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Schwerpunktprogramm (SPP) 1530: Flowering time control: from natural variation to crop improvement, Genetische Ursachen des Schossens in Beta Arten und die Züchtung von Winterzuckerrüben

Zuckerrüben sind zweijährige Pflanzen, die nach einer längeren Phase niedriger Temperaturen mit dem Schossen beginnen. Damit sind sie für eine Aussaat vor dem Winter ungeeignet. Schossresistente Winterrüben haben theoretisch ein deutlich höheres Ertragspotenzial und könnten so zu einer interessanten Alternative für die Rübenproduktion werden. Neulich wurden von uns zwei wesentliche Schossregulatoren identifiziert (BTC1 und BvBBX19). Vermutlich regulieren beide gemeinsam die Expression der stromabwärts gelegenen Blühgene BvFT1 und BvFT2. In diesem Projekt werden diese Schossregulatoren in Zusammenarbeit mit Projektpartnern im SPP1530 sowohl in Zuckerrübe als auch in transgenen Arabidopsis-Pflanzen funktionell analysiert. Während BTC1-überexprimierende Zuckerrüben mit einer Transgen-Kopie nach Winter schossen, ist in transgenen Pflanzen mit größer als 1 Kopie die BTC1-Expression nahezu vollständig herunterreguliert, so dass diese auch nach Winter nicht schossen. Als Grund vermuten wir Cosuppression des nativen Gens durch die neu hinzugefügten Kopien. Diese Ergebnisse stellen eine gute Grundlage für die Züchtung von Winterzuckerrüben dar. Innerhalb dieses Projektes werden Hybriden erzeugt, die über zwei BTC1- Transgene verfügen und in denen durch Cosuppression die Expression aller BTC1-Kopien stark herunter reguliert wird. Im Folgenden werden diese Hybriden in der Klimakammer, im halboffenen Gazehaus sowie unter Feldbedingungen über Winter angebaut. Parallel dazu werden in einem zweiten Experiment doppelt rezessive btc1 und Bvbbx19 Zuckerrüben mit einer deutlich ausgeprägten Schossverzögerung nach Winter erzeugt. Da diese Pflanzen nicht transgen sind, können sie ohne weiteres von Züchtern genutzt werden. Darüber hinaus ziehen wir Zuckerrüben unter standardisierten Bedingungen in einer Klimakammer an, um aus den Sproßmeristemen RNA zu isolieren. Diese Arbeiten sind Grundlage für ein Phylotranskriptom-Experiment, welches von dem Partner Prof. I. Grosse im Rahmen des SPP 1530 koordiniert wird.

Schwerpunktprogramm (SPP) 2451: Lebende Materialien mit adaptiven Funktionen, Teilprojekt: Materialzentrierte, genetisch programmierte Eindämmung in Engineered Living Materials

Engineered Living Materials (ELMs) werden zunehmend als die am vielversprechendste Lösung für die praktische Anwendbarkeit der synthetischen Biologie angesehen und rücken damit verstärkt in den Fokus der Forschung. Bei diesen Materialsystemen ermöglicht die Verkapselung gentechnisch veränderter Organismen die Herstellung in anwendungsgerechten Formaten, eine einfache Handhabung, die stabile Lagerung sowie den Einsatz in großem Maßstab. Von besonderer Bedeutung ist die sichere Verkapselung beim Einsatz von Bakterien als lebende Komponente, da sich diese Organismen durch hohe Wachstumsraten, geringe Größe und beispiellose Anpassungsfähigkeit auszeichnen. Bisher gibt es nur wenige Studien, die sich konkret mit der Eindämmungsfähigkeit von ELMs befassen. Bei diesen kamen mehrschichtige Materialsysteme zum Einsatz, bei denen das Wachstum der Bakterien durch eine stabile Barrierehülle physikalisch auf das Materialinnere begrenzt wurde. Dieses Konzept ist jedoch äußerst anfällig für Versagen durch Beschädigung der Hülle oder durch Herstellungsfehler, die zur Freisetzung der Bakterien führen. Eine andere Eindämmungsmöglichkeit bieten genetische Methoden, wie Auxotrophie oder Tot-Schalter. Diese Strategie wiederum ist anfällig für Versagen durch Mutationsflucht. Da die jeweiligen Nachteile der beiden Strategien voneinander unabhängig sind, besteht die Erwartung, dass sich durch Kombination die jeweiligen Probleme überwinden lassen. ContainELMs wird diese Möglichkeit systematisch auf synergistische Weise untersuchen. Dabei werden die Bakterien genau an die spezielle Mikroumgebung angepasst, die das Materialinnere bietet. Dies wird durch die Entwicklung von Überlebens-Schaltern erreicht, die das Überleben der Bakterien nur unter bestimmten, von der Umgebung verschiedenen Bedingungen ermöglicht, wie Anwesenheit eines speziellen Reagenzes, Peptids oder bei einem bestimmten pH-Wert. Auf diese Weise ist das Überleben der Bakterien innerhalb des Materials begünstigt, wodurch kein Mutationsdruck aufgebaut wird. Gleichzeitig ist die Abhängigkeit von einer unbeschädigten, physischen Barriere verringert. ContainELMs wird unter Verwendung eines Modellbakteriums, E. coli, sowie eines nicht-modellhaften Lactobacillus-Stamms entwickelt, die jeweils von Interesse für Gesundheits- und Umweltanwendungen sind. Dabei wird das ELM aus Fasern gebildet, die durch Kombination von elektrohydrodynamischem Jetting, zur Herstellung eines für die Bakterien maßgeschneiderten Innenteils, mit chemischer Gasphasenabscheidung, zur Aufbringung einer Barriereschicht, geschaffen werden. Die Leistungsfähigkeit von ContainELMs wird für die Dauer von mindestens einem Monat überprüft werden, während des simulierten Einsatzes zur biologischen Sanierung von Flusswasser. Die durch ContainELMs entwickelten Methoden und Kenntnisse sollen eine breite Verwendung dieser materialzentrierten, aktiven Eindämmungsstrategie in allen Arten von Hybrid-ELMs ermöglichen.

Anbau Gentechnisch veränderter Organismen (GVO) im Land Brandenburg

Die Daten enthalten die Anbauflächen im Land Brandenburg, auf denen kein Anbau von gentechnisch verändertem Mais erfolgen darf. Sie dienen lediglich der Übersicht und besitzen keine Rechtsverbindlichkeit. Für die Anforderung rechtsverbindlicher Angaben sind ggf. Angaben des Antragstellers einzelfallbezogen erforderlich. Die Anbauflächen von GVO werden in einem zentralen Melderegister vom Bundesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (BVL) als deskriptiver Datenbestand erfasst. Dieser Datenbestand lässt derzeit eine Visualisierung der Anbauflächen über ein GIS nicht zu. Das Bundesland Brandenburg beabsichtigt im Rahmen der Pflichten u.a. des Umweltinformationsgesetzes (UIG) diesen Datenbestand den Bürgern zugänglich zu machen. Des Weiteren soll ein auswertbarer geographischer Grundlagendatenbestand angelegt werden, der z.B. für Wirkungsabschätzungen (z.B. Umweltverträglichkeitsprüfungen) auf Schutzgebiete des Europäischen Schutzgebietssystems Natura 2000 vorbereitet. Die Daten enthalten die Anbauflächen im Land Brandenburg, auf denen kein Anbau von gentechnisch verändertem Mais erfolgen darf. Sie dienen lediglich der Übersicht und besitzen keine Rechtsverbindlichkeit. Für die Anforderung rechtsverbindlicher Angaben sind ggf. Angaben des Antragstellers einzelfallbezogen erforderlich. Die Anbauflächen von GVO werden in einem zentralen Melderegister vom Bundesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (BVL) als deskriptiver Datenbestand erfasst. Dieser Datenbestand lässt derzeit eine Visualisierung der Anbauflächen über ein GIS nicht zu. Das Bundesland Brandenburg beabsichtigt im Rahmen der Pflichten u.a. des Umweltinformationsgesetzes (UIG) diesen Datenbestand den Bürgern zugänglich zu machen. Des Weiteren soll ein auswertbarer geographischer Grundlagendatenbestand angelegt werden, der z.B. für Wirkungsabschätzungen (z.B. Umweltverträglichkeitsprüfungen) auf Schutzgebiete des Europäischen Schutzgebietssystems Natura 2000 vorbereitet. Die Daten enthalten die Anbauflächen im Land Brandenburg, auf denen kein Anbau von gentechnisch verändertem Mais erfolgen darf. Sie dienen lediglich der Übersicht und besitzen keine Rechtsverbindlichkeit. Für die Anforderung rechtsverbindlicher Angaben sind ggf. Angaben des Antragstellers einzelfallbezogen erforderlich. Die Anbauflächen von GVO werden in einem zentralen Melderegister vom Bundesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (BVL) als deskriptiver Datenbestand erfasst. Dieser Datenbestand lässt derzeit eine Visualisierung der Anbauflächen über ein GIS nicht zu. Das Bundesland Brandenburg beabsichtigt im Rahmen der Pflichten u.a. des Umweltinformationsgesetzes (UIG) diesen Datenbestand den Bürgern zugänglich zu machen. Des Weiteren soll ein auswertbarer geographischer Grundlagendatenbestand angelegt werden, der z.B. für Wirkungsabschätzungen (z.B. Umweltverträglichkeitsprüfungen) auf Schutzgebiete des Europäischen Schutzgebietssystems Natura 2000 vorbereitet.

Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland 1:1.000.000 (WMS)

Web Map Service (WMS) zur Karte der Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland. Durch die LABO wurden 2017 für 16 Elemente neue, bundesweite Hintergrundwerte veröffentlicht. Sie beruhen auf Profilinformationen und Messdaten von Königswasserauszügen, die durch die BGR zusammengeführt und homogenisiert wurden. Daten mit hohen Bestimmungsgrenzen wurden nach bestimmten Kriterien von der weiteren Auswertung ausgeschlossen, damit die Bestimmungsgrenzen nicht die Hintergrundwerte beeinflussen. Um die Hintergrundwerte nicht durch Regionen mit hoher Stichprobendichte überproportional beeinflussen zu lassen, wurde in Teilen eine räumliche Ausdünnung durchgeführt. Die Werte mehrerer Horizonte eines Standortes wurden durch tiefengewichtete Mittelwerte zu einem Wert zusammengezogen. Zur Auswertung wurden die vorhandenen Messwerte verschiedenen Gruppen von Bodenausgangsgesteinen zugeordnet. Zudem wurde unterschieden, ob die Proben im Oberboden, im Unterboden oder im Untergrund genommen wurden. Bei den Oberböden wurde bei der Auswertung auch die unterschiedliche Nutzung (Acker, Grünland, Forst) berücksichtigt. Lockergesteine wurden aufgrund ihrer unterschiedlichen Zusammensetzung getrennt nach Nord- und Süddeutschland ausgewertet. Durch die Aufteilung der Daten in Teilkollektive wurden nicht in allen Fällen verlässliche Fallzahlen erreicht, sodass nur Hintergrundwerte mit Fallzahlen ?20 dargestellt werden. Das genaue Vorgehen bei der Ableitung ist dem Bericht der LABO-Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Bodenschutz (2017): 'Hintergrundwerte für anorganische und organische Stoffe in Böden', 4. überarbeitete und ergänzte Auflage, zu entnehmen.

Higher frequency data products of the International Monitoring System’s infrasound stations

This dataset consists of data products derived from broadband signal detection lists that have been processed for the certified infrasound stations of the International Monitoring System. More specifically, within the CTBT-relevant infrasound range (around 0.01-4 Hz), this dataset covers higher frequencies (1-3 Hz) and is therefore called the ‘hf’ product. The temporal resolution (time step and window length) is 5 min. For processing the infrasound data, the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing algorithm with a one-third octave frequency band configuration between 0.01 and 4 Hz has been used. The detected signals from the most dominant directions in terms of number of arrivals within a time window and the product-specific frequency range are summarized at predefined time steps. Along with several detection parameters such as the back azimuth, apparent velocity, or mean frequency, additional quantities for assessing the relative quality of the detection parameters are provided. The dataset is available as a compressed .zip file containing the yearly data products (.nc files, NetCDF format) of all certified stations (since 2003). Further information on the processing and details about the open-access data products can be found in: Hupe et al. (2022), IMS infrasound data products for atmospheric studies and civilian applications, Earth System Science Data, doi:10.5194/essd-14-4201-2022

Very low frequency data products of the International Monitoring System’s infrasound stations

This dataset consists of data products derived from broadband signal detection lists that have been processed for the certified infrasound stations of the International Monitoring System. More specifically, this dataset, called the ‘maw’ product, covers a very low frequency range of infrasound (0.02-0.07 Hz). The temporal resolution (time step and window length) is 30 min. For processing the infrasound data, the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing algorithm with a one-third octave frequency band configuration between 0.01 and 4 Hz has been used. The detected signals from the most dominant directions in terms of number of arrivals within a time window and the product-specific frequency range are summarized at predefined time steps. Along with several detection parameters such as the back azimuth, apparent velocity, or mean frequency, additional quantities for assessing the relative quality of the detection parameters are provided. The dataset is available as a compressed .zip file containing the yearly data products (.nc files, NetCDF format) of all certified stations (since 2003). Further information on the processing and details about the open-access data products can be found in: Hupe et al. (2022), IMS infrasound data products for atmospheric studies and civilian applications, Earth System Science Data, doi:10.5194/essd-14-4201-2022.

Global reference histograms of the IMS infrasound broadband detection lists

This data set builds upon the broadband detection lists of the International Monitoring System (IMS)’s infrasound stations. The infrasound data of these stations are regularly (re-)processed at the German National Data Centre at BGR (e.g., Ceranna et al., 2019; https://doi.org/10.1007/978-3-319-75140-5_13) using the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing method (Cansi, 1995; https://doi.org/10.1029/95GL00468). The latest reprocessing with 26 one-third octave spaced frequency bands in the IMS band of interest (0.01 to 4 Hz) included all 53 stations that were certified within the period 2003 to 2020. Based on the resulting broadband detection lists, this data set expands on former analyses of the coherent ambient noise. For each station with a data availability of at least one year (by the end of 2020), monthly reference histograms for the detection parameters back azimuth, apparent speed, and root-mean-squared amplitude are provided. The histograms provide a means to determine the deviation from nominal monthly behaviour and thus enable assessing the plausibility of detections and potential anomalies – without determining their cause – in the detected parameters. Overall, these quality metrics will be, among other applications, a useful supplement to the open-access IMS infrasound data products provided by Hupe et al., which are also available in BGR’s product centre. Further details of the reference histograms are described in the following publication by Kristoffersen et al.: "Updated global reference models of broadband coherent infrasound signals for atmospheric studies and civilian applications" (https://doi.org/10.1029/2022EA002222).

Infrasonic Signatures of 1001 Rocket Launches for Space Missions

Rocket launches for space missions are well-defined ground-truth events generating strong infrasonic signatures. This data set covers ground-truth information for 1001 rocket launches from 27 global spaceports between 2009 and mid-2020. Infrasound signatures from up to 73% of the launches were identified at infrasound arrays of the International Monitoring System. The detection parameters were obtained using the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) algorithm. Propagation and quality parameters supplement the PMCC detection parameters in this dataset. The results are provided for further use as a ground-truth reference in geophysical and atmospheric research. The open-access publication “1001 Rocket Launches for Space Missions and their Infrasonic Signature” (Pilger et al., 2021, Geophys. Res. Letters, doi:10.1029/2020GL092262) provides further details on this data set. Data format: The data are provided both as ASCII files (separate lists of infrasound signatures and rocket launch events, plus README files) and as a comprehensive netCDF file.

Microbarom low-frequency data products of the International Monitoring System’s infrasound stations

This dataset consists of data products derived from broadband signal detection lists that have been processed for the certified infrasound stations of the International Monitoring System. More specifically, this dataset covers the dominant frequency range of microbaroms (0.15-0.35 Hz) and is therefore called the ‘mb_lf’ product. The temporal resolution (time step and window length) is 15 min. For processing the infrasound data, the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing algorithm with a one-third octave frequency band configuration between 0.01 and 4 Hz has been used. The detected signals from the most dominant directions in terms of number of arrivals within a time window and the product-specific frequency range are summarized at predefined time steps. Along with several detection parameters such as the back azimuth, apparent velocity, or mean frequency, additional quantities for assessing the relative quality of the detection parameters are provided. The dataset is available as a compressed .zip file containing the yearly data products (.nc files, NetCDF format) of all certified stations (since 2003). Further information on the processing and details about the open-access data products can be found in: Hupe et al. (2022), IMS infrasound data products for atmospheric studies and civilian applications, Earth System Science Data, doi:10.5194/essd-14-4201-2022

Microbarom high-frequency data products of the International Monitoring System’s infrasound stations

This dataset consists of data products derived from broadband signal detection lists that have been processed for the certified infrasound stations of the International Monitoring System. More specifically, this dataset covers, among other phenomena, the upper frequency range of microbaroms (0.45-0.65 Hz) and is therefore called the ‘mb_hf’ product. The temporal resolution (time step and window length) is 15 min. For processing the infrasound data, the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing algorithm with a one-third octave frequency band configuration between 0.01 and 4 Hz has been used. The detected signals from the most dominant directions in terms of number of arrivals within a time window and the product-specific frequency range are summarized at predefined time steps. Along with several detection parameters such as the back azimuth, apparent velocity, or mean frequency, additional quantities for assessing the relative quality of the detection parameters are provided. The dataset is available as a compressed .zip file containing the yearly data products (.nc files, NetCDF format) of all certified stations (since 2003). Further information on the processing and details about the open-access data products can be found in: Hupe et al. (2022), IMS infrasound data products for atmospheric studies and civilian applications, Earth System Science Data, doi:10.5194/essd-14-4201-2022

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