Das CEPLAS metabolomics & metabolism laboratory (CMML) ist Teil der Infrastruktureinheit „Technologie-Plattform: Pflanzenstoffwechsel und Metabolomik“ des Cluster of Excellence on Plant Sciences (CEPLAS) sowie des Instituts Biochemie der Pflanzen. Die Aufgabe des CMML ist die Bereitstellung und Entwicklung analytischer Methoden im Bereich Stoffwechselanalytik (Metabolomics) mit besonderem Fokus auf sogenannte Primärmetabolite. Des Weiteren unterstützen wir Forschende des Clusters und der Heinrich-Heine-Universität im Bereich Experimentdesign und Probenaufarbeitung in dem interdisziplinären Umfeld der Lebenswissenschaften (v.a. Pflanzenbiologie, Mikrobiologie. Medizin). Eine Nutzung durch externe Forschergruppen ist nach Absprache ebenfalls möglich.

§1 Aufgabe

• Bereitstellung hochqualitativer Metabolomics-Analytik (LC–MS/GC–MS, targeted/untargeted, Isotopen-Tracer/Fluxomics).
• Methodische Beratung (Studiendesign, Probenahme).
• Sicherstellung von Qualität, Reproduzierbarkeit und Datenintegrität nach etablierten Standards (z. B. MSI-Level, Reporting-Guidelines).
• Schulung und Qualifizierung von Nutzer:innen sowie Wissenstransfer.

§2 Leistungen

• Projektberatung & Machbarkeitsabschätzung
• Probenvorbereitung (SOP-basiert), Extraktion, Derivatisierung (falls nötig)
• Analytik (LC–MS/HILIC/RP, AEC-MS, GC–MS; targeted Panels, untargeted Profiling)
• Datenverarbeitung (Peak-Picking, Alignment, ID, Quantifizierung, Normalisierung)
• Datenanalyse & -interpretation (nach Absprache: Statistik, Visualisierung, Berichte)
• Methodentwicklung/ -optimierung nach Absprache
• Trainings 

§3 Nutzer

• Interne Nutzer: Angehörige von CEPLAS & SFB 1535.
• Assoziierte Nutzer: Arbeitsgruppen der Math.Nat. Fakultät der HHU
• Externe (akademisch): auf Anfrage und Kapazität.
• Rollen: Projektverantwortliche (PI), ausführende Nutzer:innen, betreuende CMML-Mitarbeitende.
• Voraussetzungen: Einhaltung dieser Nutzerordnung, 

§4 Kontaktaufnahme

1. Initiale Anfrage via Email (philipp.westhoff@hhu.de) mit Angaben zu Matrix, Probenzahlen, Zielsetzung, Deadlines.
2. Scoping-Gespräch (15–45 min) zur Klärung von Design, QC, erforderlichen Kontrollen/Standards.
3. Angebot/Kostenvoranschlag inkl. Leistungsumfang, voraussichtlicher Durchlaufzeit, Anforderungen an Proben.
4. Freigabe durch PI und Terminierung.

§5 Projektarten

• Full-Service: CMML übernimmt Vorbereitung, Messung, Auswertung, Bericht.
• Kooperation: gemeinsame Methodik/Interpretation; in der Regel Co-Autorenschaft (§ 13).
• Methodenentwicklung/Pilot: nach gesonderter Vereinbarung.
• Lehre/Training: nach gesonderter Vereinbarung.

§6 Data management

Das CMML folgt den FAIR Prinzipien im Datenmangement und kooperiert eng mit dem „DataPlant“-Konsortium (https://nfdi4plants.org/) als  Teil der Nationale Forschungsdateninfrastruktur (https://www.nfdi.de/). Zur Verknüpfung von Messdaten und den dazugehörigen Metadaten verwenden wir den Annotated Research Context (ARC), ein standardbasierter RDM-Rahmen im ISA-Format (Investigation–Study–Assay). Jeder ARC erhält einen persistenten Identifikator und umfasst neben Rohdaten auch Metadaten, externe Ressourcen sowie die für Auswertungen verwendeten Workflows und Codes. Damit wird die vollständige Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse gewährleistet.

Auch Forschungsgruppen und Kooperationspartner, die nicht direkt im ARC-System arbeiten, können ISA-konforme Metadaten zu ihren Projekten einreichen. Hierfür stellt DataPlant mit Swate (https://swate-alpha.nfdi4plants.org/) ein Werkzeug bereit, das die Erstellung von ISA-Tab-Annotationstabellen unterstützt. Swate integriert eine Suchfunktion sowie eine ontologiegestützte Metadaten-Annotation. Nutzerinnen und Nutzer können modulare Bausteine flexibel hinzufügen oder entfernen und ihre Tabellen so bedarfsgerecht anpassen. Auf diese Weise lassen sich Daten in klarer und standardisierter, ISA-konformer Form beschreiben.

Für die Nutzerinnen und Nutzer der Metabolomics-Plattform steht zusätzlich ein Anleitungsvideo zur Verfügung (https://git.nfdi4plants.org/cmml).

§7 Probenorganisation

§7.1 Probenabgabe / annahme

• Abgabe nur nach Eingang des vollständig ausgefülltem Study.file im ISA-Format generiert mit SWATE (https://swate-alpha.nfdi4plants.org/)
• Kennzeichnung: Proben sind IMMER lediglich mit einem wasserfesten Marker zu nummerieren passend zum Study.file. Es sollen KEINE Metadaten zur Beschriftung verwendet werden.
• Probenbehälter: passend wir die Lagerung in -80°C Racks. Bei der Verwendung von Pappboxen dürfen folgende Maße nicht überschritte werden:
  •  
• Sicherheitsstufe: wir nehmen keine S2 Materialien entgegen.
• Zustand: nach Absprache, aber i.d.R.schockgefroren (−80 °C) oder gemäß SOP; mehrfaches Auftauen ist zu vermeiden.
• Versand: in geeigneter Kühlkette; Haftung bei Transport beim Absender.

7.1.3 Korrektheit & Ablehnung

• CMML kann Proben bei fehlender oder falscher Dokumentation, Sicherheitsrisiken oder Qualitätsmängeln ablehnen.
• Nacharbeit (Neu-Extraktion, Probensortierung, Reinjektionen) kann kostenpflichtig werden.

§8 Priorisierung und Nutzungszeitvergabe

• Grundsatz: First-come, first-served innerhalb der Kapazitäts- und QC-Rahmen.
• Ausnahmen (begründete Priorisierung): vertraglich fixierte Deadlines, Grant/Review-Termine (Nachweis), fragile Proben, gemeinschaftsrelevante Services (z. B. Teaching-Kohorten).
• Kontingentsteuerung: Max. gleichzeitige Slots pro Arbeitsgruppe; Rotationsprinzip bei Engpässen.
• Ausfallmanagement: Gerätewartung/‑defekte können Termine verschieben; CMML informiert und bietet Alternativen.

$9 Datenanalyse

• Pipelines: standardisierte Workflows (Peak-Picking, Alignment, Blank-/QC-Filter, Normalisierung, Batch-Korrektur).
• Identifikation: Reporting nach MSI-Level (1–4) mit Referenzstandards, MS/MS‑Belegen oder Datenbanktreffern.
• Quantifizierung: interne Standards/IS-Normalisierung; Kalibration, LOQ/LOD nach Panel.
• Statistik: univariat/multivariat gemäß Fragestellung; multiple Testkorrektur; Exploratives vs. konfirmatorisches Reporting getrennt ausweisen.
• Berichte/Deliverables: Rohdaten (mzML/RAW), verarbeitete Tabellen, QC-Report, Methoden.
• Review: Ergebnisbesprechung (30–60 min) zur Einordnung & nächsten Schritten.
• Re-Analysen: bis [z. B. 30 Tage] nach Datenübergabe möglich (umfangabhängig, ggf. kostenpflichtig).

$10 Datensicherung und Lagerung

• Rohdaten: redundante Speicherung auf CMML-Servern/Backups; Aufbewahrung mind. 10 Jahre (sofern rechtlich zulässig).
• Prozessierte Daten & Berichte: mind. 5 Jahre.
• Zugriff: ARC Data Hubs fungieren als zentrale Repositorien mit Zugriffs- und Versionskontrolle sowie integrierten Backup-Strategien und sichern so die langfristige Verfügbarkeit von Forschungsdaten. DataPLANT betreibt hierfür den PLANTdataHUB (https://nfdi4plants.github.io/arc-data-hub/) .
• Restproben: Lagerung bis 3 Monate nach Projektabschluss (sofern unkritisch); danach fachgerechte Entsorgung, sofern keine andere schriftliche Vereinbarung besteht.
• Datenlöschung auf Antrag der PI im Rahmen rechtlicher Vorgaben.

$11. Kostenstruktur des CMMLs

$12 Rechte und Pflichten der Nutzer

Rechte

• Fairer Zugang im Rahmen dieser Ordnung, transparente Kosten und Status-Updates.
• Einsicht in relevante SOPs und Methoden
• Erhalt definierter Deliverables (§ 8).

Pflichten

• Einhaltung aller SOPs, Sicherheits- und Hausregeln; vollständige, wahrheitsgemäße Probenangaben.
• Wahrung von Vertraulichkeit/Datenschutz; regelkonforme Daten-/Materialweitergabe.
• Anerkennung des CMML in Publikationen (§ 12).

$13 Publikation von Ergebnissen

• Anerkennung: Bitte folgenden Satz verwenden (anpassen):
  “Metabolomics experiments were conducted by the CMML, which is supported by the Cluster of Excellence on Plant Sciences (CEPLAS) under Germany's Excellence Strategy EXC-2048/1 under project ID 390686111”
• Co-Autorenschaft: Bei substantiellen Beiträgen (z. B. Studiendesign, Methodenentwicklung, Dateninterpretation) wird eine Co-Autorenschaft erwartet; Klärung idealerweise vor Projektstart.
• Datenverfügbarkeit: Einhaltung fachspezifischer Richtlinien (z. B. Repositories für Metabolomics); CMML unterstützt beim Export.