The present study aimed at a first characterization of the enigmatic JTB255 marine benthic group in deep-sea sediments, by: i) confirming the abundance and ubiquitous distribution of JTB255 in deep-sea sediments globally, ii) refining the phylogenetic positioning of the JTB255 clade within the \u03b3-Proteobacteria, iii) distinguishing potential ecotypes within the JTB255 clade, iv) providing first insights into the metabolic potential of deep-sea representatives of this clade. Therefore, two single cell genomes from Arctic HAUSGARTEN deep-se surface sediments were obtained and CARD-FISH counts of total cells, y-Proteobacteria and the JTB255 marine benthic group performed.
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.
a) Feststellung des Gehalts an Pflanzenschutzrueckstaenden in verschiedenen Getreidearten. Untersuchung des Abbaus bzw. des Metabolismus waehrend der Lagerung und waehrend der Verarbeitung. b) Analytische Bestimmung der Pestizide in Getreide und in Mahlprodukten in Abhaengigkeit von Lagerung und Verarbeitung einschliesslich Backprozess. Feststellung von Stoffwechselprodukten. c) Mehrjaehrige, laufende Untersuchungen in Anpassung an neue Pflanzenschutzmittel und neue analytische Verfahren.
Messung von Umwandlungsgeschwindigkeit, Verteilung in Organen und Geweben von ausgewaehlten Umweltchemikalien in Labortieren sowie Insekten und Mikroorganismen; Strukturausklaerung der Umwandlungsprodukte; Gesamtbilanzmessung bis zu den Endprodukten des Abbaus, um die Abbaukapazitaet dieser Organismen bzw. die Belastung der Umwelt durch Umwandlungsprodukte zu erkennen.
Das Wissen über die Menge, Zusammensetzung und Umsetzung der organischen Substanz in Böden der gemäßigten Breiten beschränkt sich bis auf wenige Ausnahmen auf die Oberböden (A-Horizonte und Auflagen). Hier finden sich die höchsten Konzentrationen der organischen Substanz. Jüngere Inventurarbeiten haben nun gezeigt, dass auch im Unterboden (B- und Cv-Horizonte) beträchtliche Mengen an organischer Substanz, allerdings in niedrigen Konzentrationen vorliegen. Ziel des geplanten Vorhabens ist es, (1) die Menge der organischen Substanz im Unterboden zu erfassen, (2) ihre Zusammensetzung und Herkunft zu bestimmen und (3) ihre Umsetzbarkeit zu erfassen. Daraus sollen Rückschlüsse auf die Stabilisierungsmechanismen der organischen Substanz im Unterboden gezogen werden. Nach einer Inventur der Bodenprofile an den SPP-Standorten (C-Gehalte, 14C-Alter) erfolgt die Erfassung der Zusammensetzung der organischen Substanz mittels Festkörper-13C-NMR-Spektroskopie. Die Zusammensetzung der Lipid-, Polysaccharid- und Ligninfraktion soll Hinweise auf die Herkunft der stabilisierten organischen Substanz differenziert nach oberirdischen, unterirdischen Pflanzenrückständen und mikrobiellen Resten geben. Abbauversuche unter kontrollierten Bedingungen im Labor und die Erfassung des 14C-Alters des freigesetzten CO2 sollen Aufschluß über die Umsetzbarkeit des 'jungen' und 'alten' C im Unterboden geben. Dabei werden jeweils die Profile über die gesamte Entwicklungstiefe betrachtet, um die Unterbodenhorizonte in Bezug zu den Oberböden und zu den Ergebnissen anderer AG im SPP zu setzen. Darauf aufbauend können dann in den nächsten Phasen des SPP die Eigenschaften der organischen Substanz im Unterboden und die Regulation der C-Umsetzungen im Unterboden untersucht werden.
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.
Der Grad der Zuverlaessigkeit palaeooekologischer Analysen haengt unter anderem ab von unserer Kenntnis der Wirkungsweise klimatischer Aussenfaktoren auf physiologische Prozesse der Pflanzen. Hierbei spielt die Frage danach, ob die meisten Pflanzen ueber nur ein einziges biochemisches und biophysikalisches Prinzip der Resistenz gegen Hitze, Kaelte und Duerre verfuegen, oder ob gegen diese schaedlichen Aussenfaktoren unterschiedliche Resistenzarten entwickelt sind, eine grosse Rolle. Sie haben die Veraenderungen der Feinstruktur des Plasmas von Pflanzenzellen beim Uebergang vom aktiven zum Ruhestillstand und umgekehrt verfolgt, verbunden mit Analysen des Energiestoffwechsels von Geweben, die sich in unterschiedliche Aussenfaktoren in den Zustand der Ruhe versetzt worden waren. Die Untersuchungen wurden ausgedehnt auf eine Bearbeitung der RNS ruhender und aktiver Pflanzenzellen.
Es ist die Hypothese aufgestellt worden, dass neben nicht abgebauten Pflanzenresten die organische Substanz des Bodens grob aus zwei Kompartimenten besteht. Bestimmt durch den Ton- und Feinschluffanteil entwickelte sich ein inerter C-Pool während der Genese von Böden. Dieser an die mineralischen Feinanteile gebundene Kohlenstoff nimmt nur über einen langen Zeitraum am Kohlenstoffumsatz von Böden teil. In Abhängigkeit von der landwirtschaftlichen Praxis entwickelt sich während des durch die metabolische Aktivität von Bodentieren und Mikroorganismen verursachten Abbaus von Pflanzenresten und organischen Düngern ein zweiter, labiler C-Pool. Dieser ist im wesentlich verantwortlich für die Nährstoffflüsse in Böden. Das Ziel des geplanten Forschungsprojektes ist es, in Laborexperimenten die Verteilung von frisch zugeführten 14C aus markiertem Weizenstroh zwischen inertem und labilem C-Pool über den Zeitraum eines Jahres zu verfolgen. Zusätzlich wird die Mineralisierung des Pflanzenmaterials zu 14CO2, die Bildung wasserlöslicher 14C-Metabolite und die anabolische Verwertung des markierten Kohlenstoffs durch die mikrobielle Biomasse des Bodens verfolgt. Nach einer physikalischen Fraktionierung der mineralisch-organischen Bodensubstanz in einzelne Größenfraktionen soll deren Gehalt an 14C/12C organischer Substanz über die Zeit bestimmt werden. In einem Inkubationsexperiment werden die isolierten Größenfraktionen mit der autochthonen Bodenflora beimpft werden, und die dabei durch die Aktivität der Mikroorganismen freigesetzten 14CO2 Mengen sind ein Indikator für die Stabilität der organischen Substanz in den einzelnen Fraktionen. Für diese Untersuchungen werden Proben eines landwirtschaftlichen Bodens ausgesucht, der für viele Jahrzehnte verschiedener Düngungspraxis (null, mineralisch, organisch) unterlag. Durch dieses Forschungsprojekt werden Informationen über die kausalen Zusammenhänge von Bodenprozessen bei der Bildung und Speicherung der organischen Substanz im Boden erwartet.
Pflanzenmanagement- und Agrarsysteme erlangen international eine steigende Bedeutung. In der vorliegenden Studie werden Pappeln und Weiden mit einheimischen Pflanzenspezies kombiniert, um Agrarsysteme weiter zu verbessern. Zwei in landwirtschaftlichen Systemen relevante Schadstoffe (Cadmium und Stickstoff) wurden ausgewählt, um die Pflanzen bezüglich Phytoremediation und Effizienz von Schadstoffanreicherung in Pflanzenteilen zu untersuchen. Pflanzen-Mikroben-Interaktionen spielen eine Hauptrolle in Agrarsystemen, weshalb mikrobielle Veränderungen in der Rhizosphäre durch Schadstoffeintrag in Böden einen wichtigen Schwerpunkt darstellen. Um solche Veränderungen in einer pflanzenspezifischen, mikrobiellen Gemeinschaft zu detektieren werden Phospholipidfettsäuren (PLFA) im Boden bestimmt, da diese in allen lebenden Zellen vorkommen und nach Zelltod rasch abgebaut werden. Die erzielten Ergebnisse werden mit DNA-basierten Methoden zur Bestimmung mikrobieller Gemeinschaften verglichen. Weiterhin soll die Analytik von Terpenen, Flavonoiden und Fettsäuren im Pflanzenmaterial Auskunft über pysiologische Veränderungen von Pflanzen geben, welche durch die verschiedenen Schadstoffe ausgelöst werden. Ein 13CO2 Puls, welcher vor der Ernte appliziert wird, ermöglicht eine genaue Untersuchung, wie Pflanzenstoffwechsel und Kohlenstofftranslokation in die Rhizosphäre durch Schadstoffe verändert werden. In diesem Zusammenhang wird die Stabilisotopenanalytik von PLFA und DNA verglichen, sowie weitere 13C-Analysen des Pflanzenmaterials durchgeführt. Um den Schwerpunkt von Pflanzenmanagement Systemen zu vertiefen werden weitere Analysen von Pflanzenteilen (Wurzeln, Stamm, Blätter, Früchte, Samen) bezüglich Cadmium und Stickstoff durchgeführt. Massiv kontaminiertes Pflanzenmaterial kann für die Biogasproduktion verbrannt und anschließend zum Recycling kompostiert werden. Pflanzenteile mit hohem Stickstoffgehalt und fehlender Akkumulation von Cadmium kann als Tierfutter in Wintermonaten verwendet werden; eine Verwendung für kommerzielle Produkte ist ebenfalls denkbar und soll im Rahmen des Forschungsantrags untersucht werden.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1687 |
| Europa | 6 |
| Kommune | 4 |
| Land | 52 |
| Weitere | 5 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 1005 |
| Zivilgesellschaft | 27 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 228 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 1669 |
| Taxon | 1 |
| Text | 17 |
| unbekannt | 6 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 23 |
| Offen | 1898 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1531 |
| Englisch | 561 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 8 |
| Bild | 1 |
| Datei | 219 |
| Dokument | 21 |
| Keine | 1150 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 540 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1098 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1921 |
| Luft | 1062 |
| Mensch und Umwelt | 1915 |
| Wasser | 925 |
| Weitere | 1902 |