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Polycyclische cancerogene Kohlenwasserstoffe in vom Menschen genutzten Pflanzen

Arbeiten ueber die Ursachen des Vorhandenseins von krebserregenden Verbindungen in Nutzpflanzen, d. h. Klaerung, ob diese Substanzen von der Pflanze selbst produziert werden oder aus der Umgebung (Luft, Boden, Wasser) in die Pflanze eindringen. Forschungsarbeiten ueber den Transport dieser Substanzen in der Pflanze sowie etwaige Einbeziehung in den Stoffwechsel. Es kommen sowohl chemisch-analytische Verfahren wie auch Verfahren unter Verwendung markierter Substanzen in Frage.

Abrupte Veränderungen von Süßwasserökosystemen unter Einwirkung von multiplen Stressoren wie steigenden Temperaturen, Nährstoffen und Pestiziden

Flache Süßwasser-Lebensräume bieten wichtige Ökosystem-Funktionen, sind aber von multiplen Stressoren bedroht. Während die Reaktion auf den globalen Klimawandel wahrscheinlich eher graduell ist, sind abrupte Veränderungen möglich, wenn kritische Schwellenwerte durch zusätzliche Effekte lokaler Stressoren überschritten werden. Die Analyse dieser Effekte ist komplex, da Stressoren additiv, synergistisch oder antagonistisch wirken können. CLIMSHIFT zielt auf ein mechanistisches Verständnis von Stressor-Interaktionen, die auf flache aquatische Ökosysteme wirken. Diese sind aufgrund ihrer hohen Oberfläche-zu-Volumen-Verhältnisse, der großen Ufer-Grenzfläche und der Grundwasser-Konnektivität besonders anfällig für Klimaerwärmung und Stoffeinträge aus landwirtschaftlichen Einzugsgebieten. Die komplexen Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Primärproduzenten sowie assoziierten Konsumenten führen zum Auftreten stabiler Regime, und multiple Stressoren können nichtlineare Übergänge zwischen diesen Regimen auslösen, mit weitreichenden Folgen für entscheidende Ökosystemprozesse und -funktionen. Unsere Haupthypothese ist, dass erhöhte Temperaturen die negativen Auswirkungen der landwirtschaftlichen Stoffeinträge, die Nitrat, organische Pestizide und Kupfer enthalten, verstärken. Submerse Makrophyten, Periphyton und Phytoplankton als Primärproduzenten werden kombiniert mit Schnecken, die Periphyton und Pflanzen fressen, sowie benthischen und pelagischen Phytoplankton-Filtriern, Dreissena und Daphnien. Wir testen unterschiedliche Expositionsszenarien auf zwei räumlichen Skalen, Mikrokosmen im Labor und Mesokosmen im Freiland, um Effekte auf individueller, gemeinschaftlicher und ökosystemarer Ebene zu verstehen. Während des gesamten Projekts werden die Experimente durch Modellierungen ergänzt, um kritische Schwellwerte zu simulieren und Stress-Interaktionen vorherzusagen. Die Modellentwicklung wird in Zusammenarbeit mit allen Arbeitspaketen durchgeführt, um empirische Ergebnisse zu integrieren, unterschiedliche räumliche und zeitliche Skalen zu verknüpfen und Ergebnisse zu extrapolieren. Wir erwarten, dass kombinierte Stressoren zu plötzlichen Verschiebungen der Gemeinschaftsstruktur führen. Submerse Makrophyten werden voraussichtlich durch Phytoplankton oder benthische Algen ersetzt, mit Konsequenzen für wichtige Ökosystemfunktionen. Die Stärke unseres Antrages liegt darin, dass ökotoxikologische Stressindikatoren der Organismen wie Wachstum und Biomarker mit funktionalen Gemeinschafts-/Ökosystemansätzen kombiniert werden, die den Metabolismus und die Dynamik des Ökosystems betrachten. Das kombinierte Know-how von 5 Laboren mit komplementärem Fachwissen und allen notwendigen Einrichtungen wird die spezifische Projektfähigkeit sicherstellen. Unsere Ergebnisse sollen dazu beitragen, safe operating spaces/sichere Handlungsräume für eine nachhaltige Landwirtschaft und das Management von flachen aquatischen Ökosystemen in einer sich verändernden Welt zu definieren.

Bilanz der Verteilung und Umwandlung von Umweltchemikalien in Modell-Oekosystemen Boden-Pflanzen und aquatischen Systemen

Fortsetzung der Freilandversuche mit Pentachlornitrobenzol-C-14 und Pentachlorphenol-C-14 (erneute Behandlung). Untersuchung der Aufnahme, der Verteilung und des Metabolismus von Hexachlorbenzol-C-14 nach Saatgutbehandlung an Weizen unter Freilandbedingungen. Untersuchung des Schicksals von Buturon-C-14 (Seitenketten-markiert) in Weizen und Boden unter Freilandbedingungen. Untersuchung von Chloralkylen-9-C-14 in Karotten und Boden unter Freilandbedingungen.

Sonderforschungsbereich (SFB) 1127: Chemische Mediatoren in komplexen Biosystemen, Teilprojekt C04: Metallophore als Mediatoren in Metall-Kreisläufen: Profilierung und ökologische Evaluierung von Liganden, die mikrobielle Eisenkreisläufe in komplexen Systemen unterstützen

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.

Bacterial degradation of aromatic compounds

Many soil bacteria, particularly those of genus Pdeudomonas, are able to catabolise a wide range of natural and synthetic organic materials. We are studying the catabolism of aromatic compounds by Pseudomonas bacteria and trying to improve their catabolic ability by means of genetic engineering.

Sonderforschungsbereich (SFB) 1127: Chemische Mediatoren in komplexen Biosystemen, Teilprojekt A01: Funktion, Homöostase und Metabolismus von Thallusin in der Interaktion zwischen Ulva (Chlorophyta) und ihren assoziierten Bakterien

Das Projekt zielt darauf ab, die signalvermittelten Cross-Kingdom-Interaktionen zwischen der marinen Grünalge Ulva mutabilis und ihren assoziierten Bakterien zu verstehen. Morphogene wie das Thallusin werden von Bakterien abgegeben und induzieren vielfältige algale Entwicklungen. Thallusin Derivate sollen synthetisiert werden, um ihre quantitativen Struktur-Aktivitäts-Beziehungen zu untersuchen und Thallusin durch bildgebende Verfahren in Ulva zu lokalisieren. Zentrale Gene und Metabolite werden durch vergleichende Transkriptom- und Metabolomanalyse in der Thallusin-Homöostase identifiziert. Im Fokus steht dabei auch die Bedeutung von Thallusin für wirtschaftlich relevante Algen-Aquakulturen.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Stendal, Germany from 1985 – 2023

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.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Fall, Germany from 1984 – 2023

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.

Physiological data of Pacific oyster Crassostrea (Magallana) gigas after exposure to intermittent hypoxia and the combination with (fluctuating) elevated temperature

Organisms in intertidal zones experience fluctuations in environmental stressors such as hypoxia and temperature. These stressors and their fluctuations often appear in combination. Combination of stressors can have different effects compared to single stressors. In this study, we investigate the physiological effects of intermittent hypoxia in combination with different temperature regimes on the Pacific Oyster Crassostrea (Magallana) gigas. The oysters were exposed to hypoxic cycles (12h hypoxia by emersion/12h submersion) at normal (15°C), elevated (30°C) or fluctuating (15°C submersion/30°C emersion) temperature for 10 days. After the last submersion phase, the gills and digestive gland were sampled. We measured markers for bioenergetics and redox-balance in the gills and digestive gland using colorimetric methods as well as a set of metabolites (predominantly amino acids, osmolytes, anaerobic end products and energetic metabolites) in the gills using LC-MS/MS. Oysters kept submerged for up to 10 days were used as controls.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Hof, Germany from 1984 – 2023

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.

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