Baumklettern, Kräne, chemischer Niederschlag – früher war das Sammeln von Proben aus den Baumkronen sehr zeitaufwändig. Wissenschaftler der UDE-Arbeitsgruppe „Aquatische Ökosystemforschung“ unter der Leitung von Prof. Dr. Florian Leese hatten nun eine geniale Idee: Kurz vor einem vorhergesagten Platzregen platzierten sie im Diersfordter Wald und unter Eichen, Buchen, Kiefern und Lärchen vier Regensammler im Großen Veen am Niederrhein.
Das gesammelte Wasser enthielt neben ganzen Mikroorganismen und kleinen wirbellosen Tieren auch Umwelt-DNA (eDNA): Erbinformationen von Organismen in der Umwelt, die beispielsweise durch Abrieb oder Ausscheidungen freigesetzt wurden.
Dieses Gemisch aus Käfer-, Pilz-, Ameisen- und Eichen-DNA – um nur einige zu nennen – wird anschließend per eDNA-Metabarcoding analysiert: Das Verfahren erfasst selbst kleinste Spuren genetischer Informationen, amplifiziert sie und ermöglicht die genaue Identifizierung jeder darin vorkommenden Art die Probe.
Leeses Team konzentrierte sich auf Wirbellose. Und durch den Vergleich der DNA-Analysen mit den tatsächlich in den Regenprobennehmern entdeckten Tieren stellten sie fest, dass von den 50 nachgewiesenen Arten nur sieben als ganze Exemplare in die Proben gefallen waren. „Wir schließen daraus, dass unsere Methode tatsächlich einen guten Überblick über die Biodiversität in Baumkronen gibt“, erklärt Erstautor Till Macher.
Die Biologen stellten zudem fest, dass die Artenzusammensetzung von Baum zu Baum unterschiedlich war: Insgesamt konnten sie 88 Prozent der nachgewiesenen Arten einer bestimmten Baumart zuordnen.
Obwohl die Forscher vorerst mit einer kleinen Stichprobengröße gearbeitet haben, sind die Ergebnisse überzeugend, betont Leese: „Unsere Ergebnisse zeigen das Potenzial des eDNA-Metabarcodings im Regenwasser als schnelle und minimal-invasive Methode, um die Diversität von Wirbellosen zu messen, die in Baumkronen leben. „
Die Arbeit wird in der Zeitschrift veröffentlicht Umwelt-DNA.
Mehr Informationen:
Till‐Hendrik Macher u. Umwelt-DNA (2022). DOI: 10.1002/edn3.372
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