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Abbildung: Die Collage enthält das Logo des Forschungsmuseums König und vier Fotos. Foto 1 zeigt in schwarzweiß eine Portrait-Aufnahme von Doktor Jan Struwe. Foto 2 zeigt in einem Garten neben einem Baum eine Malaise-Falle, die zum Einfangen fliegender Insekten dient. Circa einem Meter über dem Boden ist auf Stangen eine Art Zelt aus weißem Stoff befestigt. Insekten, die unter das Zelt fliegen, werden zu einer Kunststoff-Flasche mit konservierender Flüssigkeit weitergeleitet. Die Flasche befindet sich oben neben dem Zelt in einer Halterung, die ebenfalls auf Stangen angebracht ist. Zur Stromversorgung automatischer Trenn-Vorgänge der Proben ist unterhalb der Halterung ein Solar-Panel befestigt. Foto 3 zeigt in einem Screenshot vor schwarzem Hintergrund die weiß dargestellten Signale von isolierten D N A Stücken einer Probe. Foto 4 zeigt von oben fotografiert eine Fliege. Unter die Fliege ist ein Diagramm montiert, das auf weißem Hintergrund Zeile für Zeile die Basen-Abfolge eines Gen-Abschnitts zeigt. Die vier Basen sind in unterschiedlichen Farben dargestellt.

Es gibt in der Natur eine überwältigende Anzahl von Insektenarten, die sich nur annähernd schätzen lässt. Beispielsweise gibt es über 150.000 beschriebene Diptera Arten und über 350.000 beschriebene Coleoptera Arten und weitaus mehr, die noch nicht beschrieben wurden. Das Bundesamt für Naturschutz führt eine Liste von über 33.000 Insektenarten in Deutschland, welche jedoch noch lange nicht vollständig ist. Die erforderliche Arbeitszeit, um alle Arten aus gesammelten Umweltproben von Experten bestimmten zu lassen wäre einfach unbezahlbar und darüber hinaus zu langwierig. Hinzu kommt, dass für viele der vorkommenden Taxa die Experten fehlen. Die Identifizierung bedarf einer Automatisierung, welche auf bestehendem Expertenwissen basiert und den Prozess beschleunigt.

Bis jetzt können immer nur ausgewählte Arten bei Untersuchungen berücksichtigt werden, einfach weil Zeitaufwand und Kosten sonst zu hoch wären. Da mit diesen traditionellen Methoden viel zu viel Information nicht erfasst wird, bedarf es neuer Technologien und umfassender Datenbanken, um sowohl mit bekannten, als auch unbekannten Arten zu arbeiten zu können und die Effizienz durch die gleichzeitige Auswertung vieler verschiedener Proben zu erhöhen. Artspezifische genetische Marker sind der Schlüssel, um dieses Ziel zu erreichen. Dieser Ansatz wird das zukünftige Biomonitoring erheblich verbessern.


Die Ziele des DNA Barcoding Projekts sind:

  • Verkürzung der Zeit für die Identifizierung von Umweltproben
  • Erhöhung der Kosteneffizienz
  • Entwicklung eines Workflows für die Verarbeitung bekannter und unbekannter Arten
  • Identifizierung der Arten in allen Entwicklungsstadien

Es werden zwei unterschiedliche Ansätze zur Analyse von Massenproben verfolgt werden, um deren Vor- und Nachteile zu vergleichen.

Einer dieser Ansätze basiert auf der PCR Amplifizierung, welche für die Bearbeitung von einzelnen Sequenzen bereits voll etabliert ist. In der Bearbeitung von Massenproben ergeben sich jedoch einige Probleme, die es zu erkennen und zu minimieren gilt. Artefakte wie Chimären oder auch Hybridsequenzen, die entstehen, müssen weitestgehend reduziert und die verbleibenden identifiziert werden.
Der zweite Ansatz setzt auf die Vermeidung solcher Hybridsequenzen. Beim Target Enrichment werden die Sequenzen nicht amplifiziert, sondern aus dem DNA-Gemisch herausgefiltert, bevor sie sequenziert werden. Dies gewährleistet, dass erst gar keine Artefakte enstehen.

Eine Diversitätsanalyse zweier unterschiedlicher Exploratorienhabitate soll dabei den Workflow testen. Um eine ausreichend hohe Anzahl von Proben in adäquater Qualität von DNA und Organismus für die Massensequenzierung zu bekommen, wurden neue, automatisierte Malaisefallen entwickelt, welche in den Untersuchungsbieten getestet werden. Sie kombinieren niedrige Wartungsintensität mit hoher Zuverlässigkeit. Ihr selbstständiges Design dient einer weiteren Verbesserung der Effizienz.


Doc
Struwe J.-F. (2020): Development of workflows for metabarcoding of mass-samples: A case study on Diptera. Dissertation, University Bonn
Mehr Informationen:  bonndoc.ulb.uni-bonn.de

Öffentliche Datensätze

Dataset
Struwe, Jan-Frederic; Waegele, Wolfgang (2016): Malaise Trap Samples of SCH Forest Plots from April to Oktober 2015. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20546?version=2
Dataset
Struwe, Jan-Frederic; Waegele, Wolfgang (2011): Database of German Diptera which can be identified via DNA Barcode (Cytochrome Oxidase 1). Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/13989?version=3

Projekt in anderen Förderperioden

Wissenschaftliche Mitarbeiter:innen

Prof. Dr. Wolfgang Weisser
Projektleiter
Prof. Dr. Wolfgang Weisser
Technische Universität München (TUM)
Prof. Dr. Wolfgang J. Wägele
Alumni
Prof. Dr. Wolfgang J. Wägele
Jan-Frederic Struwe
Alumni
Jan-Frederic Struwe
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