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Wälder beherbergen vielfältige mikrobielle Gesellschaften aus Algen, Pilzen und Bakterien in einer Vielzahl von Mikrohabitaten. Vertreter dieser mikroorganismischen Gruppen können auf fast jedem Untergrund gefunden werden, wie zum Beispiel Böden und Baumrinde. Flechten sind eines der ältesten bekannten Beispiele für symbiotische Organismen und werden traditionell als mutualistische Symbiose zwischen einem Pilz und einer Grünalge oder einem Cyanobakterium bezeichnet. In den letzten Jahren haben Wissenschaftler allerdings zusätzliche Mikroorganismen (Pilze, Algen und Bakterien) in Flechten gefunden, wodurch diese Klassifizierung zunehmend infrage gestellt wird und Flechten als komplexe ökologische Einheiten (Holobionten) eingeordnet werden. Diese „Miniatur-Ökosysteme“ geben einen wertvollen Einblick in die Zusammensetzung von Gemeinschaften, Interaktion von Arten und die Koordination von Umweltveränderungen auf der Mikroebene. Bisher wissen wir nur wenig über Interaktionen und Beziehungen zwischen den mikrobiellen Gesellschaften von verschiedenen, aber räumlich nahen Subtraten, wie in Flechten-Holobionten, Biofilmen auf Baumrinde und in Böden. Eine umfassende Untersuchung der Biodiversität ist der erste essentielle Schritt, um testen zu können wie Unterschiede in Wäldern und deren Nutzung sich auf die Zusammensetzungsprozesse und Interaktionen dieser mikrobiellen Gruppen auswirken.


Wir wollen verstehen welchen Einfluss Waldstruktur und -nutzungsintensität auf die Diversität und Struktur mikrobieller Gesellschaften (Pilze, Algen, Bakterien) in Wäldern haben. Deshalb werden wir die mikrobiellen Gesellschaften auf Baumrinde, in baumbewohnenden Flechten und in Böden untersuchen. Unser Projekt wird Einblicke in die Häufigkeit und Stabilität der biotischen Interaktionen zwischen verschiedenen mikrobiellen Gesellschaften entlang von Umweltgradienten, in Rekrutierungsprozesse von Mikroorganismen in den Flechten-Holobionten und in Beziehungen zwischen Gesellschaften über und unter der Erdoberfläche liefern.

Abbildung: Das Schaubild zeigt Informationen zu Konzept des Projekts. Oben im Bild sind links und rechts die beiden Elemente „Forrest fietschers“ und „Forrest management“ dargestellt, von denen Pfeile nach unten führen zu einer Element-Gruppe, die innerhalb einer eliptischen Form zusammengefasst sind. In der Mitte der Elipse befindet sich ein Kreis-Element, das beschriftet ist mit „Communities of Fungi, green algea and bacteria“. Darum herum angeordnet befinden sich die drei Elemente „Bark biofilm“, „Soil“ und „Lichen individuals“. Zwischen den Elementen befindet sich jeweils ein Symbol für die gegenseitige Wechselwirkung.
Abb. 1. Konzeptionelle Projektübersicht. Wir beschäftigen uns mit den Fragen: 1. Wie sind mikrobielle Gesellschaften die mit Baumrinde, baumbewohnenden Flechten und Böden assoziiert sind strukturiert und wie interagieren sie? 2. Wie werden diese mikrobiellen Gesellschaften und ihre Interaktionen von Waldstruktur und Waldnutzung beeinflusst? © I. Schmitt, F. Dal Grande, L. Dreyling

  • Sammlung von Biofilmproben von Baumrinde und Bodenproben (Kooperation mit Kernprojekten Boden und Mikroorganismen) auf allen 150 Wald-EPs. Sammlung epiphytischer Flechten von ausgewählten Wald-Plots.
  • DNA-Isolation und PCR von Pilzen (ITS), Algen (ITS) und Bakterien (16S).
  • High-Throughput Metabarcoding (Illumina MiSeq) zur Untersuchung mikrobieller Diversität.
  • Untersuchung der Artenvielfalt und potenzieller Gemeinsamkeiten zwischen Holobiont und Biofilm
  • Modellierung von Änderungen der Diversität und biotischer Interaktionen entlang eines Waldnutzungsgradienten.

Doc
Biotische Wechselwirkungen überwiegen abiotische Faktoren als treibende Kraft für mikrobielle Rindengemeinschaften in mitteleuropäischen Wäldern
Dreyling L., Penone C., Schenk N., Schmitt I., Dal Grande F. (2024): Biotic interactions outweigh abiotic factors as drivers of bark microbial communities in Central European forests. The ISME Communications 4 (1), ycae012. doi: 10.1093/ismeco/ycae012
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Dreyling L. (2024): DNA-based analysis of bark associated fungal, algal, and bacterial communities: contributions to understanding the unknown biodiversity of forests. Dissertation, Johann Wolfgang Goethe-Universität, Senckenberg Biodiversity and Climate Research Centre. doi: 10.21248/gups.83677
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Dreyling L., Boch S., Lumbsch H. T., Schmitt I. (2024): Surveying lichen diversity in forests: A comparison of expert mapping and eDNA metabarcoding of bark surfaces. MycoKeys 106: 153–172. doi: 10.3897/mycokeys.106.117540
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Hofmann B., Dreyling L., Dal Grande F., Otte J., Schmitt I. (2023): Habitat and tree species identity shape aboveground and belowground fungal communities in European forests. Frontiers in Microbiology 14: 1067906. doi: 10.3389/fmicb.2023.1067906
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Die Baumgröße beeinflusst die Vielfalt und Gemeinschaftsstruktur der mikrobiellen Gemeinschaften auf der Rinde der Buche (Fagus sylvatica)
Dreyling L., Schmitt I., Dal Grande F. (2023): Tree Size Drives Diversity and Community Structure of Microbial Communities on the Bark of Beech (Fagus sylvatica). Frontiers in Forests and Global Change 5:858382. doi: 10.3389/ffgc.2022.858382
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Fungal diversity associated with different tree species in central European forests – a metabarcoding approach
Hofmann B. (2022): Fungal diversity associated with different tree species in central European forests – a metabarcoding approach. Master thesis, Goethe University Frankfurt

Öffentliche Datensätze

Dataset
Dreyling, Lukas (2022): DBH and relative spatial orientation for selected trees, selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 6. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31167?version=6
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): Taxonomy table of fungal ASVs from bark samples; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 7. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31186?version=7
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): Taxonomy table of bacterial ASVs from bark samples; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 8. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31185?version=8
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): Taxonomy table of algal ASVs from bark samples; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 7. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31183?version=7
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): ASV read numbers of fungal samples; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 7. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31162?version=7
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): ASV read numbers of bacterial samples; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 6. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31161?version=6
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): ASV read numbers of algal samples; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31160?version=5
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): DNA concentration of fungal samples; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 9. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31159?version=9
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): DNA concentration of bacterial samples; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 7. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31158?version=7
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): DNA concentration of algal samples; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 10. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31157?version=10
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): Modules of algal ASV interaction networks; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31163?version=5
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): Modules of bacterial ASV interaction networks; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31164?version=5
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): Modules of fungal ASV interaction networks; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31165?version=5
Dataset
Dreyling, Lukas (2022): Modules of combined ASV interaction networks of algae, fungi and bacteria; selected plots Hainich-Dün; Oct 2020. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31166?version=5

Nicht veröffentlichte Datensätze

Dataset
Taxonomy table of fungal ASVs from bark samples; 146 EPs, May 2022
Dreyling, Lukas (2023): Taxonomy table of fungal ASVs from bark samples; 146 EPs, May 2022. Version 4. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31506
Dataset
Taxonomy table of fungal ASVs from soil samples; selected EPs Schorfheide-Chorin and Swabian Alb, May 2022
Dreyling, Lukas; Hofmann, Benjamin (2023): Taxonomy table of fungal ASVs from soil samples; selected EPs Schorfheide-Chorin and Swabian Alb, May 2022. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31529
Dataset
ASV read numbers of fungal bark samples; selected EPs Schorfheide-Chorin and Swabian Alb, May 2022
Dreyling, Lukas; Hofmann, Benjamin (2023): ASV read numbers of fungal bark samples; selected EPs Schorfheide-Chorin and Swabian Alb, May 2022. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31527
Dataset
ASV read numbers of bacterial bark samples; 146 EPs, May 2022
Dreyling, Lukas (2023): ASV read numbers of bacterial bark samples; 146 EPs, May 2022. Version 7. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31512
Dataset
Taxonomy table of algal ASVs from bark samples; 146 EPs, May 2022
Dreyling, Lukas (2023): Taxonomy table of algal ASVs from bark samples; 146 EPs, May 2022. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31508
Dataset
Taxonomy table of bacterial ASVs from bark samples; 146 EPs, May 2022
Dreyling, Lukas (2023): Taxonomy table of bacterial ASVs from bark samples; 146 EPs, May 2022. Version 7. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31509
Dataset
ASV read numbers of fungal soil samples; selected EPs Schorfheide-Chorin and Swabian Alb, May 2022
Dreyling, Lukas; Hofmann, Benjamin (2023): ASV read numbers of fungal soil samples; selected EPs Schorfheide-Chorin and Swabian Alb, May 2022. Version 6. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31526
Dataset
Taxonomy table of fungal ASVs from bark samples; selected EPs Schorfheide-Chorin and Swabian Alb, May 2022
Dreyling, Lukas; Hofmann, Benjamin (2023): Taxonomy table of fungal ASVs from bark samples; selected EPs Schorfheide-Chorin and Swabian Alb, May 2022. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31528
Dataset
ASV read numbers of algal bark samples; 146 EPs, May 2022
Dreyling, Lukas (2023): ASV read numbers of algal bark samples; 146 EPs, May 2022. Version 6. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31511
Dataset
ASV read numbers of fungal bark samples; 146 EPs, May 2022
Dreyling, Lukas (2023): ASV read numbers of fungal bark samples; 146 EPs, May 2022. Version 7. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31510

Wissenschaftliche Mitarbeiter:innen

Prof. Dr. Imke Schmitt
Projektleiterin
Prof. Dr. Imke Schmitt
Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung
Dr. Francesco Dal Grande
Projektleiter
Dr. Francesco Dal Grande
Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung
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Alumni
Lukas Dreyling
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