Seed germination and early plant development is a crucial phase of plants' life. Multiple internal and external stimuli influence germination progress and have a serious impact on a plant's survival and vitality. Biotic and abiotic stimuli trigger a whole range of changes, both on molecular and developmental levels, but the complex molecular mechanisms regulating these responses are far from being resolved. This thesis reviews the seed germination process and outlines the role of external stimuli in its progress. The experimental part describes the development of a method for seed germination monitoring, provides new insight into the role of hydrogen peroxide in germination, and analyzes effects of cadmium ions, temperature, salt and drought on proteome and metabolome of germinating seeds of Hordeum vulgare. In total, 2000 proteins and 800 metabolites were identified. The analyses revealed over 95 putative abiotic stress markers, including 63 and 36 proteins and metabolites, respectively

Artikel beim Journal of Dairy Science angenommen Companion manuscripts Part I und III: Aspects of transition cow metabolomics - Part I: Effects of a metaphylactic butaphosphan and cyanocobalamin treatment on the metabolome in liver, blood, and urine in cows with different liver metabotypes. M. Schären and T. Snedec, B. Riefke, M. Slopianka, M. Keck, S. Gruendemann, J. Wichard, N. Brunner, S. Klein, K. B. Theinert, F. Pietsch, A. Leonhardt, S. Theile, F. Rachidi, A. Kaiser, G. Köller, E. Bannert, J. Spilke, and A. Starke Aspects of transition cow metabolomics - Part III: Alterations in the metabolome of liver and blood throughout the transition period in cows with different liver metabotypes. M. Schären, B. Riefke, M. Slopianka, M. Keck, S. Gruendemann, J. Wichard, N. Brunner, S. Klein, T. Snedec, K. B. Theinert, F. Pietsch, F. Rachidi, G. Köller, E. Bannert, J. Spilke, and A. Starke

When microalgae are exposed to changing environmental conditions, e.g., light-dark cycles or oscillations in nutrient availability (CO2, nitrogen, phosphate or silicate) they respond with metabolic changes in the carbon allocation pattern. Short time regulations in the time range of few seconds to minutes can be mirrored best by mass spectroscopy based metabolomics. However, these snap shots do not reflect the alterations in the carbon flow to the cellular macromolecules like protein, carbohydrate or lipid. In this review it is shown how the combination of FTIR spectroscopy and Chla-in-vivo-fluorescence based electron transport rates can reveal changes in the metabolic flux rates of carbon during a shift of the environmental conditions. The review will demonstrate in which time range FTIR spectroscopy can deliver significant information and how FTIR spectroscopy data can synergistically support metabolome analysis by mass-spectroscopy.

Regensburg, Univ., Diss., 2008

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Körperliche Aktivität ist eine wirkungsvolle Maßnahme der kardiovaskulären Prävention. In der vorliegenden Arbeit habe ich metabolische Mediatoren identifiziert, die vor der Entstehung von Atherosklerose schützen könnten. Hierfür wurden Daten bezüglich körperlicher Aktivität und vaskulärer Phänotypen von 2160 Teilnehmer der LIFE Heart Study analysiert. In einer Metabolomanalyse wurden 81 Metabolite des Aminosäure- und Acylcarnitinstoffwechsels mittels Flüssigchromatographie und Tandem-Massensprektrometrie (LC-MS/MS) bestimmt. Um kausale Beziehungen aufzudecken, untersuchten wir mittels Mediationsanalyse Interaktionen zwischen körperlicher Aktivität, Metabolite und Atherosklerosephänotypen. Anamnestisch erfasste sportliche Aktivität war mit einer signifikant geringeren Atheroskleroseausprägung assoziiert: Die Odds Ratio (OR) betrug für das Vorhandensein eines Atherosklerose-Subphänotyps 0,76 (95 % KI 0,62–0,94), für Carotisplaque OR 0,79 (0,66–0,96) und für die periphere arterielle Verschlusskrankheit (pAVK) OR 0,74 (0,56–0,98). 12 Aminosäuren, freies Carnitin und fünf Acylcarnitine waren mit sportlicher Aktivität assoziiert. Von diesen waren acht Metabolite außerdem mit der Ausprägung von Atherosklerose assoziiert. Mittels Mediationsanalyse wurde ein Cluster von Aminosäuren identifiziert, die als mögliche kausale Mediatoren der Atheroprotektion angesehen werden können: Arginin, Glutamin, Pipecolinsäure, Taurin. Dagegen waren Metabolite aus dem Carnitin Metabolismus mit körperlicher Inaktivität und einer erhöhten Atheroskleroseprävalenz assoziiert: freies Carnitin, Acetylcarnitin und Octadecenoylcarnitin. Die Untersuchung des Metaboloms, der körperlichen Aktivität und der Atherosklerose mit Hilfe der Mediationsanalyse bietet neue Einsichten in den komplexen Prozess der Atheroprotektion und Atheroskleroseprävalenz. Hier sind sowohl Metabolite mit antioxidativen und endothelialen Effekten als auch Metabolite, die in den Prozess der Insulinsensitivität involviert sind, beteiligt. Die Ergebnisse eröffnen jetzt neue Möglichkeiten, um Ziele für präventive und therapeutische Interventionen der Athersoskleroseprävention zu verfolgen.:Bibliographische Beschreibung...............................................................................................................3 1. Einführung................................................................................................................5 1.1 Körperliche Aktivität................................................................................................5 1.2 Die Harvard Alumni Health Study...........................................................................6 1.3 Die LE-Heart Studie...............................................................................................7 1.4 Die Berechnung der körperlichen Aktivität.............................................................8 1.5 Untersuchungsmöglichkeiten zur Skalierung der Atherosklerose..........................9 1.5.1 Koronarangiographie...........................................................................................9 1.5.2 Ankle-brachial-index (ABI) ................................................................................10 1.5.3 Farbkodierte Doppler-/Duplexsonographie der hirnversorgenden Gefäße……10 1.6 Metabolomanalyse zur Bewertung des Stoffwechsels.........................................12 1.7 Ziele der Arbeit.....................................................................................................13 2. Publikation..............................................................................................................14 2.1 Introduction...........................................................................................................15 2.2 Methods................................................................................................................16 2.3 Results……………………….................................................................................18 2.4 Discussion ...........................................................................................................20 2.5 References ..........................................................................................................22 3. Zusammenfassung ................................................................................................24 4. Anlagen .................................................................................................................29 4.1 Literaturverzeichnis .............................................................................................29 4.2 Verzeichnis der verwendeten Abkürzungen und Symbole ..................................33 4.3 Abbildungs- und Tabellenverzeichnis ..................................................................34 4.4 Darstellung des eigenen Beitrags an der wissenschaftlichen Arbeit………….…35 4.5 Erklärung über die eigenständige Anfertigung der Arbeit ....................................36 4.6 Curriculum vitae...................................................................................................37 4.7 Danksagung ........................................................................................................39 5. Supplement ...........................................................................................................40

Toxoplasma gondii bildet im Nerven- und Muskelgewebe seines Zwischenwirts persistente enzystierte Bradyzoiten, die Immunreaktionen und medizinischen Behandlungen entgehen. Der experimentelle Zugang zu reifen Zysten ist auf ex vivo Modelle beschränkt und die Bradyzoiten-Biologie unzureichend erforscht. Das Metabolom oder Wirtszell-Bradyzoiten-Interaktionen und Persistenzmechanismen sind mit aktuellen in vitro und in vivo Modellen schwer zu adressieren. Um dies zu ermöglichen, war es das Ziel dieser Arbeit ein in vitro Modell zur Generierung reifer T. gondii Zysten zu etablieren und zu charakterisieren. Dieses System wurde verwendet, um (1) das Metabolom von reifen enzystierten Bradyzoiten im Vergleich zu Tachyzoiten zu charakterisieren, (2) Wirtszell-Bradyzoiten-Interaktionen zu untersuchen und (3) einen Zellteilungsmarker für Bradyzoiten zu etablieren. Bradyzoiten wurden in ausdifferenzierten menschlichen Myotuben generiert und zeigten typische ultrastrukturelle Charakteristika und Antigenexpression. Die Bradyzoiten zeigten auch funktionelle Merkmale wie Resistenz gegen Pepsin, Temperatur und Antiparasitika, die von der Reifungszeit abhängig waren. Der metabolische Fingerabdruck von Bradyzoiten wurde mit Tachyzoiten mit Hilfe einer ungezielten HILIC-UHPLC / MS-basierten Metabolomik-Plattform verglichen. Während die Hemmung der Aconitase durch Natriumfluoracetat letal in Tachyzoiten wirkte, tolerierten Bradyzoiten eine längere Hemmung des Enzyms. Stabile isotopenmetabolische Markierung und pharmakologische Modulation des Wirt Lipidstoffwechsels wiesen auf eine entscheidende Rolle der Wirts Carnitinester für den Fettsäureimport und die Entgiftung der antimikrobiellen Linolsäure hin. Um einen Zellteilungsmarker auf Einzelzellebene zu entwickeln, wurden Klick-Chemie nachweisbare Nukleosidanaloga auf Toxizität in beiden Stadien und ihr jeweiliges Inkorporationsprofil untersucht. Drei der Analoga wurden ohne toxische Wirkungen in die DNA von beiden Stadien eingebaut. / Toxoplasma gondii forms persistent encysted bradyzoites inside neuronal and muscle tissue of its intermediate host, which resist immune responses and medical treatments. Experimental access to mature tissue cysts is limited to ex vivo models and the biology of bradyzoites remains understudied. Aspects like the metabolome or bradyzoite-host-interactions and mechanisms of persistence are difficult to address using current in vitro and in vivo models. To overcome these restrictions, the aim of this thesis was the establishment and characterization of an in vitro model for the generation of matured T. gondii tissue cysts. This system then should be used to (1) characterize the metabolome of matured encysted bradyzoites in comparison with tachyzoites, (2) interrogate bradyzoite-host-interactions and (3) establish a cell division marker for bradyzoites that allows studying bradyzoite heterogeneity. Encysted bradyzoites were grown in terminally differentiated human myotubes and showed typical ultrastructural hallmarks and antigen expression. These bradyzoites contained functional hallmarks like resistance to pepsin, temperature and commonly used antiparasitics that were dependent on maturation time. The metabolic fingerprint of bradyzoites was compared to tachyzoites using an untargeted HILIC-UHPLC / MS based metabolomics platform. While tachyzoites succumbed to inhibition of their aconitase by sodium fluoroacetate, bradyzoites tolerated prolonged inhibition of this enzyme. Further, stable isotope-metabolic labeling and pharmacological modulation of host lipid metabolism indicated a critical role of host carnitine esters for fatty acid import and for the detoxification of antimicrobial linoleic acid. To develop a single cell-resolved cell division marker, we screened click chemistry-detectable nucleoside analogues for toxicity on both stages and their respective incorporation profile. Three compounds labelled both bradyzoite and tachyzoite nuclei without toxic effects.

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In der vorliegenden Dissertation wird die Entwicklung eines phylogenetischen DNA Microarrays, die Analyse von mehreren Microarray-Genexpressionsdatensätzen und neue Ansätze für die Datenanalyse und Interpretation der Ergebnisse vorgestellt. Die Entwicklung und Analyse der Daten eines phylogenetischen DNA Microarrays wird in der ersten Publikation dargestellt. Ich konnte zeigen, dass die Spezies-Detektion mit phylogenetischen Microarrays durch die Datenanalyse mit einem linearen Regressionsansatz signifikant verbessert werden kann. Standard-Methoden haben bislang nur Signalintensitäten betrachtet und eine Spezies als an- oder abwesend bezeichnet, wenn die Signalintensität ihres Messpunktes oberhalb eines willkürlich gesetzten Schwellenwertes lag. Dieses Verfahren ist allerdings aufgrund von Kreuz-Hybridisierungen nicht auf sehr nah verwandte Spezies mit hoher Sequenzidentität anwendbar. Durch die Modellierung des Hybridisierungs und Kreuz-Hybridisierungsverhaltens mit einem linearen Regressionsmodell konnte ich zeigen, dass Spezies mit einer Sequenzähnlichkeit von 97% im Markergen immer noch unterschieden werden können. Ein weiterer Vorteil der Modellierung ist, dass auch Mischungen verschiedener Spezies zuverlässig vorhergesagt werden können. Theoretisch sind auch quantitative Vorhersagen mit diesem Modell möglich. Um die großen Datenmengen, die in öffentlichen Microarray-Datenbanken abgelegt sind besser nutzen zu können, bieten sich Meta-Analysen an. In der zweiten Publikation wird eine explorative Meta-Analyse auf Arabidopsis thaliana-Datensätzen vorgestellt. Mit der Analyse verschiedener Datensätze, die den Einfluss von Pflanzenhormonen, Pathogenen oder verschiedenen Mutationen auf die Genexpression untersucht haben, konnten die Datensätze anhand ihrer Genexpressionsprofile in drei große Gruppen eingeordnet werden: Experimente mit Indol-3-Essigsäure (IAA), mit Pathogenen und andere Experimente. Gene, die charakteristisch für die Gruppe der IAA-Datensätze beziehungsweise für die Gruppe der Pathogen-Datensätze sind, wurden näher betrachtet. Diese Gene hatten Funktionen, die bereits mit Pathogenbefall bzw. dem Einfluss von IAA in Verbindung gebracht wurden. Außerdem wurden Hypothesen über die Funktionen von bislang nicht annotierten Genen aufgestellt. In dieser Arbeit werden auch Primäranalysen von einzelnen Arabidopsis thaliana Genexpressions-Datensätzen vorgestellt. In der dritten Publikation wird ein Experiment beschrieben, das durchgeführt wurde um herauszufinden ob Mikrowellen-Strahlung einen Einfluss auf die Genexpression einer Zellkultur hat. Dazu wurden explorative Analysemethoden angewendet. Es wurden geringe aber signifikante Veränderungen in einer sehr kleinen Anzahl von Genen beobachtet, die experimentell bestätigt werden konnten. Die Funktionen der regulierten Gene und eine Meta-Analyse mit öffentlich zugänglichen Datensätzen einer Datenbank deuten darauf hin, dass die pflanzliche Zellkultur die Strahlung als eine Art Energiequelle ähnlich dem Licht wahrnimmt. Des weiteren wird in der vierten Publikation die funktionelle Analyse eines Arabidopsis thaliana Genexpressionsdatensatzes beschrieben. Die Analyse der Genexpressions eines pflanzlichen Tumores zeigte, dass er seinen Stoffwechsel von aerob und auxotroph auf anaerob und heterotroph umstellt. Gene der Photosynthese werden im Tumorgewebe reprimiert, Gene des Aminosäure- und Fettstoffwechsels, der Zellwand und Transportkanäle werden so reguliert, dass Wachstum und Entwicklung des Tumors gefördert werden. In der fünften Publikation in dieser Arbeit wird GEPAT (Genome Expression Pathway Analysis Tool) beschrieben. Es besteht aus einer Internet- Anwendung und einer Datenbank, die das einfache Hochladen von Datensätzen in die Datenbank und viele Möglichkeiten der Datenanalyse und die Integration anderer Datentypen erlaubt. In den folgenden zwei Publikationen (Publikation 6 und Publikation 7) wird GEPAT auf humane Microarray-Datensätze angewendet um Genexpressionsdaten mit weiteren Datentypen zu verknüpfen. Genexpressionsdaten und Daten aus vergleichender Genom-Hybridisierung (CGH) von primären Tumoren von 71 Mantel-Zell-Lymphom (MCL) Patienten ermöglichte die Ermittlung eines Prädiktors, der die Vorhersage der Überlebensdauer von Patienten gegenüber herkömmlichen Methoden verbessert. Die Analyse der CGH Daten zeigte, dass auch diese für die Vorhersage der Überlebensdauer geeignet sind. Für den Datensatz von Patienten mit großzellig diffusem B-Zell-Lymphom DLBCL konnte aus den Genexpressionsdaten ebenfalls ein neuer Prädiktor vorgeschlagen werden. Mit den zwischen lang und kurz überlebenden Patienten differentiell exprimierten Genen der MCL Patienten und mit den Genen, die zwischen den beiden Untergruppen von DLBCL reguliert sind, wurden Interaktionsnetzwerke gebildet. Diese zeigen, dass bei beiden Krebstypen Gene des Zellzyklus und der Proliferation zwischen Patienten mit kurzer und langer Überlebensdauer unterschiedlich reguliert sind. / In this thesis, the development of a phylogenetic DNA microarray, the analysis of several gene expression microarray datasets and new approaches for improved data analysis and interpretation are described. In the first publication, the development and analysis of a phylogenetic microarray is presented. I could show that species detection with phylogenetic DNA microarrays can be significantly improved when the microarray data is analyzed with a linear regression modeling approach. Standard methods have so far relied on pure signal intensities of the array spots and a simple cutoff criterion was applied to call a species present or absent. This procedure is not applicable to very closely related species with high sequence similarity because cross-hybridization of non-target DNA renders species detection impossible based on signal intensities alone. By modeling hybridization and cross-hybridization with linear regression, as I have presented in this thesis, even species with a sequence similarity of 97% in the marker gene can be detected and distinguished from related species. Another advantage of the modeling approach over existing methods is that the model also performs well on mixtures of different species. In principle, also quantitative predictions can be made. To make better use of the large amounts of microarray data stored in public databases, meta-analysis approaches need to be developed. In the second publication, an explorative meta-analysis exemplified on Arabidopsis thaliana gene expression datasets is presented. Integrating datasets studying effects such as the influence of plant hormones, pathogens and different mutations on gene expression levels, clusters of similarly treated datasets could be found. From the clusters of pathogen-treated and indole-3-acetic acid (IAA) treated datasets, representative genes were selected which pointed to functions which had been associated with pathogen attack or IAA effects previously. Additionally, hypotheses about the functions of so far uncharacterized genes could be set up. Thus, this kind of meta-analysis could be used to propose gene functions and their regulation under different conditions. In this work, also primary data analysis of Arabidopsis thaliana datasets is presented. In the third publication, an experiment which was conducted to find out if microwave irradiation has an effect on the gene expression of a plant cell culture is described. During the first steps, the data analysis was carried out blinded and exploratory analysis methods were applied to find out if the irradiation had an effect on gene expression of plant cells. Small but statistically significant changes in a few genes were found and could be experimentally confirmed. From the functions of the regulated genes and a meta-analysis with publicly available microarray data, it could be suspected that the plant cell culture somehow perceived the irradiation as energy, similar to perceiving light rays. The fourth publication describes the functional analysis of another Arabidopsis thaliana gene expression dataset. The gene expression data of the plant tumor dataset pointed to a switch from a mainly aerobic, auxotrophic to an anaerobic and heterotrophic metabolism in the plant tumor. Genes involved in photosynthesis were found to be repressed in tumors; genes of amino acid and lipid metabolism, cell wall and solute transporters were regulated in a way that sustains tumor growth and development. Furthermore, in the fifth publication, GEPAT (Genome Expression Pathway Analysis Tool), a tool for the analysis and integration of microarray data with other data types, is described. It consists of a web application and database which allows comfortable data upload and data analysis. In later chapters of this thesis (publication 6 and publication 7), GEPAT is used to analyze human microarray datasets and to integrate results from gene expression analysis with other datatypes. Gene expression and comparative genomic hybridization data from 71 Mantle Cell Lymphoma (MCL) patients was analyzed and allowed proposing a seven gene predictor which facilitates survival predictions for patients compared to existing predictors. In this study, it was shown that CGH data can be used for survival predictions. For the dataset of Diffuse Large B-cell lymphoma (DLBCL) patients, an improved survival predictor could be found based on the gene expression data. From the genes differentially expressed between long and short surviving MCL patients as well as for regulated genes of DLBCL patients, interaction networks could be set up. They point to differences in regulation for cell cycle and proliferation genes between patients with good and bad prognosis.

Metabonomics bildet das Ende der Omics-Kaskade und stellt eine top-down-Strategie zur Erfassung und Interpretation des Metaboloms, d. h. der Gesamtheit aller niedermolekularen Metaboliten in einem intakten Organismus, dar. Ziel der Technik ist es, mittels geeigneter ungerichteter Screeningverfahren in nicht-invasiv zu gewinnenden biologischen Proben wie Urin oder Blut charakteristische Metabolitenprofile zu bestimmen. Im Kontext des Metabonomics wurde in Anlehnung an den Geno- bzw. Phänotyp hierfür der Begriff „Metabotyp“ geprägt. Durch biostatistische Methoden, die auf Mustererkennung (pattern recognition) basieren, können Signaturen gegenübergestellt und auf diesem Weg gruppenspezifische Metaboliten, d. h. Biomarker bzw. Metabolitenmuster, extrahiert werden. Metabonomics kann folglich als Fusion klassischer bioanalytischer und biostatistischer Verfahren aufgefasst werden. Seit der Einführung im Jahr 1999 hat sich das Konzept des Metabonomics in mehrere Richtungen weiterentwickelt. So gab es Bestrebungen, die Technik, die ursprünglich zur Prädiktion von toxischen Effekten bei der Arzneistoffentwicklung etabliert wurde, auf Fragestellungen zu übertragen, die den Menschen im Mittelpunkt haben. Neben präklinischen Anwendungen verfolgt man mit Metabonomics zunehmend das Ziel, einer personalisierten Medizin und Ernährung einen Schritt näher zu kommen. Da sich die ursprünglich eingesetzte NMR-Technik als zu unempfindlich und die resultierenden Metabolitenprofile als zu anfällig gegenüber biologischen und analytischen Einflussgrößen (Confoundern) erwiesen haben, wurde parallel auf sensitivere Verfahren wie die Massenspektrometrie gesetzt. Insbesondere die Kopplung mit der Hochdruckflüssigchromatographie erwies sich hierbei für das Metabolitenscreening als geeignet. Schnell wurde allerdings klar, dass aus den klassischen full scan/TOF-Methoden Datensätze resultierten, die häufig zu komplex waren, um mit nachgeschalteten chemometrischen Verfahren die „Spreu vom Weizen trennen“ zu können. Da sich Metabolitendatenbanken bisher noch im Aufbau befinden, ist die Identifizierung der Marker mit zusätzlichen Schwierigkeiten verbunden und bedarf aufwändiger analytischer Verfahren. Eine Strategie stellt daher die Beschränkung auf ein Metabolitensubset dar. Indem man sich auf Metabolitenklassen fokussiert, die einen Bezug zum untersuchten Mechanismus haben, können die Erfolgsaussichten bei der Identifizierung charakteristischer Biomarker deutlich erhöht werden. Aufgrund zahlreicher exogener und endogener Faktoren (Arzneistoffe, Industriechemikalien, Nahrungsbestandteile, Tabakrauchbestandteile, Produkte der Lipidperoxidation etc.) ist der menschliche Organismus stets einer Vielzahl an elektrophilen Verbindungen ausgesetzt. Oxidative Schädigungen an Strukturen wie der DNA, Proteinen und Lipiden werden mit einer Reihe von Krankheitsbildern in Zusammenhang gebracht, darunter Parkinson, Alzheimer, Krebs und Volkskrankheiten wie Arteriosklerose, Allergien und koronare Herzerkrankungen. Mit dem Glutathionsystem verfügt der Körper über einen wirksamen Detoxifizierungsmechanismus. Das Tripeptid Glutathion reagiert als Nukleophil mit den exogen oder endogen gebildeten elektrophilen Intermediaten. Endprodukte sind Merkaptursäuren (N-Acetyl-L-Cystein-Addukte) bzw. deren Sulfoxide, die in erster Linie mit dem Urin ausgeschieden werden. Folglich besteht zwischen diesen Merkaptursäurederivaten und der elektrophilen Belastung eines Organismus ein direkter Zusammenhang. Vor diesem Hintergrund war es das Ziel der Arbeit, einen nicht-invasiven Metabonomicsansatz zur Anwendung am Menschen zu entwickeln. Durch die Fokussierung des Metabolitenscreenings auf die Effekt-, Dosis- und Suszeptibilitätsmarkerklasse der Merkaptursäuren sollten hierbei die Erfolgsaussichten im Hinblick auf die Identifizierung potentieller Biomarker für diverse toxikologische sowie medizinische Endpunkte erhöht werden. / Metabonomics forms the end of the omics-cascade and represents a top-down strategy for the interpretation of the metabolome, i. e. all the low molecular weight metabolites in an intact organism. The aim of the approach is to analyse characteristic metabolite profiles by suitable untargeted screening methods in biological samples like urine or blood that can be obtained in a non-invasive manner. In the context of metabonomics, the term “metabotype” was defined according to the geno- and phenotype, respectively. Biostatistical methods based on pattern recognition techniques allow comparing metabolic signatures and extracting group specific metabolites and biomarkers. Therefore, metabonomics can be regarded as the fusion of bioanalytical and biostatistical techniques. Since its introduction in 1999, the concept of metabonomics has permanently gained importance in many fields of scientific research. One aim was to transfer the methodology, which was originally established to predict toxic effects in drug development processes, to human issues. Apart from preclinical questions, metabonomics is increasingly applied in the area of personalised medicine and nutrition. As the NMR technique used by pioneers of the field was too insensitive and the resulting metabolite profiles were too susceptible to biological and analytical confounders, more sensitive techniques like mass spectrometry were more and more applied. Especially mass spectrometry in combination with high performance liquid chromatography showed great promise for the screening of metabolites. However, after a very short time, it was clear that the data sets resulting from full scan/TOF-methods were too complex to “separate the wheat from the chaff” with chemometric procedures. Metabolite databases are still under construction, and therefore marker identification is challenging and requires complex analytical techniques. Thus, one strategy is to concentrate on a certain metabolite subset. The focus on a metabolite class with a close relation to the mechanism under investigation can considerably increase the prospects of success in the biomarker identification process. Due to a variety of exogenous and endogenous factors (drugs, industrial chemicals, food ingredients, and tobacco smoke) the human organism is steadily confronted with a multitude of electrophilic compounds. Oxidative damage of the DNA, proteins, and lipids is associated with the development of diseases like Parkinson’s, Alzheimer’s, cancer and widespread diseases like arteriosclerosis, allergies and coronary heart diseases. With the glutathione system the human organism is equipped with an efficient detoxification mechanism. The tripeptide glutathione reacts as nucleophile with exogenously and endogenously formed electrophilic intermediates. End products are mercapturic acids (N-acetyl-L-cysteine-adducts) and respective sulfoxides that are predominantly excreted with urine. Therefore, there is a close relationship between these mercapturic acid patterns and the electrophilic burden of an organism. In this context, the aim of this thesis was to develop a non-invasive human metabonomics approach that focuses the metabolite screening on the effect, dose and susceptibility marker class of the mercapturic acids. Thus, the prospects of success regarding the identification of potential biomarkers for various toxicological and pathological endpoints should be increased.