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Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2022-06-01 - 2025-05-31

Die sensorische Qualität von Wein ist das Ergebnis einer Vielzahl von Wechselwirkungen zwischen allen im Wein enthaltenen chemischen Komponenten und spezifischen Umweltfaktoren, wie der Temperatur oder des Weins. Da die Weinqualität von zahlreichen Faktoren wie Sorte, Anbaubedingungen, Klimaveränderungen, Hefestämmen, Weinbereitungstechnologien und menschlichen Erfahrungen beeinflusst wird, ist die Bewertung der Weinqualität und deren Erhaltung – in Sinne der Reproduzierbarkeit von Jahr zu Jahr - heutzutage die größte Herausforderung sowohl für die Weinerzeuger als auch für die Weinwissenschaft. Weinbaupraktiken zielen in erster Linie darauf ab, qualitativ hochwertige Trauben zu erzeugen, die den Geschmack und die Aromen der Rebsorten und/oder die für eine bestimmte Region oder ein bestimmtes Terroir typischen Eigenschaften widerspiegeln. In Österreich ist der Districtus Austriae Controllatus (DAC) eine Klassifizierung für regionaltypische Qualitätsweine, die auf dem Weinmarkt für besondere Produkte sorgt. Eine genaue Bewertung und Beurteilung der Weinqualität, Identität und Typizität ist für Winzer von großer Bedeutung, um eine korrekte Weinklassifizierung und ein gezieltes Marketing durchzuführen. Ziel dieses Projekts ist die Bewertung der Trauben- und Weinqualität sowie die Charakterisierung und Vorhersage der regionaltypischen Qualität mit Hilfe von Element- und sensorischen Analysen, ungezielten und zielgerichteten metabolomischen und spektroskopischen Ansätzen sowie künstlicher Intelligenz. Die Traubenqualität ist der wichtigste Faktor für die Herstellung von Qualitätswein, und bei einige in Weintrauben enthaltenen Metaboliten kann ein enger Zusammenhang mit der Weinqualität bestehen. Dieser Zusammenhang zwischen den Traubenmetaboliten und der Weinqualität wird mit Hilfe von ungezielten Metabolomik- und Spektroskopieansätzen und mit Hilfe von Modellen zur Vorhersage der Weinqualität, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens erstellt werden, untersucht werden. Ein besonderer Schwerpunkt dieses Projekts ist eine detaillierte chemische Charakterisierung, die den Einfluss der Wiener Weinbauregion (Herkunft) auf den Wiener Gemischten Satz DAC und den Grünen Veltliner klären soll. Als Ergebnis des Projekts werden Software, Apps und ein einzigartiges Qualitätskennzeichen für die Vorhersage der Weinqualität und die Bewertung der Authentizität auf der Grundlage von im Projekt etablierten Datenbanken entwickelt. Diese Lösung wird so konzipiert, dass sie die Identität und Authentizität jeder einzelnen Flasche belegen und zurückverfolgen kann. Die Ergebnisse dieses Projekts zielen wiederum darauf ab, sowohl das Herkunftsmarketing als auch die künftige Erhaltung der Weinproduktionsprozesse und der Qualität von in Wien hergestellten Weinen zu unterstützen.
Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2020-08-01 - 2023-10-31

Der Forschungsauftrag hat zum Ziel, die Grundwasserneubildung in den unterschiedlichen meteorologischen Gegebenheiten der Alpen zu identifizieren und klimabedingte Änderungen dieser zu untersuchen. Andererseits gilt es, die Wasserreserven, die als Permafrosteis in intakten Blockgletschern gespeichert sind, zu quantifizieren. Damit soll der Wissenstand über die Auswirkungen des Klimawandels auf den alpinen Permafrost wesentlich erweitert werden, damit sich die öffentliche Hand frühzeitig auf die damit zusammenhängenden Herausforderungen vorbereiten kann.
Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2021-06-01 - 2025-10-31

Strain and process improvement is one of the most labor-intensive and time-consuming phases of biotechnology process development. High-throughput screening is usually in miniaturized static cultures which compromises scalability, so that further intermediate screening steps are needed. Maturing of existing technology to deal with additional cell culture types (i.e. mammalian cells) and incorporate further analytical developments to support metabolite and product screening requirements are identified as the key steps to creating a technology of commercial value. In this project, we propose to mature an existing µ-screening platform with two major pillars addressing these steps. Firstly, extending the applicability of the module to fermentation technology based on Chinese Hamster Ovary (CHO) cultures. Secondly, to expand the analytical value of the platform using a combination of valve technology and mass spectrometry to develop a fully integrated platform suitable for application in biotechnology facilities.

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