Plants are the primary producers of biomass and thereby the basis of all life. Many varieties are cultivated, mainly to produce food, but to an increasing amount as a source of renewable energy. Because of the limited acreage available, further improvements of cultivated species both with respect to yield and composition are inevitable. One approach to further progress in developing improved plant cultivars is a systems biology oriented approach. This work aimed to investigate the primary metabolism of the model plant A.thaliana and its relation to plant growth using quantitative genetics methods. A special focus was set on the characterization of heterosis, the deviation of hybrids from their parental means for certain traits, on a metabolic level. More than 2000 samples of recombinant inbred lines (RILs) and introgression lines (ILs) developed from the two accessions Col-0 and C24 were analyzed for 181 metabolic traces using gas-chromatography/ mass-spectrometry (GC-MS). The observed variance allowed the detection of 157 metabolic quantitative trait loci (mQTL), genetic regions carrying genes, which are relevant for metabolite abundance. By analyzing several hundred test crosses of RILs and ILs it was further possible to identify 385 heterotic metabolic QTL (hmQTL). Within the scope of this work a robust method for large scale GC-MS analyses was developed. A highly significant canonical correlation between biomass and metabolic profiles (r = 0.73) was found. A comparable analysis of the results of the two independent experiments using RILs and ILs showed a large agreement. The confirmation rate for RIL QTL in ILs was 56 % and 23 % for mQTL and hmQTL respectively. Candidate genes from available databases could be identified for 67 % of the mQTL. To validate some of these candidates, eight genes were re-sequenced and in total 23 polymorphisms could be found. In the hybrids, heterosis is small for most metabolites (< 20%). Heterotic QTL gave rise to less candidate genes and a lower overlap between both populations than was determined for mQTL. This hints that regulatory loci and epistatic effects contribute to metabolite heterosis. The data described in this thesis present a rich source for further investigation and annotation of relevant genes and may pave the way towards a better understanding of plant biology on a system level. / Pflanzen sind die Primärproduzenten von Biomasse und damit Grundlage allen Lebens. Sie werden nicht nur zur Gewinnung von Nahrungsmitteln, sondern zunehmend auch als Quelle erneuerbarer Energien kultiviert. Aufgrund der Begrenztheit der weltweit zu Verfügung stehenden Anbaufläche ist eine zielgerichtete Selektion und Verbesserung der verwendeten Sorten unabdingbar. Um solch eine kontinuierliche Verbesserung zu gewährleisten, ist ein grundlegendes Verständnis des biologischen Systems Pflanze nötig. Diese Arbeit hatte zum Ziel, den Primärmetabolismus der Modellpflanze A. thaliana mit Methoden der quantitativen Genetik zu untersuchen und in Beziehung zu Wachstum und Biomasse zu stellen. Insbesondere sollte Heterosis, die Abweichung von Hybriden in ihren Merkmalen vom Mittelwert der Eltern, auf Stoffwechselebene charakterisiert werden. Mit Hilfe der Gas Chromatographie/ Massen Spektrometrie (GC-MS) wurden über 2000 Proben von rekombinanten Inzucht Linien (RIL) und Introgressions Linien (IL) der Akzessionen Col 0 und C24 bezüglich des Vorkommens von 181 Metaboliten untersucht. Die beobachtete Varianz erlaubte die Bestimmung von 157 metabolischen QTL (mQTL), genetischen Regionen, die für die Metabolitkonzentrationen relevante Gene enthalten. Durch die Untersuchung von Testkreuzungen der RILs und ILs konnten weiterhin 385 heterotische metabolische QTL (hmQTL) identifiziert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine robuste Methode zur Auswertung von GC-MS Analysen entwickelt. Es wurde eine hoch signifikante kanonische Korrelation (r=0.73) zwischen Biomasse und Metabolitprofilen gefunden. Die unterschiedlichen Ansätze zur QTL Analyse, RILs und ILs, wurden verglichen. Dabei konnte gezeigt werden, daß die Methoden komplementär sind, da mit RILs gefundene mQTL zu 56% und hmQTL zu 23% in ILs bestätigt wurden. Durch den Vergleich mit Datenbanken wurden für 67% der mQTL Kandidatengene identifiziert. Um diese zu überprüfen wurden acht dieser Gene resequenziert und insgesamt 23 Polymorphismen darin bestimmt. Die Heterosis in den Hybriden ist für die meisten Metabolite gering (<20%). Für hmQTL konnten weniger Kandidatengene als für mQTL bestimmt werden und sie zeigten eine geringere Übereinstimmung in den beiden Populationen. Dies deutet darauf hin, daß regulatorische Loci und epistatische Effekte einen wichtigen Beitrag zur Heterosis besteuern. Die gewonnenen Daten stellen eine reiche Quelle für die weitergehende Untersuchung und Annotation relevanter Gene dar und ebnen den Weg für ein besseres Verständnis des Systems Pflanze.

Ziel der vorliegenden Arbeit war die Identifizierung genetischer Faktoren, die das Plasmaproteom regulieren. Die Untersuchungen wurden im Modellsystem einer F2-Kreuzung zweier Inzucht-Mausstämme (FVB.LDLR-/-, C57BL/6.LDLR-/-) durchgeführt, die sich in ihrer Atheroskleroseausprägung unterscheiden. Von jedem der 453 Tiere der F2-Generation wurden Plasmaproteomprofile mittels Massenspektrometrie (MALDI-TOF) generiert. Diese Spektren wurden in zwei unabhängigen Datenanalysen ausgewertet und eine Kopplungsanalyse (QTL-Analyse, quantitative trait loci) der Phänotypen mit jeweils 192 genetischen Markern in jedem der F2-Tiere durchgeführt. So wurden die Datensätze von Proteom und Genom miteinander kombiniert, um Genorte, die mit unterschiedlich regulierten Proteinen in Verbindung stehen, zu identifizieren. Dieser Ansatz ist bisher in der Literatur nicht beschrieben worden. In der vorliegenden Arbeit wird sowohl die Methodik der statistischen Auswertung als auch die weitere Analyse der generierten Daten beschrieben. Es wurden zahlreiche hochsignifikante Kopplungssignale gefunden, von denen zwei durch die Identifizierung von Proteinen verifiziert werden konnten. Es handelt sich hierbei um das Apo-A2 des HDL auf Chromosom 1 und Hämoglobin subunit alpha auf Chromosom 11. Eine Kolokalisation der gefundenen Proteine mit Loci der Atherosklerosedisposition konnte nicht identifiziert werden. Dieser Ansatz zeigt erstmals, dass eine hypothesenfreie Verbindung proteomischer und genomischer Daten möglich ist und zur Identifizierung genetisch regulierter Plasmaproteine beitragen kann.

Ziel der vorliegenden Arbeit war die Identifizierung genetischer Faktoren, die das Plasmaproteom regulieren. Die Untersuchungen wurden im Modellsystem einer F2-Kreuzung zweier Inzucht-Mausstämme (FVB.LDLR-/-, C57BL/6.LDLR-/-) durchgeführt, die sich in ihrer Atheroskleroseausprägung unterscheiden. Von jedem der 453 Tiere der F2-Generation wurden Plasmaproteomprofile mittels Massenspektrometrie (MALDI-TOF) generiert. Diese Spektren wurden in zwei unabhängigen Datenanalysen ausgewertet und eine Kopplungsanalyse (QTL-Analyse, quantitative trait loci) der Phänotypen mit jeweils 192 genetischen Markern in jedem der F2-Tiere durchgeführt. So wurden die Datensätze von Proteom und Genom miteinander kombiniert, um Genorte, die mit unterschiedlich regulierten Proteinen in Verbindung stehen, zu identifizieren. Dieser Ansatz ist bisher in der Literatur nicht beschrieben worden. In der vorliegenden Arbeit wird sowohl die Methodik der statistischen Auswertung als auch die weitere Analyse der generierten Daten beschrieben. Es wurden zahlreiche hochsignifikante Kopplungssignale gefunden, von denen zwei durch die Identifizierung von Proteinen verifiziert werden konnten. Es handelt sich hierbei um das Apo-A2 des HDL auf Chromosom 1 und Hämoglobin subunit alpha auf Chromosom 11. Eine Kolokalisation der gefundenen Proteine mit Loci der Atherosklerosedisposition konnte nicht identifiziert werden. Dieser Ansatz zeigt erstmals, dass eine hypothesenfreie Verbindung proteomischer und genomischer Daten möglich ist und zur Identifizierung genetisch regulierter Plasmaproteine beitragen kann.