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¹H- and ¹³C-NMR-Spektren sind essentiell für die Strukturaufklärung organischer Moleküle und müssen für alle neu hergestellten Verbindungen in unserem Labor gemessen werden. Da die chemische Verschiebung, δ, auch durch die direkte Umgebung eines Moleküls beeinflusst wird, ist die ¹H-NMR-Spektroskopie auch äußerst nützlich für die Charakterisierung von supramolekularen Wirt-Gast-Komplexen und deren Bindungsaffinität.

Tiefergehende Strukturinformationen können mittels 2D-NMR-Spektroskopie erhalten werden. COSY-, HSQC-, und HMBC-Spektren helfen bei der Strukturaufklärung komplexerer Moleküle und in supramolekularen Komplexen können NOESY- and ROESY-Experimente die räumliche Nähe von Wirt- und Gast-Protonen bestätigen. EXSY- und DOSY-Spektren liefern außerdem die Austauschkinetik und die Diffusionsgeschwindigkeit von supramolekularen Strukturen.

Innerhalb des Instituts haben wir Zugang zu 500, 250 und 60 MHz-NMR-Spektrometern inklusive Kryo-Probenköpfen, Feldgradienten-NMR (PFG-NMR) und Zubehör für Magic-Angle-Spinning (MAS) für Festkörper-NMR-Messungen (ssNMR).

Die Absorptions- und Fluoreszenzspektroskopie sind nützlich für die photophysikalische Charakterisierung von Farbstoffmolekülen, z.B. für die Bestimmung der Absorptions- und Emissionsmaxima, der Quantenausbeute und der Helligkeit von Fluoreszenzfarbstoffen. Da die spektralen Eigenschaften von Fluoreszenzfarbstoffen durch die Kollision mit anderen Molekülen und die Mikropolarität der Umgebung beeinflusst werden, können die Wechselwirkungen der Farbstoffe mit Bio- und Supramolekülen mit Hilfe der optischen Spektroskopie sehr detailliert untersucht werden.

Verschiedene Titrationsverfahren liefern Informationen über die Anzahl der Bindungsstellen, deren Affinität und die Stöchiometrie der Wechselwirkungen. Zeitaufgelöste Messungen können benutzt werden, um Austauschreaktionen und biochemische Transformationen zu verfolgen und deren Kinetik zu bestimmen.

Da fluoreszenzspektroskopische Methoden hochsensitiv bis zur Einzelmolekül-Spektroskopie sind, gibt es einen großen Bedarf an fluoreszenzbasierten Sonden und Sensoren für die Grundlagenforschung, die angewandte Forschung und für automatisierte Routineverfahren in analytischen Laboratorien.

Wir haben Zugriff auf Spektrometer für zahlreiche optisch-spektroskopische Charakterisierungsmethoden (Absorptions- und Fluoreszenzspektrometer mit Zubehör für Messungen in Mikrotiterplatten, für Polarisationsmessungen und stopped-flow-Zubehör für schnelle kinetische Messungen). Desweiteren haben wir Zugang zur Mikroskopie des CellNanOS. Zeitaufgelöste fluoreszenzspektroskopische Messungen im Pico- und Nanosekundenbereich können wir bei externen Kollaborationspartnern durchführen.

Eines unserer Ziele ist es künstliche, supramolekulare Systeme herzustellen, die mit Bio- und Nanomaterialien interagieren oder in diese integriert werden können. Daher haben wir Erfahrungen mit Peptiden, Proteinen, Antikörpern, Enzymen und DNA, sowie mit Gold- und Polymerpartikeln. Das beinhaltet Biokonjugationsmethoden, das Handling, die Quantifizierung und die Charakterisierung dieser Materialien, wofür wir kommerzielle Assays implementiert und eigene entwickelt haben.

Für unsere Membrantransportprojekte stellen wir Liposomen unterschiedlicher Größe her (SUVs, LUVs und GUVs), entweder mit eingeschlossenen Molekülen oder leer, sowie polarisierte Vesikel mit einem Membranpotential. Desweiteren haben wir Erfahrungen in der Zellkultur, z.B. von Säugerzellen (CHO) und verschiedenen Krebszelllinien (HeLa, HCT 116 und KTC-1).

Die Funktionalität unserer supramolekularen Systeme begründet sich in miteinander verknüpften Bindungs- und Austauschgleichgewichten. Das reicht von einfachen Wirt-Gast-Bindungen, die mit aus der Schule bekannten Verfahren analytisch gelöst werden können, bis hin zu komplexeren Fällen wie kompetitive Bindungen, allosterische Regulierung, und Austauschmechanismen, für die numerische Näherungsverfahren benötigt werden. Für eine große Anzahl von Fällen haben wir hauseigene Fittingprozeduren entwickelt, die wir auch weiterhin flexibel anpassen.

Um die Leistungsfähigkeit unserer Sensorsysteme zu verbessern, benutzen wir auch verschiedene statistische, multivariate Verfahren zur Datenanalyse, wie die lineare Diskriminanzanalyse (LDA), die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die hierarchische Clusteranalyse (HCA).