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Metabolomics relates to the research of metabolites, their pathways and interactions. The potential of metabolomics is shown in two studies aiming for identification of prognostic and diagnostic biomarkers for diabetic nephropathy. Thus human urine samples were analysed using targeted and non-targeted approaches. The development of UHPLC-MS and FT-ICR-MS methods, the identification of signals with MSMS and correlation analysis as well as a comparison between different generations of instruments are presented. Die Metabolomik befasst sich mit der Erforschung der Metabolite, deren Stoffwechselwegen und Interaktionen. Das Potential der Metabolomik wird in zwei Studien zur Identifizierung von Biomarkern für die Prognose und Diagnose von diabetischer Nephropathie gezeigt. Dafür wurden Humanurinproben mittels zielgerichteter und nicht zielgerichteter Analysen untersucht. Es werden die Methodenentwicklung von UHPLC-MS und FT-ICR-MS Methoden, die Identifizierung von Signalen mittels MSMS und Korrelationsanalysen und ein Vergleich verschiedener Gerätegenerationen gezeigt.

The present manuscript treats problems of data analysis in the field of metabolomics. Specifically, the treatment of matrix effects in exhaled breath condensate (EBC) studies, the extended network-based annotation of m/z-features and the nature of multivariate data analysis are treated. A first link between EBC profiles and systemic metabolism is established at hand of the HuMet study – a nutritional study. Die vorliegende Dissertation behandelt Probleme der Datenanalytik im Bereich der Metabolomik. Im speziellen wird die Handhabung von Matrixeffekten in Atemkondensat-Studien, die erweiterte netzwerk-basierte Annotierung von m/z Signalen und die Natur der Multivariaten Datenanalyse behandelt. Anhand der HuMet Studie – einer Ernährungsstudie – wird erstmals eine Verbindung zwischen Atemkondensatprofilen und systemischem Metabolismus hergestellt.

The field of metabolomics enables a molecular and functional insight into health or disease related studies. We generated non-targeted metabolite profiles in the gut and associated these to their microbial environment. The gut meta-metabolome revealed a complex system of host and microbiome metabolism when investigating mouse models of obesity and type 2 Diabetes. It was described with a high diversity of known and unknown metabolites, allowing a discrimination of metabolic disorders on a molecular level. Die Metabolomik ermöglicht eine molekulare und funktionelle Einsicht in den Darm im Bezug zu metabolischen Krankheiten. Tausende von Darmmetaboliten wurden mit der vorhandenen Flora assoziiert. Durch Nutzung von Mausmodellen der Adipositas und Diabetes zeigten wir, dass das Darm Metabolom aus einem komplex gekoppelten Metabolismus des Wirtes und der Flora besteht. Es wurde eine hohe Vielfalt aus bekannten und neuen unbekannten Metaboliten beschrieben, die eine Diskriminierung der Stoffwechselerkrankungen erlaubte.

The gram-negative bacterium Pseudomonas aeruginosa is an opportunistic human pathogen. Metabolomics was used to elucidate the influence of P. aeruginosa infection on the host metabolism. The used infection models, based on Caenorhabditis elegans and HeLa cells showed a substantial influence on the host central carbon metabolism. Das gram-negative Bakterium Pseudomonas aeruginosa ist ein opportunistischer, humaner Krankheitserreger. Metabolomeuntersuchungen wurden genutzt um den Einfluss einer P. aeruginosa-Infektion auf den Wirtsmetabolismus zu untersuchen. Die verwendeten Infektionsmodelle, basierend auf Caenorhabditis elegans und HeLa-Zellen, zeigten einen substantiellen Einfluss der Infektion auf den zentralen Kohlenstoffwechsel der Wirtszellen.