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Diversity and metabolism of the JTB255 clade in deep-sea sediments

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.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Jüterbog, 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.

Pflanzenschutzmittelrueckstaende in der deutschen Brotgetreideernte

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.

Menge, Zusammensetzung und Umsetzung der organischen Substanz im Unterboden

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.

Carbon acquisition during pathogenic development of Ustilago maydis and Colletotrichum graminicola, Mechanisms of compatibility: Reprogramming of plant metabolism by fungal effector molecules

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Würzburg, 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.

Energiestoffwechsel und Veraenderung der Plasmastruktur bei Pflanzen infolge Frost und Duerre

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.

Verteilung und Stabilität des Kohlenstoffs beim Abbau von 14C-markiertem Weizenstroh in den verschiedenen Kompartimenten eines Bodens mit unterschiedlicher landwirtschaftlicher Bewirtschaftung

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.

Ökophysiologie von Bodenalgen

Bodenalgen unterschiedlicher Waldstandorte werden isoliert, taxonomisch charakterisiert und hinsichtlich ihrer ökologischen Eigenschaften (u. a. Trockenresistenz, N-Metabolismus, Exkretionsverhalten) untersucht.

Klonierung und Charakterisierung eines an der Phytosiderophorsekretion in Mais beteiligten Gens

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.

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