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http://dx.doi.org/10.25673/110861
Title: | A study in green : investigating secondary metabolite profiles in thirteen grassland plant species |
Author(s): | Marr, Susanne |
Referee(s): | Brülheide, Helge Neumann, Steffen Rasmann, Sergio |
Granting Institution: | Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg |
Issue Date: | 2023 |
Extent: | 1 Online-Ressource (V, 73 Seiten, Seite VII-XCV) |
Type: | Hochschulschrift |
Type: | PhDThesis |
Exam Date: | 2023-07-11 |
Language: | English |
URN: | urn:nbn:de:gbv:3:4-1981185920-1128162 |
Abstract: | As ecometabolomics gains more and more interest, not just as a tool to investigate the metabolomic adaptations but also to bring them in context with the plant community level, the need for tailored and structured methods that effectively combine both the vast amount of metabolomics data and the natural diversity in ecological data increases rapidly. Using the secondary metabolite profiles in thirteen grassland plant species and their response to a changing neighbourhood regarding plant species richness and diversity caused by different seasons as an example setup, this thesis focused on providing a road map for integrating metabolomics data to complex ecological environments and implementing reproducible, standardised methods across multiple experimental setups as well as on adapting existing methods to the need of ecometabolomics data sets. Unravelling specific mechanisms reflected in the metabolic profiles will provide insights into underlying ecosystem functions. Da Ecometabolomics nicht nur als Werkzeug zur Untersuchung metabolischer Anpassungen, sondern auch zur Einordnung dieser im Kontext mit Pflanzengemeinschaften immer mehr Interesse gewinnt, steigt der Bedarf an maßgeschneiderten Methoden, die sowohl die Masse an metabolomischen, als auch die natürliche Vielfalt an ökologischen Daten effektiv kombinieren. Anhand von Sekundärmetabolit-Profilen in dreizehn Grasland Pflanzenarten und ihrer chemischen Antwort auf eine sich ändernde Pflanzengemeinschaft, konzentrierte sich diese Dissertation darauf, eine Roadmap für die Integration von Metabolomdaten in komplexe Umgebungen bereitzustellen und reproduzierbare, standardisierte Methoden über mehrere experimentelle Setups hinweg zu implementieren, sowie bestehende Methoden an die Bedürfnisse von Ecometabolomics-Datensätzen anzupassen. Die Entschlüsselung spezifischer Mechanismen, die sich in den metabolischen Profilen widerspiegeln, wird Einblicke in zugrunde liegende Ökosystemfunktionen liefern. |
URI: | https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/112816 http://dx.doi.org/10.25673/110861 |
Open Access: | Open access publication |
License: | (CC BY 4.0) Creative Commons Attribution 4.0 |
Appears in Collections: | Interne-Einreichungen |
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