LFN Wirkstoffe Seed Money - Glucosinolate

Brassica-Gemüse ist reich an verschiedenen sekundären Pflanzenstoffen, die die Immunfunktion unterstützen und chronischen Krankheiten beim Menschen vorbeugen. Die schützende Wirkung wird hauptsächlich den spezifischen Hydrolyseprodukten von Glucosinolaten, einer Gruppe von Sekundärmetaboliten, zugeschrieben. Die Hydrolyse von Glucosinolaten wird durch die Aktivität verschiedener pflanzlicher Enzyme beeinflusst, was zur Bildung von Nitrilen, Epithionitrilen oder Aminen führt. Um das Verständnis der Anreicherung von Glucosinolat-verwandten Verbindungen in Brassica-Gemüsesorten als Voraussetzung für die Optimierung der Pflanzenqualität zu verbessern, ist es unerlässlich, die Hydrolysemuster zu untersuchen und modifizierende Proteine zu identifizieren. In einem Feldversuch im Jahr 2023 haben wir 318 Akzessionen verschiedener B. oleracea-Gemüsesorten (Kohlrabi, Weißkohl, Rotkohl, Wirsing, Blumenkohl, Brokkoli, Grünkohl) am IGZ angebaut und deren Glucosinolate (durchschnittlich 10 Metaboliten pro Akzession) und Glucosinolat-Hydrolyseprodukte (durchschnittlich 20 Metaboliten pro Akzession) quantifiziert. Die ersten Ergebnisse zeigen eine hohe Vielfalt der Metabolitenprofile zwischen den Gemüsesorten und zwischen den Akzessionen innerhalb der Gemüsesorten. In dem vorgeschlagenen Projekt wollen wir multivariate Datenanalysemethoden auf eine große Anzahl von Akzessionen anwenden, um die analytischen Datensätze zu untersuchen und zu integrieren. Nach einer ersten Datenuntersuchung mittels PCA und hierarchischer Clusteranalyse wird die komplexe Korrelationsstruktur der bipartiten Beziehung zwischen den Glucosinolatgehalten und den assoziierten Hydrolyseprodukten mit Hilfe von Ansätzen wie PLS2-Regression, (regulierte) kanonische Korrelationsanalyse und einem Relevanznetzwerk analysiert. Die Analyse wird die Identifizierung von akzessionsspezifischen Mustern der Sekundärmetabolitenbildung in Bezug auf die phylogenetischen Beziehungen unterstützen und anschließend die Proben- und Zielauswahl für zukünftige molekulare Analysen leiten, z. B. zur Charakterisierung noch unbekannter Modifikatorproteine. Die Projektergebnisse werden nach ihrer Veröffentlichung als interaktive Webanwendung in der Food Systems Biology Database (https://fsbi-db.de/) zur Verfügung gestellt, um zukünftige Forschungsprojekte zu fördern. Mit diesem Projekt wollen wir eine Zusammenarbeit zwischen IGZ und LSB aufbauen und die Grundlage für Folgeanträge im Hinblick auf die computergestützte Analyse von Multi-Omics-Datensätzen und die Anwendung der komplementären Analyseplattformen schaffen.

Brassica-Gemüse ist reich an verschiedenen sekundären Pflanzenstoffen, die die Immunfunktion unterstützen und chronischen Krankheiten beim Menschen vorbeugen. Großen Anteil an diesen schützenden Wirkungen werden bestimmten Abbau-Produkten von Senfölglykosiden, den Glucosinolaten zugeschrieben. Diese Sekundärmetabolite werden durch spezifische pflanzliche Enzyme modifiziert. Um ihre Anreicherung in Kohlgemüse besser zu verstehen und damit auch die Pflanzenqualität zu verbessern, sollen die unterschiedlichen Hydrolyse-Muster untersucht und die modifizierenden Proteine identifiziert werden.

Ziel des Vorhabens ist es daher, mithilfe multivarianter Datenanalysemethoden sortenspezifische Muster bei der Bildung von Sekundärmetaboliten in Kohlgemüse (Brassica oleracea) in Hinblick auf ihre entwicklungsgeschichtlichen Verwandtschaftsverhältnisse zu identifizieren. Außerdem sollen sie als Anhaltspunkte für die Charakterisierung von bisher unbekannten modifizierenden Enzymen dienen.

Als Datengrundlage dienen Metaboliten-Profile von 317 Sorten Kohlgemüse: Kohlrabi, Weißkohl, Rotkohl, Wirsing, Blumenkohl, chinesischer Brokkoli, Grünkohl. Die Profile stammen aus einem Feldversuch am IGZ im Sommer 2023. Die Ergebnisse werden als interaktive Webanwendung innerhalb der Food Systems Biology Database zur Verfügung gestellt.

Mit dem von der Leibniz-Gemeinschaft geförderten Projekt wird der Grundstein für eine vertiefte gemeinsame Zusammenarbeit von IGZ und LSB für die computergestützte Analyse von Multi-omics-Datensätzen und die Anwendung der komplementären analytischen Plattformen der beiden Institute gelegt.

Leibniz-Gemeinschaft

Leibniz-Forschungsnetzwerk (LFN) Wirkstoffe Seed Money