SPARGEL- MONITORING M ETABOLOMICS- BASIERTE H ERKUNFTSBESTIMMUNG VON S PARGEL Forschungsstelle 1 Prof. Dr. Markus Fischer Marina Creydt Hamburg School of Food Science Institut für Lebensmittelchemie Uniersität Hamburg Forschungsstelle 2 Dr. Thomas Hackl Juliane Klare Fachbereich Chemie Abteilung für NMR Spektroskopie Uniersität Hamburg Forschungsstelle 3 Prof. Dr. Ing. Olier Kohlbacher Marc Rurik Angewandte Bioinformatik Zentrum für Bioinformatik Eberhard Karls Uniersität Tübingen Wissenschaftlicher Ansatz I Omics-Kaskade exogene Faktoren Standortfaktoren, Prozessierung, anthropogene Interentionen, Metabolite Phänotyp Proteine RNA DNA Genotyp Varianz 1
Metabolomics Anbauweise Düngung Pflanzenschutzmittel Folienmanagement Künstliche Bewässerung Bodenheizung Pflanzen Sorte Alter Mikroorganismen Hefen, Milchsäurebakterien etc. Boden Zusammensetzung Rückstände und Kontaminanten Lagerung/Verarbeitung Schocken Waschen Klimatische Bedingungen Sonneneinstrahlung Niederschläge Metabolomics-Analyse Non-Targeted-Metabolomics Vergleich relatier Metabolitkonzentrationen Hypothesen-freier Ansatz Hochauflösende und glw. teure Analysenmethoden 2
Metabolomics-Analyse Targeted-Metabolomics Absolute Quantifizierung einzelner Metabolite Hypothesen-generierender Ansatz Robuste und kostengünstige Analysenmethoden Signalintensitäten Konzentrationen Workflow und Projektplanung Probenakquisition Probenaufarbeitung (Vermahlung, Trocknung, Extraktion) Entwicklung on non targeted Methoden (LC QToF MS) Anwendung der Methode und Datenakquise on authentischen Proben Multiariate Datenanalyse und Identifizierung on Markersubstanzen Qualitatie und quantitatie Bestimmung des ausgewählten Markerprofils (QqQ MS) Validierung (bzgl. Ernteperioden, Probenanzahl etc.) 3
Probenakquisition Authentisches Referenzmaterial Erfassung on Metadaten (Sorten, Düngung, etc. ) g. g. A. Schrobenhausen Abensberg Franken Bornheim Walbeck Wirtschaftlich releante Anbauregionen Westfalen Niedersachsen Brandenburg Südhessen Pfalz Nordbaden Südbaden Metadaten 4
Synergieeffekte LC-MS I NMR Schnittmenge an identifizierten Molekülen: NMR LC MS Erhöhung der Anzahl insgesamt erfassbarer Metabolite Effiziente Identifizierung durch Kombination LC MS & NMR Zusätzlich: IRMS Analyse als Referenzmethode Z Authentifizierung I Geographischer Ursprung 5
Authentifizierung I Geographischer Ursprung 886 km Authentifizierung I Geographischer Ursprung 6
Authentifizierung I Geographischer Ursprung Authentifizierung I Geographischer Ursprung 7
Probenaufarbeitung Ausgangsmaterial Homogenisierung Gefriertrocknung Flüssig/Flüssig Extraktion Kugelmühle Zentrifugation Extrakt Ultra High Performance Liquid Chromatography Chromatographie Auftrennung eines Stoffgemisches aufgrund on Wechselwirkungen mit einer mobilen und stationären Phase 8
Ultra High Performance Liquid Chromatography Chromatographie Auftrennung eines Stoffgemisches aufgrund on Wechselwirkungen mit einer mobilen und stationären Phase Ultra High Performance Liquid Chromatography Chromatographie Auftrennung eines Stoffgemisches aufgrund on Wechselwirkungen mit einer mobilen und stationären Phase 9
Massenspektrometrie Time-of-Flight-Analysatoren Multiariate Datenanalyse PC 3 0.75 0.50 Loadings Scores Plot Plot P PC 3 Loadings Plot 0.25 0.2 0.00-0.25 0.0-0.50 - -1.5-1.0-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 PC 1-0.2-0.4-0.3-0.2-0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 PC 1 10
Multiariate Datenanalyse Int. x10 5 Intensitätenerteilung Bucket: 3.14min : 496.341m/z 7 6 5 4 0 10 20 30 40 50 60 Analysis Massen Fragmentspektrum Kalkulation on Summenund Strukturformeln Datenbankabgleich Verifizierung mittels NMR 11
Ausblick Finale non-targeted Messungen Identifizierung on Markersubstanzen Entwicklung einer targeted-ms-methode Potenzielle Anwendergruppen Handelslaboratorien Qualitätssicherungslaboratorien in der Industrie Lebensmitteluntersuchungsämter Weitere Forschungsprojekte im Anschluss Anwendung auf weitere Rohstoffe Einzeltest-Schnellmethoden Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 12