Auf der Suche nach Biomarkern im Weinblattmetabolom

Autor/innen

  • Maike Elfert Julius Kühn-Institut – Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Institut für ökologische Chemie, Pflanzenanalytik und Vorratsschutz, Quedlinburg
  • Detlef Ulrich Julius Kühn-Institut – Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Institut für ökologische Chemie, Pflanzenanalytik und Vorratsschutz, Quedlinburg
  • Michael Fischer Julius Kühn-Institut – Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Institut für Pflanzenschutz in Obst- und Weinbau, Siebeldingen
  • Christoph Hoffmann Julius Kühn-Institut – Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Institut für Pflanzenschutz in Obst- und Weinbau, Siebeldingen
  • Thomas Strumpf Julius Kühn-Institut – Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Institut für ökologische Chemie, Pflanzenanalytik und Vorratsschutz, Berlin-Dahlem

DOI:

https://doi.org/10.5073/JfK.2013.01.03

Schlagworte:

Ökologischer Weinbau, nicht-zielgerichtete Analytik, SPME-GC-MS, Weinblätter, Resistenzbiomarker, Falscher und Echter Mehltau

Abstract

Falscher und Echter Mehltau sind weitverbreitete Krankheiten bei Weinpflanzen, die zu erheblichen Ernteverlusten führen können. Im Ökologischen Weinbau sind als Fungizide nur kupferhaltige Mittel zugelassen. Als mögliche Folgen der langjährigen Anwendung kupferhaltiger Pflanzenschutzmittel (PSM) werden der Verbleib im Boden und die Auswirkungen auf Bodenorganismen seit einigen Jahren national aber auch zunehmend international diskutiert. Darum ist es wichtig, alternative Pflanzenschutzstrategien zu entwickeln. Aus diesem Grund werden die Metabolitprofile der Blätter von resistenten Reben, wie amerikanischen Wildarten und alten Hybridsorten, mit den gegenüber Mehltau anfälligeren europäischen Sorten in mehreren Erntejahren verglichen. Das Metabolomic Profiling wird mit nicht-zielgerichteten Analysen durchgeführt, um so Hinweise auf noch unbekannte Resistenzbiomarker oder Elicitoren zu erhalten. Die Profile der flüchtigen Inhaltsstoffe (VOC), wurden mit Hilfe der Headspace-SPME-GC-MS analysiert. Bis jetzt konnten in den Weinblättern in einem einjährigen Versuch 81 der festgestellten 120 flüchtigen Komponenten identifiziert werden. Viele der detektierten Substanzen finden sich in mehreren der verschiedenen Rebarten bzw. -sorten. Es zeigen sich jedoch Unterschiede sowohl qualitativer als auch quantitativer Art. Mit Hilfe multivariater statistischer Datenverarbeitung (PCA) konnte gezeigt werden, dass der GC-Fingerprint mit den Entwicklungsstadien der Blätter sowie der Rebart bzw. -sorte eng korreliert, wohingegen der Unterschied zwischen Pflanzen derselben Sorte geringer ist.

 

 

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Veröffentlicht

2013-01-01

Ausgabe

Rubrik

Originalarbeit