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Bioinformatische Methoden werden zur Auswertung von Daten aus Messungen des metabolischen Profils herangezogen. Die jeweiligen Verfahren und Methoden stehen – in diesem Gebiet – vielfach noch in einer sehr frühen Phase der Forschung, und vor allem Studien, den Bereich der Ernährungswissenschaften betreffend, sind eher selten. Um hier einen Schritt in eine effektive und sinnvolle Richtung zu machen, sind sowohl eine internationale Vereinheitlichung von gebräuchlichem Fachvokabular nötig, als auch weitere Forschung in Bezug auf die unterschiedlichen Vor- und Nachteile des zu verwendeten Probenmaterials erforderlich. Auswirkungen exogener und endogener Effekte auf Probanden und somit auf das Probenmaterial spielen, wie bereits durchgeführte Experimente zeigen, eine nicht zu verachtende Rolle und müssen berücksichtigt werden. Sowohl die Wahl zweckdienlicher Extraktionsverfahren, als auch der Methoden zur chemischen Analyse unterliegen gewissen Einschränkungen, die in Bezug auf die Auswertung der Daten durch bioinformatische Methoden berücksichtigt werden müssen. Auf die jeweiligen Vor- und Nachteile wird in der vorliegenden Arbeit ausführlich eingegangen. Ein Trend zeigt sich bei den Analysemethoden hin zur Massenspektrometrie und Kernspinresonanzspektroskopie. Die Auswertung der enormen Datenmengen erfolgt mit Hilfe statistischer und bioinformatischer Methoden. Die Masse und Komplexität der Daten stellen die eingesetzten Softwareprogramme vor beachtliche Anforderungen, die gelöst werden müssen. Einen interessanten Ansatz in Bezug auf Informationsaus-tausch bietet WikiPathways, das Wissenschaftlern die Möglichkeit bietet, ge-meinsam und barrierefrei Wissen auszutauschen und Erkenntnisse zu erlan-gen. Handlungsbedarf besteht hinsichtlich der effizienten Weiterverarbeitung der gewonnenen Daten und ihre Einbettung in bereits bestehenden Strukturen (z. B. weitere „Omiks“-Datenbanken). Interessante Ansätze in Bezug auf zukünftige Anwendungsgebiete – im Bereich der Ernährungswissenschaft – stellt sicherlich die Auswertung des metabolischen Profils im Hinblick auf präventive, individuelle Ernährung dar., Bioinformatical methods are used for analysis of data that is created from measurements of the metabolic profile. The respective methods and processes of this area are currently still in a very early stage of research. In particular, studies concerning the field of nutrition science are rather rare. For the next step towards an effective and meaningful direction for the domain, both an international standardization of common terminology is required, as well as further research on the advantages and disadvantages of the use of different sample material. Studies have shown that exogenous and endogenous effects on test persons, and therefore on the sample material, have a significant impact and must be considered. Both the choice of appropriate extraction methods and the methods of chemical analysis are subject to certain restrictions that must be considered in relation to the evaluation of the data using bioinformatical methods. This thesis discusses the respective advantages and disadvantages of different methods in detail. A trend towards mass spectrometry and nuclear magnetic resonance spectroscopy is identified as the dominant analytical methods. The analysis of the enormous amounts of generated data is conducted using statistical and bioinformatical methods. The mass and complexity of the data leads to significant requirements towards the software tools that must be solved. An interesting approach to information exchange is taken by the project WikiPathways, which provides scientists with the possibility to exchange knowledge without barriers. Action is required for the development of methods for efficient processing of the data and its integration into existing structures (for example, other "omics"-databases). Interesting approaches to future applications – in the field of nutritional science – is certainly the evaluation of metabolic profile in respect to a preventive, individual diet.

Barbara Klug Zsfassung in dt. Sprache Graz, Univ., Masterarb., 2009