Das zentrale Ziel der Ökometabolomik ist es, chemische Merkmale auszumachen, die die molekulare Funktion erklären. Dabei ist die größte Herausforderung, Verbindungen zu identifizieren, da konstitutive Referenzspektren fehlen und eine enorme Anzahl völlig unbekannter Verbindungen sowie unzureichende bioinformatische Methoden zur Analyse großer Datensätze existieren. In dieser Studie stellen IPB-Forscherinnen und -Forscher gemeinsam mit niederländischen Kollegen ein interdisziplinäres methodisches Framework vor, das Ökometabolomanalysen verbessert, da es ein besseres Verständnis der Chemodiversität und einen tieferen Einblick in biochemische Prozesse ermöglicht als das Metaboliten-Fingerprinting allein. Anhand der Verwendung und Erweiterung eines repräsentativen Datensatzes von Bryophyten in ihrer bioinformatischen Analyse zeigten die Autoren, dass verschiedene Arten in einer automatisierten Wirkstoffklassifizierung unterschieden werden können. Ihre Studie erlaubte zudem detaillierte Einblicke in die ökologische Rolle der biochemischen Bestandteile von Bryophyten im Hinblick auf saisonale Schwankungen. Sie stellten weiterhin heraus, dass die Klassifizierung von Verbindungen verbessert werden kann, indem man bestehende Spektrenbibliotheken durch konstitutive Referenzspektren ergänzt. Außerdem zeigten sie, dass die Verallgemeinerung von Verbindungsklassen zum besseren Verständnis der molekularen ökologischen Funktionsweise beiträgt und dazu genutzt werden kann, neue Forschungshypothesen aufzustellen.
Peters, K.; Treutler, H.; Döll, S.; Kindt, A.S.D.; Hankemeier, T.; Neumann, S. Chemical Diversity and Classification of Secondary Metabolites in Nine Bryophyte Species. Metabolites 2019, 9, 222. DOI: 10.3390/metabo9100222