Klassifizierung von Pollenproben mit spektroskopischen und spektrometrischen Methoden und multivariater Statistik

Abstract

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.

The investigation of pollen grain samples for characterization, classification and identification is still an analytical task that is both challenging and time-consuming, since it is mainly based on the morphological characteristics of the pollen grains. In order to develop approaches that are based on extensive molecular information and that lead to an automated classification, in this thesis, a combination of spectroscopic and spectrometric tools is discussed. It is already known that a fingerprint analysis of the chemical composition of pollen samples can be accomplished by Raman and infrared spectroscopies. Here, surface-enhanced Raman scattering (SERS), matrix-assisted laser desorption/ionisation time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS), and Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy of single pollen grains are successfully applied for the taxonomic classification of pollen samples. In addition to the application for taxonomic classification, it is conceivable that spectroscopic and spectrometric data could also be used to investigate chemical changes caused by environmental influences. As a first example for such an application, cherry leaf roll virus (CLRV) infected birch pollen are investigated and compared to samples from control plants. The results in this work indicate that spectroscopic and spectrometric methods are powerful analytical tools that may be useful for improved pollen investigation in different areas of research.