherstellung, Erwärmung und Alterung signifikant gezeigt werden. Darüber hinaus lässt sich das Verfahren auf weitere Probenarten anwenden. Das Verfahren arbeitet ganzheitlich, d.h. es werden keine Einzelstoffe analytisch bestimmt, sondern als Ergebnis wird ein Bild erhalten. Die Textur- und Struktureigenschaften dieses Bildes können mit standardisierten Methoden ausgewertet werden.

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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.

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K. Fysiografiska sa̲llskapets handlingar. n. f., bd. 20, nr. 2; bd. 22, nr. 6.

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Landwirtschaft spielt eine zentrale Rolle im Erdsystem. Sie trägt durch die Emission von CO2, CH4 und N2O zum Treibhauseffekt bei, kann Bodendegradation und Eutrophierung verursachen, regionale Wasserkreisläufe verändern und wird außerdem stark vom Klimawandel betroffen sein. Da all diese Prozesse durch die zugrunde liegenden Nährstoff- und Wasserflüsse eng miteinander verknüpft sind, sollten sie in einem konsistenten Modellansatz betrachtet werden. Dennoch haben Datenmangel und ungenügendes Prozessverständnis dies bis vor kurzem auf der globalen Skala verhindert. In dieser Arbeit wird die erste Version eines solchen konsistenten globalen Modellansatzes präsentiert, wobei der Schwerpunkt auf der Simulation landwirtschaftlicher Erträge und den resultierenden N2O-Emissionen liegt. Der Grund für diese Schwerpunktsetzung liegt darin, dass die korrekte Abbildung des Pflanzenwachstums eine essentielle Voraussetzung für die Simulation aller anderen Prozesse ist. Des weiteren sind aktuelle und potentielle landwirtschaftliche Erträge wichtige treibende Kräfte für Landnutzungsänderungen und werden stark vom Klimawandel betroffen sein. Den zweiten Schwerpunkt bildet die Abschätzung landwirtschaftlicher N2O-Emissionen, da bislang kein prozessbasiertes N2O-Modell auf der globalen Skala eingesetzt wurde. Als Grundlage für die globale Modellierung wurde das bestehende Agrarökosystemmodell Daycent gewählt. Neben der Schaffung der Simulationsumgebung wurden zunächst die benötigten globalen Datensätze für Bodenparameter, Klima und landwirtschaftliche Bewirtschaftung zusammengestellt. Da für Pflanzzeitpunkte bislang keine globale Datenbasis zur Verfügung steht, und diese sich mit dem Klimawandel ändern werden, wurde eine Routine zur Berechnung von Pflanzzeitpunkten entwickelt. Die Ergebnisse zeigen eine gute Übereinstimmung mit Anbaukalendern der FAO, die für einige Feldfrüchte und Länder verfügbar sind. Danach wurde das Daycent-Modell für die Ertragsberechnung von Weizen, Reis, Mais, Soja, Hirse, Hülsenfrüchten, Kartoffel, Cassava und Baumwolle parametrisiert und kalibriert. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass Daycent die wichtigsten Klima-, Boden- und Bewirtschaftungseffekte auf die Ertragsbildung korrekt abbildet. Berechnete Länderdurchschnitte stimmen gut mit Daten der FAO überein (R2 = 0.66 für Weizen, Reis und Mais; R2 = 0.32 für Soja), und räumliche Ertragsmuster entsprechen weitgehend der beobachteten Verteilung von Feldfrüchten und subnationalen Statistiken. Vor der Modellierung landwirtschaftlicher N2O-Emissionen mit dem Daycent-Modell stand eine statistische Analyse von N2O-und NO-Emissionsmessungen aus natürlichen und landwirtschaftlichen Ökosystemen. Die als signifikant identifizierten Parameter für N2O (Düngemenge, Bodenkohlenstoffgehalt, Boden-pH, Textur, Feldfrucht, Düngersorte) und NO (Düngemenge, Bodenstickstoffgehalt, Klima) entsprechen weitgehend den Ergebnissen einer früheren Analyse. Für Emissionen aus Böden unter natürlicher Vegetation, für die es bislang keine solche statistische Untersuchung gab, haben Bodenkohlenstoffgehalt, Boden-pH, Lagerungsdichte, Drainierung und Vegetationstyp einen signifikanten Einfluss auf die N2O-Emissionen, während NO-Emissionen signifikant von Bodenkohlenstoffgehalt und Vegetationstyp abhängen. Basierend auf den daraus entwickelten statistischen Modellen betragen die globalen Emissionen aus Ackerböden 3.3 Tg N/y für N2O, und 1.4 Tg N/y für NO. Solche statistischen Modelle sind nützlich, um Abschätzungen und Unsicherheitsbereiche von N2O- und NO-Emissionen basierend auf einer Vielzahl von Messungen zu berechnen. Die Dynamik des Bodenstickstoffs, insbesondere beeinflusst durch Pflanzenwachstum, Klimawandel und Landnutzungsänderung, kann allerdings nur durch die Anwendung von prozessorientierten Modellen berücksichtigt werden. Zur Modellierung von N2O-Emissionen mit dem Daycent-Modell wurde zunächst dessen Spurengasmodul durch eine detailliertere Berechnung von Nitrifikation und Denitrifikation und die Berücksichtigung von Frost-Auftau-Emissionen weiterentwickelt. Diese überarbeitete Modellversion wurde dann an N2O-Emissionsmessungen unter verschiedenen Klimaten und Feldfrüchten getestet. Sowohl die Dynamik als auch die Gesamtsummen der N2O-Emissionen werden befriedigend abgebildet, wobei die Modelleffizienz für monatliche Mittelwerte zwischen 0.1 und 0.66 für die meisten Standorte liegt. Basierend auf der überarbeiteten Modellversion wurden die N2O-Emissionen für die zuvor parametrisierten Feldfrüchte berechnet. Emissionsraten und feldfruchtspezifische Unterschiede stimmen weitgehend mit Literaturangaben überein. Düngemittelinduzierte Emissionen, die momentan vom IPCC mit 1.25 +/- 1% der eingesetzten Düngemenge abgeschätzt werden, reichen von 0.77% (Reis) bis 2.76% (Mais). Die Summe der berechneten Emissionen aus landwirtschaftlichen Böden beträgt für die Mitte der 1990er Jahre 2.1 Tg N2O-N/y, was mit den Abschätzungen aus anderen Studien übereinstimmt.

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Das Ziel dieser Arbeit war, die Einflüsse von Wurzeln und Rhizodeposition auf den Umsatz von Körnerleguminosenresiduen und damit verknüpfte mikrobielle Prozesse zu untersuchen. In einem integrierten Versuch wurden Ackerbohne (Vicia faba L.), Erbse (Pisum sativum L.) und Weiße Lupine (Lupinus albus L.) untersucht. Der Versuch bestand aus drei Teilen, zwei Gefäß-Experimenten und einem Inkubationsexperiment, in denen ausgehend von einem Gefäß-Experiment derselbe Boden und dasselbe Pflanzenmaterial verwendet wurden. In Experiment I wurde die Stickstoff-Rhizodeposition der Körnerleguminosenarten, definiert als wurzelbürtiger N nach dem Entfernen aller sichtbaren Wurzeln im Boden, gemessen und der Verbleib des Rhizodepositions-N in verschiednenen Bodenpools untersucht. Dazu wurden die Leguminosen in einem Gefäßversuch unter Verwendung einer in situ 15N-Docht-Methode mit einer 15N Harnstofflösung pulsmarkiert. In Experiment II wurde der Umsatz der N-Rhizodeposition der Körnerleguminosen und der Einfluss der Rhizodeposition auf den anschließenden C- und N-Umsatz der Körnerleguminosenresiduen in einem Inkubationsexperiment untersucht. In Experiment III wurde der N-Transfer aus den Körnerleguminosenresiduen einschließlich N-Rhizodeposition in die mikrobielle Biomasse und die Folgefrüchte Weizen (Triticum aestivum L.) und Raps (Brassica napus L.) in einem Gewächshaus-Gefäßversuch ermittelt. Die in situ 15N Docht-Markierungs-Methode wies hohe 15N Wiederfindungsraten von ungefähr 84 Prozent für alle drei Leguminosenarten auf und zeigte eine vergleichsweise homogene 15N Verteilung zwischen verschiedenen Pflanzenteilen zur Reife. Die Wurzeln zeigten deutliche Effekte auf die N-Dynamik nach dem Anbau von Körnerleguminosen. Die Effekte konnten auf die N-Rhizodeposition und deren anschließenden Umsatz, Einflüsse der Rhizodeposition von Körnerleguminosen auf den anschließenden Umsatz ihrer Residuen (Stängel, Blätter, erfassbare Wurzeln) und die Wirkungen nachfolgender Nichtleguminosen auf den Umsatzprozess der Residuen zurückgeführt werden: Die N-Rhizodeposition betrug zur Reife der Pflanzen bezogen auf die Gesamt-N- Aufnahme 13 Prozent bei Ackerbohne und Erbse und 16 Prozent bei Weißer Lupine. Bezogen auf den Residual N nach Ernte der Körner erhöhte sich der relative Anteil auf 35 - 44 Prozent. Die N-Rhizodeposition ist daher ein wesentlicher Pool für die N-Bilanz von Körnerleguminosen und trägt wesentlich zur Erklärung positiver Fruchtfolgeeffekte nach Körnerleguminosen bei. 7 - 21 Prozent des Rhizodepositions-N wurden als Feinwurzeln nach Nasssiebung (200 µm) wiedergefunden. Nur 14 - 18 Prozent des Rhizodepositions-N wurde in der mikrobiellen Biomasse und ein sehr kleiner Anteil von 3 - 7 Prozent in der mineralischen N Fraktion gefunden. 48 bis 72 Prozent der N-Rhizodeposition konnte in keinem der untersuchten Pools nachgewiesen werden. Dieser Teil dürfte als mikrobielle Residualmasse immobilisiert worden sein. Nach 168 Tagen Inkubation wurden 21 bis 27 Prozent des Rhizodepositions-N in den mineralisiert. Der mineralisierte N stammte im wesentlichen aus zwei Pools: Zwischen 30 Prozent und 55 Prozent wurde aus der mikrobiellen Residualmasse mineralisiert und eine kleinere Menge stammte aus der mikrobielle Biomasse. Der Einfluss der Rhizodeposition auf den Umsatz der Residuen war indifferent. Durch Rhizodeposition wurde die C Mineralisierung der Leguminosenresiduen nur in der Lupinenvariante erhöht, wobei der mikrobielle N und die Bildung von mikrobieller Residualmasse aus den Leguminosenresiduen in allen Varianten durch Rhizodepositionseinflüsse erhöht waren. Das Potential des residualen Körnerleguminosen-N für die N Ernährung von Folgefrüchten war gering. Nur 8 - 12 Prozent des residualen N wurden in den Folgenfrüchten Weizen und Raps wiedergefunden. Durch die Berücksichtigung des Rhizodepositions-N war der relative Anteil des Residual-N bezogen auf die Gesamt-N-Aufnahme der Folgefrucht hoch und betrug zwischen 18 und 46 Prozent. Dies lässt auf einen höheren N-Beitrag der Körnerleguminosen schließen als bisher angenommen wurde. Die residuale N-Aufnahme von Weizen von der Blüte bis zur Reife wurde durch den Residual-N gespeist, der zur Blüte in der mikrobiellen Biomasse immobilisiert worden war. Die gesamte Poolgröße, Residual-N in der mikrobiellen Biomasse und in Weizen, veränderte sich von der Blüte bis zur Reife nicht. Jedoch konnte ein Rest von 80 Prozent des Residual-N in keinem der untersuchten Pools nachgewiesen werden und dürfte als mikrobielle Residualmasse immobilisiert worden sein oder ist noch nicht abgebaut worden. Die zwei unterschiedlichen Folgefrüchte - Weizen und Raps - zeigten sehr ähnliche Muster bei der N-Aufnahme, der Residual-N Wiederfindung und bei mikrobiellen Parametern für die Residuen der drei Körnerleguminosenarten. Ein differenzierender Effekt auf den Umsatz der Residuen bzw. auf das Residual-N-Aneignungsvermögen der Folgefrüchte konnte nicht beobachtet werden.

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Zusammenfassung (deutsch) Seit den 1980iger Jahren wächst die Bedeutung der sog. Bildschaffenden Methoden für die Bestimmung der Qualität ökologischer Produkte. Zu diesen Methoden gehört die Biokristallisation, Steigbild und Rundfilter-Chromatographie. Die Ergebnisse dieser Methoden sind Bilder, die anhand definierter Kriterien ausgewertet werden. Bei der Biokristallisation sind es mehr oder weniger geordnete Kristallisationen auf einer Glasplatte, bei dem Steigbild zweidimensionale Strukturen auf Chromatographiepapier. In der Vergangenheit wurden die Bilder von Spezialisten ausgewertet, die nach einer längeren Schulung produktspezifische Kriterien entwickelt hatten. Im Gegensatz zur Dünnschicht-Chromatographie, wo der einzelne Stoff von der Matrix separiert wird, ist das Ziel beim Steigbild, Strukturen der möglichst ganzen Probe zu erzeugen. Die Methode wurde von Kolisko in den 1929iger Jahren entwickelt, wobei eine Kombination aus Chromatographieprozess und Metallkomplexreaktionen genutzt wurde. Die Firma WALA entwickelte die Methode für die Kontrolle ihrer Produkte und setze Silbernitrat und Eisensulfat ein. Bisher wurde die Methode qualitativ beschreibend ausgewertet, wobei einzelne Bildelemente und deren Interaktion beschrieben wurden. Deshalb musste für die vorliegende Arbeit Auswertungsmethoden entwickelt werden, mit denen auch eine statistische Bearbeitung der Ergebnisse möglich ist (nominale Unterscheidung von proben anhand der Bilder). Die Methode wurde bisher in einer Reihe von Studien eingesetzt (u.a. die Unterscheidung von Produktionsweisen). Obwohl die Bilder nur qualitativ ausgewertet wurden, konnten geschulte Prüfpersonen Proben aus verschiedenen Anbausystemen anhand der Bilder trennen. Die Ergebnisse wurden aber nicht so dokumentiert, dass sie den Erfordernissen internationaler Standardnormen für Laboratorien genügten. Deshalb mussten für diese Arbeit zunächst die Prozeduren dokumentiert und eine systematische Untersuchung zu den Einflussgrößen durchgeführt werden. Dazu wurde die visuelle Bildauswertung entwickelt und standardisiert. Die visuelle Bildauswertung basiert auf morphologischen Kriterien der Bilder von den untersuchten Weizen- und Möhrenproben. Ein Panel aus geschulten Personen entwickelte dann die Kriterien und legte sie anhand von Referenzbildern fest. Die Bilder der vorliegenden Arbeit wurden mit der einfach beschreibenden Prüfung ausgewertet, wie sie aus der sensorischen Prüfung von Lebensmitteln übernommen werden konnte. Mit geschulten und ungeschulten Prüfpersonen wurden Weizenproben und verschiedene Möhrensäfte mit der sog. Dreiecksprüfung ausgewertet (von ISO 4120). Alle Laborprozeduren wurden dokumentiert. Mit der Anwendung dieser Prozeduren wurden Vergleichsversuche mit Laboren in Dänemark und Holland (BRAD, LBI) durchgeführt. Die Ergebnisse waren sowohl für Weizen- als auch für Möhrenproben vergleichbar, wobei alle drei Labore zwischen jeweils zwei Proben unterscheiden konnten. Die systematische Untersuchung zu den Einflussgrößen zeigte, dass das Unterscheidungsvermögen der Methode vor allem von den klimatischen Bedingungen während der Steigphasen beeinflusst wird. Auch die Präkonditionierung der Papiere hat einen großen Einfluss, während die Wasserqualität (ultra-filtriert, de-ionisiert, destilliert) eine untergeordnete Bedeutung hat. Für Weizen- und Möhrenproben wurde sowohl die Wiederholbarkeit als auch die Reproduzierbarkeit getestet. Die Unterschiede in den Bildern der verschiedenen Proben waren dabei immer größer als die Variation durch Proben- und Bildwiederholung und das Labor. Die so charakterisierte Methode wurde auf kodierte Proben von definierten Feldversuchen und auf Marktproben (Paarvergleich von Anbausystemen ökologisch und konventionell) angewandt, wobei als Ergebnis mehr als 90% der Proben mit der einfach beschreibenden Prüfung anhand der Bilder unterschieden werden konnten. Die Auswertung mit der Dreiecksprüfung zeigte, dass sowohl Sorten und Verarbeitungsschritte (Saft) als auch Anbauweisen signifikant getrennt wurden. Darüber hinaus wurde die Methode auch erfolgreich auf Apfelproben angewandt. Weitere Untersuchungen müssen zeigen, ob sich das Potential der Methode, verschiedene Fragen wie die Authentizitätsprüfung von Lebensmitteln verifizieren lassen.

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The consumers are becoming more concerned about food quality, especially regarding how, when and where the foods are produced (Haglund et al., 1999; Kahl et al., 2004; Alföldi, et al., 2006). Therefore, during recent years there has been a growing interest in the methods for food quality assessment, especially in the picture-development methods as a complement to traditional chemical analysis of single compounds (Kahl et al., 2006). The biocrystallization as one of the picture-developing method is based on the crystallographic phenomenon that when crystallizing aqueous solutions of dihydrate CuCl2 with adding of organic solutions, originating, e.g., from crop samples, biocrystallograms are generated with reproducible crystal patterns (Kleber & Steinike-Hartung, 1959). Its output is a crystal pattern on glass plates from which different variables (numbers) can be calculated by using image analysis. However, there is a lack of a standardized evaluation method to quantify the morphological features of the biocrystallogram image. Therefore, the main sakes of this research are (1) to optimize an existing statistical model in order to describe all the effects that contribute to the experiment, (2) to investigate the effect of image parameters on the texture analysis of the biocrystallogram images, i.e., region of interest (ROI), color transformation and histogram matching on samples from the project 020E170/F financed by the Federal Ministry of Food, Agriculture and Consumer Protection(BMELV).The samples are wheat and carrots from controlled field and farm trials, (3) to consider the strongest effect of texture parameter with the visual evaluation criteria that have been developed by a group of researcher (University of Kassel, Germany; Louis Bolk Institute (LBI), Netherlands and Biodynamic Research Association Denmark (BRAD), Denmark) in order to clarify how the relation of the texture parameter and visual characteristics on an image is. The refined statistical model was accomplished by using a lme model with repeated measurements via crossed effects, programmed in R (version 2.1.0). The validity of the F and P values is checked against the SAS program. While getting from the ANOVA the same F values, the P values are bigger in R because of the more conservative approach. The refined model is calculating more significant P values. The optimization of the image analysis is dealing with the following parameters: ROI(Region of Interest which is the area around the geometrical center), color transformation (calculation of the 1 dimensional gray level value out of the three dimensional color information of the scanned picture, which is necessary for the texture analysis), histogram matching (normalization of the histogram of the picture to enhance the contrast and to minimize the errors from lighting conditions). The samples were wheat from DOC trial with 4 field replicates for the years 2003 and 2005, “market samples”(organic and conventional neighbors with the same variety) for 2004 and 2005, carrot where the samples were obtained from the University of Kassel (2 varieties, 2 nitrogen treatments) for the years 2004, 2005, 2006 and “market samples” of carrot for the years 2004 and 2005. The criterion for the optimization was repeatability of the differentiation of the samples over the different harvest(years). For different samples different ROIs were found, which reflect the different pictures. The best color transformation that shows efficiently differentiation is relied on gray scale, i.e., equal color transformation. The second dimension of the color transformation only appeared in some years for the effect of color wavelength(hue) for carrot treated with different nitrate fertilizer levels. The best histogram matching is the Gaussian distribution. The approach was to find a connection between the variables from textural image analysis with the different visual criteria. The relation between the texture parameters and visual evaluation criteria was limited to the carrot samples, especially, as it could be well differentiated by the texture analysis. It was possible to connect groups of variables of the texture analysis with groups of criteria from the visual evaluation. These selected variables were able to differentiate the samples but not able to classify the samples according to the treatment. Contrarily, in case of visual criteria which describe the picture as a whole there is a classification in 80% of the sample cases possible. Herewith, it clearly can find the limits of the single variable approach of the image analysis (texture analysis).

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Die Verordnung des Europäischen Rates (EC) 834/2007 erkennt das Recht des Konsumenten auf eine Entscheidung basierend auf vollständiger Information bezüglich der enthaltenen Zutaten im Produkt und deren Herkunft (Qualität der Verarbeitung). Die primäre Kennzeichnungsverordnung betont „organische“ Produktionsstandards ebenso wie die Notwendigkeit zur Kontrolle und Aufsicht. Jedoch ist zurzeit keine validierte Methode zur analytischen Diskriminierung zwischen „organischer“ und „konventioneller“ Herkunft von angebotenen Lebensmitteln verfügbar. Das Ziel der Dissertationsarbeit war die Überprüfung der Möglichkeit mit ausgewählten analytischen und holistischen Methoden zwischen organisch und konventionell angebautem Weizen objektiv zu unterscheiden. Dies beinhaltete die Bestimmung des Gesamtstickstoff (Protein) nach Dumas, zweidimensionale Fluoreszenzdifferenz Gelelektrophorese (2D DIGE) und die Kupferchloridkristallisation. Zusätzlich wurde die Anzahl der Körner pro Ähre (Kornzahl) bestimmt. Alle Bestimmungen wurden an rückverfolgbaren in den Jahren 2005 – 2007 in Belgien gesammelten Proben des Winterweizen (Triticum aestivum L. cv. Cubus) durchgeführt. Statistisch signifikante (p < 0.05) Unterschiede wurden innerhalb der untersuchten Probengruppen sowohl in der Kornzahl, dem Gesamtsticksoff (Eiweißgehalt), als auch in der Gesamtausbeute gefunden, wobei in den meisten Fällen die konventionellen Proben höhere Kornzahlen und Gesamtsticksoff (Eiweißgehalte) aufwiesen. Eine mit der 2D DIGE kompatible Probenvorbereitungsmethode für Winterweizen wurde entwickelt und auf einen internen Winterweizenstandard sowie die entsprechenden Proben angewendet. Die organischen Proben waren im Vergleich mit den konventionellen Gegenstücken in allen Fällen durch eine kleinere Anzahl von signifikant (p < 0.05) stärker exprimierten Proteinspots gekennzeichnet. Gewisse Tendenzen in Richtung der Bevorzugung bestimmter Regionen von stärker ausgeprägten Proteinspots auf aufeinanderfolgenden 2D Abbildungen in Abhängigkeit von der landwirtschaftlichen Methode konnten zwar beobachtet werden, jedoch konnte kein universelles Markerprotein zur Unterscheidung von konventionell und biologisch angebautem Winterweizen identifiziert werden. Die rechnergestützte Verarbeitung der digitalisierten Kristallisierungsbilder mittels multivariater statistischer Analyse und der Regression partieller kleinster Quadrate ermöglichte eine 100%ig korrekte Vorhersage der landwirtschaftlichen Methode unbekannter Proben sowie der Beschreibung der Kristallisierungsbilder. Diese Vorhersage bezieht sich nur auf den hier verwendeten Datensatz (Proben einer Sorte von drei Standorten über zwei Jahre) und kann nicht ohne weiteres übertragen (generalisiert) werden. Die Ergebnisse deuten an, dass die Quantifizierung der beschriebenen Parameter ein hohes Potential zur Lösung der gestellten Aufgabe besitzt.

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Wheat as the major cereal crop in Egypt is the core of the government's food security policy. But there are rapid losses of the genetic resources of the country as a result of ongoing modernization and development. Thus we compiled the largest possible number of Egyptian accessions preserved in the world gene banks. In the present study we collected nearly 1000 Egyptian wheat accessions. A part from the Triticum species of the Egyptian flora four species have been found, which were recorded for the first time T. turanicum, T. compactum, T. polonicum and T. aethiopicum. To classify the Egyptian wheat species using morphological studies, 108 accessions were selected. Thereafter, these accessions were cultivated and evaluated morphologically to confirm the validity of the classified species. During the morphological evaluation study, a new case was noticed for the number of glumes in one of the Egyptian wheat accessions. Three glumes per spikelet were observed in a branched spike. This led us to assess the phenomenon in all varieties with branching spikes within the genus Triticum. All varieties which have branching spikes at least in some spikletes have three glumes. We considered the case of the third glume as indicator for the domestication syndrome. Also, a new case of other forms of branching in the genus Triticum was investigated, which was a compromise between true and false-branching. We called it true-false branching. Comparative anatomical studies were carried out between Egyptian Triticum species to investigate the possibility of using anatomical features to classify the Egyptian wheat species. It was concluded that it is difficult to use anatomical features alone to differentiate between two Triticum species, especially when they belong to the same ploidy level. A key for the identification of Egyptian Triticum taxa was established.

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Zusammenfassung: Ziel der Arbeit war ein Methodenvergleich zur Beurteilung der Milchqualität unterschiedlicher Herkünfte. Am Beispiel von Milchproben aus unterschiedlicher Fütterung sowie an Milchproben von enthornten bzw. horntragenden Kühen wurde geprüft, welche der angewendeten Methoden geeignet ist, die Vergleichsproben zu unterscheiden (Differenzierungsfähigkeit der Methoden) und inwieweit eine Qualitätsbeurteilung möglich ist (hinsichtlich Milchleistung, Fett-, Eiweiß-, Lactose- (=F,E,L), Harnstoff-gehalt und Zellzahl (=SCC), Säuerungseigenschaften (=SE), Fettsäuremuster (=FS-Muster), Protein- und Metabolit-Zusammensetzung (=Pr&M), Fluoreszenz-Anregungs-Spektroskopie-Eigenschaften (=FAS) und Steigbild-Merkmalen). Zusätzlich wurde vorab die Steigbildmethode (=SB-M) für das Produkt Rohmilch standardisiert und charakterisiert, um die Reproduzierbarkei der Ergebnisse sicherzustellen. Die Untersuchungen zur SB-M zeigten, dass es Faktoren gibt, die einen deutlichen Einfluß auf die Bildmerkmals-Ausprägung aufweisen. Dazu gehören laborseitig die Klimabedingungen in der Kammer, die Verdünnungsstufe der Probe, die Standzeiten der Vorverdünnung (Reaktionen mit der Luft, Alterung usw.), und tagesspezifisch auftretende Effekte, deren Ursache unbekannt ist. Probenseitig sind sehr starke tierindividuelle Effekte auf die Bildmerkmals-Ausprägung festzustellen, die unabhängig von Fütterung, Alter, Laktationsstadium und Genetik auftreten, aber auch Fütterungsbedingungen der Kühe lassen sich in der Bildmerkmals-Ausprägung wiederfinden. Die Art der Bildauswertung und die dabei berücksichtigten Bildmerkmale ist von großer Bedeutung für das Ergebnis. Die im Rahmen dieser Arbeit untersuchten 46 Probenpaare (aus den Fütterungsvergleichen (=FV) und zur Thematik der Hörner) konnten in 91% der Fälle korrekt gruppiert werden. Die Unterschiede konnten benannt werden. Drei FV wurden auf drei biologisch-dynamischen Höfen unter Praxis-Bedingungen durchgeführt (on-farm-Experimente). Es wurden jeweils zwei vergleichbare Gruppen à mindestens 11 Kühen gebildet, die im Cross-Over-Design gefüttert wurden, mit Probennahme am 14. und 21. Tag je Periode. Es wurden folgende FV untersucht: A: Wiesenheu vs. Kleegrasheu (=KG-Heu), B: Futterrüben (=FuR) vs. Weizen (Ergänzung zu Luzernegrasheu ad lib.), C: Grassilage vs. Grasheu. Bei Versuch A sind die Futtereffekte am deutlichsten, Gruppeneffekte sind gering. Die Milch der Wiesenheu-Variante hat weniger CLA’s und n3- FS und mehr mittellangkettige FS (MCT-FS), das Pr&M-Muster weist auf „Gewebereifung und Ausdifferenzierung“ vs. bei KG-Heu „Nährstoff-fülle, Wachstum und Substanz-Einlagerung und die SB zeigen fein ausdifferenzierte Bildmerkmale. Bei Versuch B sind die Futtereffekte ähnlich groß wie die Gruppeneffekte. Bei vergleichbarer Milchleistung weist die Milch der FuR-Variante höhere F- und E-Gehalte auf, sie säuert schneller und mehr, das FS-Muster weist auf eine „intensive“ Fütterung mit vermehrt MCT- FS, und die Pr&M-Untersuchungen charakterisieren sie mit „Eisentransport und Fetttröpfchenbildung“ vs. bei Weizen „mehr Abwehr-, Regulations- und Transportfunktion“ /. „mehr Lipidsynthese“. Die SB charakterisieren mit „große, kräftige Formen, verwaschen“ vs. „kleine, ausdifferenzierte Bildmerkmal“ für FuR vs. Weizen. Die FAS charakterisiert sie mit „Saftfutter-typisch“ vs. „Samentypisch“. Versuch C weist die geringsten Futtereffekt auf, und deutliche Gruppen- und Zeiteffekte. Milchleistung und F,E,L-Gehalte zeigen keinen Futtereffekt. Die Milch der Heu-Variante säuert schneller, und sie weist mehr SCT und MCT- FS auf. Pr&M-Untersuchungen wurden nicht durchgeführt. Die SB charakterisieren bei Heumilch mit „fein, zart, durchgestaltet, hell“, bei Silagemilch mit „kräftig, wäßrig-verwaschen, dunkler“. Die FAS kann keine konsistenten Unterschiede ermitteln. Der Horn-Einfluß auf die Milchprobe wurde an 34 Probenpaaren untersucht. Von 11 Höfen wurden je zwei möglichst vergleichbare Gruppen zusammengestellt, die sich nur im Faktor „Horn“ unterscheiden, und im wöchentlichen Abstand drei mal beprobt. F,E,L, SCC und SE der Proben sowie die FAS-Messungen weisen keine konsistenten signifikanten Unterschiede zwischen den Horn-Varianten auf. Pr&M weisen bei den untersuchten Proben (von zwei Höfen) auf Horneffekte hin: bei Eh eine Erhöhung von Immun-Abwehr-Funktionen, sowie einer Abnahme phosphorylierter C3- und C6-Metabolite und Beta-Lactoglobulin. Mit den SB ließen sich für die gewählten Merkmale (S-Größe und g.B.-Intensität) keine Horneffekte feststellen. FS, Pr&M-Muster sowie Harnstoffgehalt und SB (und z.T. Milchleistung) zeigten je FV ähnliche Effekt-Intensitäten für Futter-, Gruppen- und Zeiteffekte, und konnten die Cross-Over-Effekte gut wiedergeben. F- und E-Gehalte konnten neben tierindividuellen Effekten nur in FV B auch Futtereffekte aufzeigen. In FV C zeigten die SE der Proben den deutlichsten Futtereffekt, die anderen Methoden zeigten hier vorrangig Gruppen-Effekte, gefolgt von Futter- und Zeiteffekten. Die FAS zeigte den SB vergleichbare Ergebnisse, jedoch weniger sensibel reagierend. Die Interpretation von Qualitätsaspekten war bei konsistent differenzierbaren Proben (FV A, B, C) am fundiertesten mit Hilfe der FS möglich, da über die Synthese von FS und beeinflussende Faktoren schon vielfältige Erkenntnisse vorliegen. Das Pr&M-Muster war nach einer weiteren Methodenentwicklung bei der Deutung von Stoffwechselprozessen sehr hilfreich. Die FAS konnte z.T. eine zu der Fütterungsvariante passende Charakterisierung liefern. Für die SB-M fehlt es noch an Referenzmaterial, um Angaben zu Qualitätsaspekten zu machen, wenngleich Probenunterschiede aufgezeigt und Proben-Eigenschaften charakterisiert werden konnten.

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In der vorliegenden Arbeit wurde eine LC-IRMS Methode zur aminozucker-spezifischen δ13C-Analyse in Pflanzenmaterialien optimiert und etabliert, um die Bildung und den Umsatz von mikrobiellen Residuen in Boden- und Pflanzenmaterialien mit hoher Genauigkeit erfassen zu können. Weiterhin wurde mit der etablierten Methode ein Pilzwachstumsexperiment durchgeführt. Der Fokus dieser Arbeit lag jedoch auf der Methodenentwicklung. Ziel des ersten Artikels war es eine HPLC-Umkehrphasen-Methode zur simultanen Bestimmung von Muraminsäure, Mannosamin, Galaktosamin und Glucosamin so hingehend zu verbessern, dass an verschieden HPLC-Systemen zuverlässige Ergebnisse für alle vier Aminozucker in Boden- und Pflanzenhydrolysaten erhalten werden. Dafür wurde zunächst die mobile Phase optimiert. So wurde der Tetrahydrofurananteil erhöht, was kürzere Retentionszeiten und eine bessere Trennung zwischen Muraminsäure und Mannosamin zur Folge hatte. Weiterhin wurde ein höheres Signal durch das Herabsetzen der Extinktionswellenlänge und der Anpassung der OPA-Derivatisierungsreaktionszeit erzielt. Nach Optimierung der genannten Parameter erfolgte die Validierung der Methode. Für Muraminsäure wurde eine Bestimmungsgrenze (LOQ) von 0,5 µmol l-1 was 0,13 µg ml -1 entspricht und für die drei anderen Aminozucker 5,0 µmol l-1 (entspricht 0,90 µg ml)erhalten. Weiterhin wurden Wasser und Phosphatpuffer als Probenlösungsmittel getestet, um den Einfluss des pH-Wertes auf die OPA-Reaktion zu testen. Zur aminozucker-spezifischen δ13C–Analyse am IRMS ist eine HPLC-Methode mit einer kohlenstofffreien mobilen Phase notwendig, andernfalls kann aufgrund des hohen Hintergrundrauschens kein vernünftiges Signal mehr detektiert werden. Da die im ersten Artikel beschriebene Umkehrphasenmethode einen kohlenstoffhaltigen Eluenten enthält, musste eine ebenso zuverlässige Methode, die jedoch keine organische Lösungsmittel benötigt, getestet und mit der schon etablierten Methode verglichen werden. Es gibt eine Reihe von HPLC-Methoden, die ohne organische Lösungsmittel auskommen, wie z. B. (1) Hochleistungsanionenaustauschchromatographie (HPAEC), (2) Hochleistungskationenaustauschchromatographie (HPCEC) und (3) die Hochleistungsanionenausschlusschromatographie (HPEXC). Ziele des zweiten Artikels waren (1) eine zuverlässige Purifikations- und Konzentrierungsmethode für Aminozucker in HCl-Hydrolysaten und (2) eine optimale HPLC-Methode zu finden. Es wurden fünf Aufarbeitungsmethoden zur Purifikation und Konzentrierung der Probenhydrolysate und vier HPLC-Methoden getestet. Schlussfolgernd kann zusammengefasst werden, dass für Detektoren mit geringer Empfindlichkeit (z.B. IRMS) eine Konzentrierung und Purifikation insbesondere von Muraminsäure über ein Kationenaustauscherharz sinnvoll ist. Eine Basislinientrennung für alle Aminozucker war nur mit der HPAEC möglich. Da mit dieser Methode gute Validierungsdaten erzielt wurden und die Aminozuckergehalte mit der Umkehrphasenmethode vergleichbar waren, stellt die HPAEC die Methode der Wahl zur aminozucker-spezifischen δ13C–Analyse am IRMS dar. Der dritte Artikel befasst sich mit der Optimierung der aminozucker-spezifischen δ13C–Analyse mittels HPAEC-IRMS in Pflanzenhydrolysaten sowie mit der Bestimmung des Umsatzes von saprotrophen Pilzen in verschieden Substraten. Die in der Literatur beschriebene HPAEC-IRMS- Methode ist für die aminozucker-spezifische δ13C–Analyse in Bodenhydrolysaten jedoch nicht in Pflanzenhydrolysaten geeignet. In Pflanzenhydrolysaten wird der Glucosaminpeak von Peaks aus der Matrix interferiert. Folglich war das erste Ziel dieses Artikels, die Methode so zu optimieren, dass eine aminozucker-spezifische δ13C–Analyse in Pflanzenhydrolysaten möglich ist. Weiterhin sollten mit der optimierten HPAEC-IRMS-Methode die Bildung und der Umsatz von saprotrophen Pilzen bestimmt werden. Durch Erhöhung der Säulentemperatur und durch Herabsetzung der NaOH-Konzentration konnte eine Basislinientrennung erzielt werden. Die Validierungsparameter waren gut und die bestimmten Aminozuckergehalte waren mit der Umkehrphasen-HPLC-Methode vergleichbar. Zur Bestimmung der Bildung und des Umsatzes von saprotrophen Pilzen auf verschiedenen Substraten wurden Lentinula edodes P., Pleurotus ostreatus K. und Pleurotus citrinopileatus S. auf Mais-Holz- und auf Weizen-Holz-Substrat für vier Wochen bei 24 °C kultiviert. Dieser Pilzwachstumsversuch zeigte, dass 80% des neu gebildeten pilzlichen Glucusamins maisbürtig und nicht holzbürtig waren. Weiterhin wurde der bevorzugte Abbau von Maissubstrat im Vergleich zu Weizensubstrat an diesem Versuch verdeutlicht. Außerdem lassen die Ergebnisse darauf schließen, dass die beobachtete zunehmende δ13C Anreicherung in dem neu gebildeten pilzlichen Glucosamin während der vier Wochen auf die Inkorporation des angereichten 13C aus dem Substrat und eher weniger auf kinetische Isotopeneffekte zurückzuführen ist.