• A headspace vial with inserted SPME fiber
  • An HTPLC plate with fluorescent zones
  • A plot showing similarities between solvent
  • An HPTLC analysis of essential oil
  • Vials in an autosampler

Bioraffinerie-Analytik

Die Forschungsgruppe "Bioraffinerie-Analytik" befasst sich mit der chemischen Charakterisierung pflanzlicher Biomasse, insbesondere in komplexen Gemischen, wie sie in Bioraffinerie-Szenarien vorkommen. In der Arbeitsgruppe steht eine Vielzahl von analytischen Methoden zur Verfügung, die nahezu alle Arten organischer Moleküle abdecken können. Die Wahl des Trenn- und Nachweisverfahrens richtet sich nach den Erfordernissen der jeweiligen analytischen Fragestellung.

Pflanzliche Biomasse - sowohl in nativer Form als auch insbesondere nach der Verarbeitung im Holzaufschluss oder anderen Bioraffinerie-Prozessen - ist ein besonders komplexes Gemisch aus einer breiten Palette von Verbindungen mit sehr heterogenen chemischen und physikalischen Eigenschaften. Deshalb müssen für jedes analytische Problem mit Bioraffinerie-Stoffströmen spezielle Methoden entwickelt werden. Die Wahl der Probenbehandlung, der chromatographischen und/oder spektroskopischen Methode und der Datenverarbeitung muss den Anforderungen der analytischen Fragestellung und den durch die Probe auferlegten Einschränkungen entsprechen.

Wenn die derzeitigen Technologien nicht ausreichen, um die Frage zu beantworten, muss die Methodik weiterentwickelt werden. Wir konzentrieren uns in dieser Hinsicht vor allem auf die äußerst robuste Hochleistungs-Dünnschichtchromatographie, die mit Massenspektrometrie gekoppelt wird (HPTLC-MS), das Bioaktivitäts-Screening auf HPTLC-Platten und die selektive Fluoreszenzmarkierung.
Beispiele für Probenmaterial sind Extrakte aus Blättern und Rinde, ätherische Öle, Mono- und Oligosaccharide, nicht-zellulosische Polysaccharide, sekundäre Metaboliten von Pflanzen und Pilzen sowie natürliche Antioxidantien. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der strukturierten Auswertung größerer Datensatze für Chemometrie und data mining.