Aufnahme einer Foraminifere (Amphistegina lessonii) mit dem Keyence Digitalmikroskop (HDR Modus) | Foto: Marleen Stuhr

Massive Eingriffe des Menschen in die Natur sorgen dafür, dass die Artenvielfalt seit Jahrzehnten stark zurückgeht. So geraten ganze Ökosysteme aus dem Gleichgewicht und rauben den Menschen die Lebensgrundlage. Dabei sind erst zehn Prozent aller Spezies auf der Erde wissenschaftlich beschrieben. Der Artbegriff ist zudem nur schwer zu definieren, da neue Arten nicht plötzlich, sondern graduell entstehen. Entsprechend schwierig ist es für Biodiversitätsforscher, die ganze Komplexität eines Ökosystems zu erfassen und effektive Maßnahmen zum Schutz der Arten zu entwickeln.

In dem Projekt „Proteomics“ soll eine neue Methode zur Klassifizierung von Tier- und Pflanzenarten entwickelt werden. Bisher dominierte eine Klassifizierungsmethode auf Genombasis, das so genannte DNA-Barcoding. Sie hat gravierende Nachteile: So können manche Mutationen etwa das untersuchte Markergen so stark verändern, dass zwei Arten als „entfernt verwandt“ eingestuft werden, obwohl sie sich nur an einzelnen Stellen im Erbgut unterscheiden. Auch leben alle Pflanzen und Tiere in einer Symbiose mit Mikroorganismen, deren Genprofile ebenfalls die Ergebnisse verfälschen können

Anstatt die Gene zur Einordnung der Art heranzuziehen, wird im Projekt ein spezifisches Protein-Profil erstellt werden, aus dem sich Verwandtschaftsverhältnisse ableiten lassen. Dafür wird zunächst ein Set an Proteinen gesucht, die möglichst unabhängig von Umwelteinflüssen sind und sich zwischen den Arten hinreichend unterscheiden. Die neue Methode soll keinen Ersatz für das DNA-Barcoding darstellen, vielmehr sollen sich beide Ansätze ergänzen und zu einer schnelleren, zuverlässigeren Klassifizierung führen.



 

Projektpartner

Biodiversity and Climate Research Center (BiK-F) of the Senckenberg Nature Research Society

Leibniz Institute for Analytical Sciences - ISAS (Coordinator)

Leibniz Centre for Tropical Marine Research (ZMT)

TU Dortmund