Eisen in komplexierter Form ist zentraler Bestandteil im mikrobiellen Eisenkreislauf. In diesem Projekt identifizieren und charakterisieren wir Metallophore, die von Bakterien gebildet und ausgeschieden werden, und vergleichen sie mit den vielfältigen Verbindungen, die auch in der Natur vorkommen. Ziel ist es, die chemische Kommunikation von Bakterien, die Eisen in sehr unterschiedlicher Form zur Energiegewinnung nutzen, aufzuklären. Ko-Kultivierungen haben gezeigt, dass Biofilmbildung eine Schlüsselrolle bei dieser Interaktion spielt. Wir wollen klären, ob die Synchronisierung der Lebensweisen diese Interaktionen vorantreibt.
Organismen im Plankton bilden komplexe Gemeinschaften die substanziell zur globalen Primärproduktion beitragen und die Grundlage des marinen Nahrungsnetzes bilden. Dieses Projekt adressiert die Rolle von Sekundärmetaboliten in der Organisation von komplexen Plankton Gemeinschaften. Wir untersuchen den Einfluss des Bakteriums Kordia algicida das Mikroalgen lysieren kann auf das Plankton Microbiom. Die Regulation der Interaktion und die kaskadierenden Effekte auf die Lebensgemeinschaften im Meer werden in Labor- und Felduntersuchungen adressiert.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
Bei der Benutzung von Organochlorverbindungen als Schaedlingsbekaempfungsmittel geraten diese Substanzen an und in die Augen der Landarbeiter. Es ist das Ziel der vorliegenden Studie, den Einfluss dieser Verbindungen auf den Stoffwechsel und die Funktion des Auges zu untersuchen; Rinderlinsen dienen dabei als Testobjekt.
1. Akkumulation von Cd in den Nebennieren und Wirkungen auf den Metabolismus von Nebennierenrindenhormon. 2. Biokinetik von Jod, Cobalt und Chrom bei schwangeren Saeugetieren.
Das Spurenelement Eisen (Fe) ist an vielen essentiellen Stoffwechselvorgängen in Pflanzen beteiligt. Daher ist eine ausreichende Fe-Konzentration in pflanzlichen Geweben von außerordentlicher Bedeutung. Gramineen, die im Hinblick auf die Sicherung der Welternährung zu den wichtigsten Kulturpflanzen gehören, geben zur Aneignung von Fe Schwermetallchelatoren, sogenannte Phytosiderophore (PS), ab und nehmen Fe(III)-PS-Komplexe auf. Während das Transportprotein des Fe(III)-PS-Komplexes in Mais, eine der Modellpflanze der Gramineen, bereits molekular charakterisiert wurde, sind die Komponenten, die an der Abgabe der PS beteiligt sind, noch nicht isoliert worden. Ziel dieses Projektes ist es daher, das YS3-Gen, welches direkt oder indirekt an der Abgabe von PS in Mais beteiligt ist, zu klonieren und charakterisieren. Hierzu soll ein kartengestützter Klonierungsansatz verwendet werden. Parallel dazu soll ein direktes Transposon-tagging mit Mutator- (Mu) und Activator/Dissociator- (Ac/Ds) Transposons durchgeführt werden. Mit den in diesen Experimenten unabhängig generierten ys3-Allelen, soll schließlich der Nachweis geführt werden, dass das richtige Gen kloniert wurde. Zum Abschluss der ersten Förderperiode soll eine erste funktionelle Charakterisierung des YS3 Gens durchgeführt werden.
Entwicklung, Verbesserung, Anpassung und Erprobung von Verfahren zur Bestimmung von Alphastrahlern und anderen Radionukliden in Luft, Wasser, Bewuchs, Boden und Nahrungsmitteln. Ueberwachung von Alpha-Strahlern, insbesondere Transuranen, in Abluft, Primaer- und Abwasser kerntechnischer Anlagen (mit BGA). Messung des natuerlichen Untergrundes einzelner Radionuklide in Luftstaub und Niederschlag (teilweise mit Usaec). Ausscheidungsanalyse von Radionukliden bei Stoffwechseluntersuchungen an Kleinkindern (mit Kinderklinik der Uni Muenchen). Ueberwachung von Elementspuren in Luftstaub durch Atomabsorptions-, Aktivierungs- und Elektroanalyse sowie Ir-Spektroskopie. Bestimmung von Nullpegel- und Intoxikationsgehalten an Pb und cd in Schlachtrindern zur Festlegung von Toleranzwerten (mit Institut fuer Nahrungsmittelkunde der Uni Muenchen) sowie in Zaehnen (mit Zahnklinik der Uni Muenchen). Ueberwachung von PO-210 in verschiedenen Nahrungsmitteln. Abgabe toxischer Elemente aus Gebrauchsgeschirr.
Hypothesen: Der steigende CO2-Partialdruck in der Erdatmosphaere veraendert die Expression von Genen und damit den Stoffwechsel der Pflanzen. Folgen sind veraenderter Naehrstoffbedarf und veraenderte Zusammensetzung auch der landwirtschaftlichen Produkte. Ergebnisse: Der Phosphatbedarf der Pflanzen steigt in Hoch CO2. - Der Stickstoffbedarf faellt in Hoch-CO2 (Wachstum) - Das C/N Verhaeltnis in Pflanzen ist erhoeht in Hoch-CO2; sehr hohe Stickstoffgaben wirken diesem Effekt entgegen. - Modifizierungen im Phosphat- und Stickstoffwechsel erfolgen in den Blaettern. - Die Expression mancher photosynthetischer Gene wird von Hoch CO2 beeinflusst. - Aufklaerung des Stoffwechsels in Sink-Geweben der Pflanze (insbesondere Speicherorgane) - Untersuchungen zu CO2-Effekten auf die Rhizosphaere und Mineralstoffaufnahme (einschl. Schwermetalle).
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1734 |
| Europa | 70 |
| Kommune | 6 |
| Land | 54 |
| Weitere | 1 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 1151 |
| Zivilgesellschaft | 20 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 228 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 1715 |
| Taxon | 1 |
| Text | 3 |
| unbekannt | 17 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 20 |
| Offen | 1944 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1577 |
| Englisch | 561 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 8 |
| Bild | 1 |
| Datei | 219 |
| Dokument | 4 |
| Keine | 1192 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 544 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1128 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1964 |
| Luft | 1095 |
| Mensch und Umwelt | 1958 |
| Wasser | 966 |
| Weitere | 1943 |