Discrimination between organically and conventionally grown winter wheat by means of holistic and selected analytical methods

Die Verordnung des Europäischen Rates (EC) 834/2007 erkennt das Recht des Konsumenten auf eine Entscheidung basierend auf vollständiger Information bezüglich der enthaltenen Zutaten im Produkt und deren Herkunft (Qualität der Verarbeitung). Die primäre Kennzeichnungsverordnung betont „organische“ Produktionsstandards ebenso wie die Notwendigkeit zur Kontrolle und Aufsicht. Jedoch ist zurzeit keine validierte Methode zur analytischen Diskriminierung zwischen „organischer“ und „konventioneller“ Herkunft von angebotenen Lebensmitteln verfügbar.
Das Ziel der Dissertationsarbeit war die Überprüfung der Möglichkeit mit ausgewählten analytischen und holistischen Methoden zwischen organisch und konventionell angebautem Weizen objektiv zu unterscheiden. Dies beinhaltete die Bestimmung des Gesamtstickstoff (Protein) nach Dumas, zweidimensionale Fluoreszenzdifferenz Gelelektrophorese (2D DIGE) und die Kupferchloridkristallisation. Zusätzlich wurde die Anzahl der Körner pro Ähre (Kornzahl) bestimmt. Alle Bestimmungen wurden an rückverfolgbaren in den Jahren 2005 – 2007 in Belgien gesammelten Proben des Winterweizen (Triticum aestivum L. cv. Cubus) durchgeführt. Statistisch signifikante (p < 0.05) Unterschiede wurden innerhalb der untersuchten Probengruppen sowohl in der Kornzahl, dem Gesamtsticksoff (Eiweißgehalt), als auch in der Gesamtausbeute gefunden, wobei in den meisten Fällen die konventionellen Proben höhere Kornzahlen und Gesamtsticksoff (Eiweißgehalte) aufwiesen. Eine mit der 2D DIGE kompatible Probenvorbereitungsmethode für Winterweizen wurde entwickelt und auf einen internen Winterweizenstandard sowie die entsprechenden Proben angewendet. Die organischen Proben waren im Vergleich mit den konventionellen Gegenstücken in allen Fällen durch eine kleinere Anzahl von signifikant (p < 0.05) stärker exprimierten Proteinspots gekennzeichnet. Gewisse Tendenzen in Richtung der Bevorzugung bestimmter Regionen von stärker ausgeprägten Proteinspots auf aufeinanderfolgenden 2D Abbildungen in Abhängigkeit von der landwirtschaftlichen Methode konnten zwar beobachtet werden, jedoch konnte kein universelles Markerprotein zur Unterscheidung von konventionell und biologisch angebautem Winterweizen identifiziert werden. Die rechnergestützte Verarbeitung der digitalisierten Kristallisierungsbilder mittels multivariater statistischer Analyse und der Regression partieller kleinster Quadrate ermöglichte eine 100%ig korrekte Vorhersage der landwirtschaftlichen Methode unbekannter Proben sowie der Beschreibung der Kristallisierungsbilder. Diese Vorhersage bezieht sich nur auf den hier verwendeten Datensatz (Proben einer Sorte von drei Standorten über zwei Jahre) und kann nicht ohne weiteres übertragen (generalisiert) werden. Die Ergebnisse deuten an, dass die Quantifizierung der beschriebenen Parameter ein hohes Potential zur Lösung der gestellten Aufgabe besitzt.