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28.03.2024
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Klassifizierung von Pollenproben mit spektroskopischen und spektrometrischen Methoden und multivariater Statistik

Seifert, Stephan - Humboldt-Universität Berlin (2016)


In dieser Arbeit werden spektroskopische und spektrometrische Methoden diskutiert, um Verfahren auf Grundlage von umfassenden, molekularen Informationen für die Charakterisierung, Klassifizierung und Identifizierung von Pollen zu entwickeln. Es ist bereits bekannt, dass Raman- und Infrarot-Spektroskopie spezifische Fingerabdrücke der chemischen Zusammensetzung von Pollen liefern können. Im Rahmen dieser Arbeit werden nun die oberflächenverstärkte Raman-Streuung (surface-enhanced Raman scattering, SERS), die matrix-assisted laser desorption/ionisation time-of-flight-Massenspektrometrie (MALDI-TOF MS) und die Fourier-Transform-Infrarot-Spektroskopie (FTIR-Spektroskopie) einzelner Pollenkörner für die taxonomische Klassifizierung eingesetzt. Neben der Anwendung zur taxonomischen Klassifizierung können spektroskopische und spektrometrische Methoden auch zur Erkennung von Unterschieden, die durch Umwelteinflüsse verursacht werden, eingesetzt werden. Als ein erstes Beispiel dieser Anwendung werden cherry leaf roll virus (CLRV) infizierte Birkenpollen untersucht und mit Pollen von Kontrollpflanzen verglichen. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass spektroskopische und spektrometrische Methoden vielversprechend für die Pollenanalytik in vielen verschiedenen Forschungsgebieten sind.


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