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Borstgrasrasen, ein prägender Bestandteil der Kulturlandschaft im Schwarzwald, sind in starkem Wandel begriffen, der in erster Linie von Änderungen der Landnutzung abhängt. Um die funktionellen Zusammenhänge in den Borstgrasrasen abbilden zu können, werden die dort vorkommenden Arten zu funktionellen Pflanzentypen gruppiert. Für diese Klassifikation der Arten werden Merkmale herangezogen, die funktionell mit der Reaktion der Arten auf unterschiedlich intensive Beweidung oder Pflege in Zusammenhang stehen. Zum einen wird an ausgewählten Merkmalen, die vor Ort gemessen wurden, überprüft, wie sie bei ausgewählten Arten innerhalb und zwischen Beständen und schließlich auch zwischen den Arten variieren, um deren Eignung für eine Klassifikation zu prüfen. Zum anderen werden Eigenschaften für eine Reihe von Arten aus der Merkmals-Datenbank LEDA abgefragt und zur Ableitung von funktionellen Pflanzentypen (PFTs) mittels numerischer Klassifikation verwendet. Es zeigt sich, dass einige Eigenschaften wie die spezifische Blattfläche (SLA) eine gute Eignung für die Differenzierung von Arten und Beständen haben, da sie nur bei einigen Arten und zudem wenig plastisch auf unterschiedlich intensive Beweidung reagieren. Andere Merkmale, wie das C/N-Verhältnis der Blätter, variieren sehr stark innerhalb einiger Arten und eignen sich somit weniger für eine Klassifikation. Diese ergibt 17 PFTs, die zunächst nach der Lebensform unterschieden werden und dann insbesondere nach den Kriterien Anordnung der Blätter, spezifische Blattfläche und Blattfläche weiter untergliedert werden Einige PFTs zeigen klar unterschiedliche Deckungswerte in verschiedenen Typen von Borstgrasrasen. Andere tragen nicht zur Differenzierung der Rasen bei, da sie in den unterschiedlichen Borstgrasrasen durchgehend Matrixarten enthalten oder überall nur spärlich auftreten. Eine grafische Auswertung nach dem ordinalen LHS-Ansatz (je eine Achse für SLA, Wuchshöhe und Samenmasse) zeigt eine einigermaßen klare Differenzierung der meisten der o. g. Typen von Borstgrasrasen. So sind beide Ansätze, PFT und LHS, geeignet, um eine Zuordnung des Nutzungstyps der Borstgrasrasen vorzunehmen.
Die Bestimmung von Lipoprotein(a) im Plasma mittels kinetischer Nephelometrie (Beckman Instruments) wurde mit einem immunoradiometrischen Assay (Mercodia) verglichen. Untersucht wurden 182 Proben in frischem Zustand und 18 Proben, die für kurze Zeit bei -25 °C gelagert waren. Die Meßergebnisse zeigen eine gute Übereinstimmung der Median werte (147 mg/1 bzw. 160 mg/1) und eine gute Korrelation bei den frischen und den eingefrorenen Proben (r = 0,971/rs= 0,985 bzw. r = 0,971). Die Variationskoeffizienten der Nephelometrie entsprechen mit 4.2% in der Serie (Intraassay) und 5,5-6,5% von Tag zu Tag (Interassay) den bisherigen Literaturwerten. Entgegen der Empfehlung, nur frisches Probenmaterial für die Nephelometrie einzusetzen, wurde bei einer Probe mit einer hohen Lipoprotein(a) Konzentration (960 mg/1) über 5 Wochen keine bedeutende Abnahme der Meßwerte registriert. Um den Einfluß der Triglyzeridkonzentration auf die Lp(a) Bestimmung zu untersuchen, wurden sechs Plasmaproben mit Triglyzeridwerten > 5,75 mmol/1 ausgewählt und in verschiedenen Verdünnungen mit Triglyzeridkonzentrationen zwischen 3,45-8,05 mmol/1 analysiert. Während 4 Proben keinen Einfluß der Triglyzeridkonzentration zeigten, wurde bei 2 Proben ein geringer Abfall der Lipoprotein(a) Meßwerte mit steigender Triglyzeridkonzentration beobachtet.