The biotrophic fungus Ustilago maydis infects corn and induces the formation of tumors. In order for the fungus to proliferate in the infected tissue, U. maydis has to redirect the metabolism of the host to the site of infection. We wish to elucidate how this is accomplished. To this end we will perform transcript profiling during the time course of infection for both, the fungus and the maize plant. This will be complemented by metabolome analysis of different tissues during infection as well as by apoplastic fluid analysis. The goals will be to identify the carbon sources taken up by the fungus during biotrophic growth, to identify the transporters required for uptake, determine their specificity and elucidate how these carbon sources are provided by the plant. Fungal mutants affected in discrete stages of pathogenic development will be included in these studies. Likely candidate genes for carbon uptake/supply as well as for redirecting host metabolism will be functionally characterized by generating knockouts in the fungus and by isolating plants carrying mutations in respective genes or by generating transgenic plants expressing RNAi constructs.
Analyse des Vorkommens von Mykotoxinen. Entwicklung neuer Nachweistechniken fuer Mykotoxine. Erforschung der Stoffwechselwege von Aflatoxin.
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.
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.
Die Akkumulation von Methan (CH4) in sauerstoffhaltigen Wasserschichten wurde kürzlich für viele Binnengewässern und Ozeangebiete beschrieben. In unserem DFG-Projekt Aquameth (GR1540/21-1) haben wir daher die wichtigste Literatur in einem Review zusammengefasst und die möglichen Mechanismen für dieses Phänomen im Stechlinsee evaluiert. Indem wir ein online System für CH4 Messungen entwickelt haben, konnten wir die enge Kopplung der räumlich-zeitlichen Dynamik von Algen (z.B. Blaualgen und Cryptophyten) und CH4 in den oxischen Wasserschichten des Sees zeigen. Obwohl der vor kurzem beschriebene Methylphosphonat-Metabolismus im See vorkommt, haben wir zahlreiche Hinweise, dass Algen das CH4 während der Photosynthese direkt produzieren. Jedoch sind die genauen Mechanismen sowie der Anteil des im sauerstoffreichen Wasser gebildeten CH4 am gesamten CH4 Fluss in die Atmosphäre unklar. Durch die Kombination der Expertise von zwei etablierten Arbeitsgruppen, die sich ideal ergänzen, möchten wir die genaue Chemie und Biologie der CH4 Bildungs- und Oxidations-prozesse untersuchen, um die Rolle von Seen für den regionalen und globalen CH4 Kreislauf besser zu verstehen. Daher soll das komplette CH4 Budget von zwei Seen detailliert quantifiziert werden, d.h. CH4-Quellen und -Senken werden mit einem Massenbalance-Ansatz untersucht und mit in situ Inkubationsexperimenten verknüpft. Unsere zwei ausgesuchten Seen (Stechlinsee und Willersinnweiher) repräsentieren zwei Hauptseentypen der gemäßigten Zone (tief/Nährstoff-arm und flach /Nährstoff-reich), die gut von beiden Institutionen untersucht und biogeochemisch charakterisiert wurden. In diesen Seen hängen die spezifischen Prozesse der CH4 Bildung, Akkumulation und Freisetzung in die Atmosphäre von dem komplizierten Wechselspiel von physikalischen, chemischen und biologischen Faktoren sowie bestimmten Organismen ab. Daher ist unser Hauptziel, dieses komplizierte Wechselspiel zwischen Umweltvariablen und den CH4 Prozessen und ihre globale Bedeutung zu entschlüsseln. Unser Hypothesen sind: (1) Die Methanproduktion ist direkt mit der Photosynthese verbunden und CH4 kann bei bestimmten Umweltbedingungen, z.B. Nährstofflimitation, direkt von photo-autotrophen Organismen gebildet werden. (2) Die Methanbildung ist von der -oxidation durch die räumlich-zeitliche Trennung der methanotrophen Aktivität in sauerstoffhaltigen Wasserkörpern entkoppelt. (3) Methan an der Temperatursprungschicht ist das Produkt aus einem komplizierten Wechselspiel von biologischen, chemischen und physikalischen Prozessen. (4) Die erhöhten CH4 Konzentration in der oberen oxischen Wasserschicht erleichtert den Gasaustausch mit der Atmosphäre. Obwohl die CH4 Anreicherung in den oberen Wasserschichten stark vernachlässigt wurde, könnte sie eine wichtige fehlende Verbindung im globalen CH4 Budget sein. Um diese Hypothesen zu überprüfen, sollen Feld- und Labormessungen gemeinsam durch beide Teams durchgeführt 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.
Physiologisch dosierte Bestrahlungen mit ultraviolettem Licht haben guenstige Wirkungen auf das immunologische Abwehrsystem und auf die Kreislaufregulation. Entsprechende Befunde wurden bisher bei Bewohnern einer geriatrischen Einrichtung (Immunologie) und bei Teilnehmern einer koronaren Sportgruppe (Kreislaufmessungen) erhoben.
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.
Wirkung von Schwefeldioxid auf Nettophotosynthese und Atmung von Flechten; Kartierung von Flechten im Stadtgebiet; Schwefel-Analysen in Flechten.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1749 |
| Europa | 70 |
| Kommune | 5 |
| Land | 57 |
| Weitere | 1 |
| Wirtschaft | 6 |
| Wissenschaft | 1313 |
| Zivilgesellschaft | 29 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 227 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 1730 |
| Taxon | 1 |
| Text | 3 |
| unbekannt | 17 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 20 |
| Offen | 1958 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1592 |
| Englisch | 560 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 8 |
| Bild | 1 |
| Datei | 218 |
| Dokument | 11 |
| Keine | 1206 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 543 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1138 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1978 |
| Luft | 1102 |
| Mensch und Umwelt | 1972 |
| Wasser | 972 |
| Weitere | 1956 |