Marines Mikroplastik (MMP) ist eine zunehmende anthropogene Verschmutzung in den Meeren. Der Einfluss auf marine Tiere, durch Verfangen und verschlucken von Plastikmüll, ist bekannt. Aber der Einfluss von MMP auf Mikroorganismen, wie Bakterien, Archaeen und Protisten, die die Basis der Nahrungsnetze bilden, ist kaum verstanden. Auf Grund der besonderen Eigenschaften von MMP, kann es als neues Habitat und als Transportmittel für bestimmte u.a. auch gesundheitsgefährdende Mikroorganismen dienen, die über lange Distanzen bis in entlegene Regionen transportiert werden können. Darüber hinaus kann MMP das Zusammenleben von Mikroorganismen in enger Nachbarschaft ermöglichen und die Stoffwechselwege vieler verschiedener Verbindungen beeinflussen. Um den Einfluss von MMP und ihrer assoziierten Mikroorgansimen auf marine Ökosysteme zu verstehen, müssen wir die Zusammensetzung und Interaktionen von mikrobiellen Gemeinschaften auf MMP identifizieren und ihre globale Ausbreitung untersuchen. Ich möchte die Diversität und die räumliche Verteilung von mikrobiellen Gemeinschaften auf MMP charakterisieren. Proben von MMP wurde bereits von meinem Gastinstitut in verschiedenen Meeresregionen (Atlantik, Pazifik, Indischer Ozean) gesammelt. Mein Ziel ist es: 1) zu identifizieren, welche Mikroorganismen auf MMP vorkommen; 2) die lokale Verteilung und Struktur der mikrobiellen Gemeinschaft auf MMP und in Experimenten auf Bioplastikpartikeln zu untersuchen; 3) zu verstehen, welche Mikroorganismen am stärksten mit der Polymer Oberfläche assoziiert sind; 4) herauszufinden, ob es charakteristische Mikrobiome auf MMP in verschiedenen Meeresregionen gibt und 5) zu untersuchen, welche Mikroorganismen MMP abbauen können. Die Chancen für die erfolgreiche Durchführung des vorgeschlagenen Projekts ist hoch, da präperierte Proben bereits in meinem Gastlabor vorhanden sind, an denen die innovative Mikroskopiertechnik namens CLASIFISH (Combinatorial Labelling and Spectral Imaging Fluorescence In Situ Hybridization) angewandt werden kann. Diese Methode ermöglicht es viele verschiedene Mikroorganismen und ihre räumliche Verteilung auf einem Plastikpartikel schnell und präzise zu identifizieren. Ich möchte diese Methode an Proben aus dem Atlantik und Pazifik anwenden, sowie Mikroben identifizieren, die im offenen Ozean Plastik abbauen. Zusätzlich möchte ich Inkubationsexperimente mit Bakterienkulturen, die bereits auf Plastik identifiziert wurden und in meinem Gastinstitut zur Verfügung stehen, auf Bioplastikpartikeln durchführen. Mit diesen Experimenten möchte ich herausfinden, wie sich mikrobielle Gemeinschaften auf Bioplastik über die Zeit entwickeln und ob bzw. wie diese Mikroben Plastik abbauen. Für diese Inkubationsexperimente möchte ich FISH, CLASIFISH, scanning electron microscopy sowie metagenomische und metatranscriptomische Ansätze verwenden.
Mögliche Korrelationen zwischen der taxonomischen Zusammensetzung mikrobieller Biofilmen, die offene Felsen aus hartem magmatischen Gestein besiedeln, und einer Verwitterung bzw. Erosion der Felsoberflächen zu untersuchen sind wichtige Ziele dieses Projektes. Die Diversität sowohl phototrophe (Cyanobakterien, eukaryotische Algen) als auch heterotrophe (andere Prokaryoten und Mikropilze) Biofilm-Komponenten werden mit New Generation Sequencing (NGS) möglichst umfassend bestimmt. Zusätzlich werden auch Kulturen der phototrophen Biofilmorganismen untersucht. Veränderungen der mikrobiellen Lebensgemeinschaften auf und im Gestein werden entlang eines klimatischen Gradienten in Bezug auf Feuchtigkeit und Temperatur untersucht. Dazu dienen Proben von Biofilmen und Bohrkernen aus drei klimatisch unterschiedlichen Zonen in der Küsten-nahen Cordillera Region in Chile, d.h. den ausgewiesenen primären Schwerpunktuntersuchungsarealen des SPP 1803. Verschiedene Sukzessionsstadien der Biofilme ergeben zusammen mit Altersbestimmung anhand von 14C Beschleunigungs-Massenspektrometrie eine biologische Zeitskala. Für einen breiteren Einblick in die Funktionalität von Diversitätsveränderungen in den Biofilmen dienen sowohl hoch auflösende Flächenanalytik von Hartteilschnitten als auch biochemische Analysen zum Nachweis Signaturen mikrobiellen Stoffwechsels an der Schnittstelle Biofilm/Fels. Die räumliche Verteilung und relative Abundanzen der verschiedenen Organismengruppen innerhalb der Biofilme werden mithilfe der in situ Hybridisierung und Fluoreszenzmikroskopie untersucht. Parallel dazu werden exponierte künstliche Hartsteinsubstrate auf eine Entwicklung der Besiedelung und Verwitterung untersucht. Ebenfalls für das Erstellen einer biologischen Zeitskala der Verwitterung dienen Analysen von Detritus in nächster Nähe der untersuchten Felsen, d.h. Gesteinspartikel mit Biofilmen dar, die aufgrund der Verwitterung bereits vom Felskörper abgefallen sind. Die Zusammensetzung mikrobieller Gemeinschaften des Detritus gibt möglicherweise Hinweise auf den Beginn dessen Besiedlung und in einem späteren Stadium auch des Bodens, der sich aus dem Detritus bildet. Somit ergibt sich hier eine Schnittstelle von der biogenen Gesteinsverwitterung zur Besiedlung von Böden. Um Effekte der Erosion durch Biofilme untersuchen zu können und zur Etablierung einer geologischen Zeitskala dienen Analysen kosmogener Nuklide (CNA). Damit wird analysiert 1) ob und wenn ja welche Beziehungen zwischen der artlichen (OTU) Zusammensetzung der Biofilme und Erosion der Felsoberflächen bestehen und 2) eine graduelle Erosion der Oberfläche, d.h. Biodeterioration, stattfindet. In dem ariden nördlichen Untersuchungsgebiet (Atacama Wüste) sind auch Felsen ohne nachweisbaren Biofilm zu erwarten. Vergleiche der Konzentrationen kosmogener Nuklide von Proben mit und ohne Biofilm werden dann zeigen, ob und in wie fern Biofilme die Oberflächenverwitterung über lange Zeiträume hinweg beeinflussen.
Wir möchten grundlegende Mechanismen der quantitativen Resistenz und Anfälligkeit gegen den Echten Gerstenmehltau aufklären. Wir werden die Daten aus unseren vorläufigen und geplanten Transkriptomanalysen nutzen, um die Funktion von Genen zu analysieren, die in Elternpflanzen und RACB-transgenen Pflanzen mit entweder erhöhter oder erniedrigter Anfälligkeit differenziell experimiert sind. Die Modifikation der Zellwand und der Zellzyklus stehen dabei bereits jetzt im Fokus unseres Interesses. Um ein tiefgehendes Verständnis der Transkriptionsmuster zu erlangen, nutzen wir Ansätze der reversen Genetik, Metabolismusstudien und Zellbiologie in unterschiedlichen Gerstengenotypen.
In dem Projekt wird ein stochastischer Modellieransatz für den reaktiven Stofftransport im Landschaftsmaßstab entwickelt. Prozesse an der Landoberfläche und in Böden werden durch stochastische Boden-Pflanzen-Modelle beschrieben, die an ein stochastisches 3-D Strömungsmodell des Untergrunds unterhalb der Wurzelzone sowie an fließ- bzw. kontaktzeitbasierte reaktive Stofftransportmodelle für Nitrat und Pestizide gekoppelt sind. Als Ergebnis statistisch verteilter Parameter und Randbedingungen, ergeben sich statistische Verteilungen der Zielgrößen, wie z.B. Wasserstände und -flüsse, Konzentrationen reaktiver Spezies. Diese Verteilungen werden anschließend anhand gemessener Daten mittels Ensemble-Kalman-Filtermethoden konditioniert.
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.
Die Anpassung an wechselnde Umweltbedingungen wurde am Beispiel von Transienten zwischen oxischem und denitrifizierendem Wachstum von Paracoccus denitrificans studiert. Bei solchen Wechseln muss die membrangebundene Elektronentransportkette jeweils den neuen Bedingungen angepasst werden. Diese Vorgaenge wurden anhand der Aenderungen in der Zusammensetzung der Cytochrome analysiert. Im weiteren wurde auch den Endprodukten der Denitrifikation besondere Beachtung geschenkt. Es zeigte sich, dass das Verhaeltnis zwischen molekularem Stickstoff und Lachgas bei der Denitrifikation durch drei Parameter beeinflusst werden kann: durch die Art der Kohlenstoff-/Energiequelle, durch die vorhandenen Stickstoffquellen und durch das pH des Mediums.
Ziel des Vorhabens ist die Quantifizierung bioenergetischer Prozesse während der Aktivierung mononukleärer Leukozyten aus dem peripheren Blut (PBMC) und deren Beziehung zum Energiestatus des Tieres und zu den immunoregulatorischen Blutparametern bei Hochleistungskühen in der peripartalen Phase von -8 bis +12 Wochen relativ zur Kalbung. Normale und überkonditionierte Kühe werden verglichen, letztere sind durch eine ausgeprägtere negative Energiebilanz gekennzeichnet und haben ein höheres Risiko für Infektionskrankheiten. Zur Charakterisierung der bioenergetischen Prozesse des PBMC Stoffwechsels werden die Zellrespiration und Zelladhäsion und der Beitrag und die Hierarchie verschiedener funktionaler Komponenten (Ionentransport, Makromolekülsynthese) quantifiziert. Die Messung der Tierrespiration mittels indirekter Kalorimetrie während ad libitum und restriktiver Fütterung dient der Berechnung des gesamten Energieumsatzes, des Ruheumsatzes und der Energiebilanz. Es wird erwartet, dass Unterschiede in den bioenergetischen Prozessen des PBMC Stoffwechsels zwischen den Tiergruppen im Zusammenhang stehen mit Unterschieden in der Energiebilanz und im Energieumsatz. In diesem Projekt werden klassische Methode mit neuen innovativen Ansätzen auf der in vivo und in vitro Ebene kombiniert. Die Ergebnisse dieses systemischen Ansatzes zum Zusammenhang des Energieumsatzes der Immunzelle und des Tieres sind von allgemeiner Relevanz für die Grundlagenforschung und potentiell auch für die angewandte (landwirtschaftliche) Forschung von Interesse.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1734 |
| Europa | 70 |
| Kommune | 5 |
| 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 |