Forscher versuchen zu verstehen, warum manche Wildtierarten im Laufe der Zeit, wenn sich die Umwelt verändert, besser zurechtkommen als andere.
Die Forschung von Kenneth Aase konzentriert sich auf einen neuen mathematischen Ansatz, der diese Frage erhellen und uns somit dem Verständnis des Verlusts der biologischen Vielfalt näherbringen könnte. Aase ist Statistiker und Doktorand am Institut für Mathematik der Norwegischen Universität für Wissenschaft und Technologie (NTNU). Er ist am Projekt GPWILD beteiligt , das vom Europäischen Forschungsrat (ERC) im Rahmen eines Consolidator Grants gefördert wird. Das Projekt nutzt Biologie und Mathematik, um das adaptive Evolutionspotenzial einer Art besser zu verstehen. Es basiert auf genetischen und körperlichen Daten von Zehntausenden Haussperlingen, die im nordnorwegischen Bezirk Helgeland leben.
Warum Haussperlinge?
Haussperlinge erweisen sich als die perfekten Tiere für Forschungen wie die von Aase.
„Da unsere Inselpopulationen klein und abgegrenzt sind, eignen sie sich hervorragend für Forschungszwecke. Biologen können fast alle einzelnen Sperlinge von der Geburt bis zu ihrem Tod erfassen und verfolgen“, sagte Aase.
Forscher der NTNU am Fachbereich Biologie und am Gjærevoll-Zentrum untersuchen diese Haussperlinge seit mehr als 30 Jahren und verfügen über eine riesige Datenbank mit Informationen, sagte er.
„Sie können untersuchen, was ihr Überleben beeinflusst und wie viele Nachkommen sie haben. Wir sammeln solche Daten seit über 30 Jahren und haben Langzeitdatensätze erstellt, die sowohl ungewöhnlich als auch unschätzbar wertvoll sind. Sie helfen uns, die Folgen von Umweltveränderungen sowie die genetische und ökologische Entwicklung über viele Generationen hinweg zu verstehen“, sagte er.
Und außerdem sagte er: „Was wir lernen, ist auf viele andere Arten übertragbar.“
Genomische Vorhersage als Werkzeug
Aases Arbeit konzentriert sich auf eine Technik namens genomische Vorhersage oder GP.
Dies ist eine statistische Methode, um herauszufinden, wie die Gene eines Individuums ein bestimmtes Merkmal beeinflussen. Das Merkmal kann alles Messbare sein, wie beispielsweise Körpergröße, Krankheit oder Körpergewicht. Laut Aase kann die Methode genutzt werden, um den Ertrag einer Getreidepflanze vorherzusagen oder um festzustellen, ob eine Person eine genetische Veranlagung für bestimmte Krankheiten hat.
„Mit dieser Methode lässt sich auch feststellen, ob die Gene eines bestimmten Haussperlings zu einem höheren oder niedrigeren Körpergewicht führen. Dies ist wichtig für das Überleben des Sperlings. Die genetische Veranlagung (GP) findet breite Anwendung in der Pflanzen- und Tierzucht, wurde aber bisher kaum in der Forschung an Wildtier- und Pflanzenpopulationen eingesetzt“, sagte er.
Da die Forscher zunehmend Zugang zu genetischem Material aus Wildpopulationen erhalten, werden Aase und seine Kollegen unter der Leitung von Professorin Stefanie Muff untersuchen, wie nützlich die Methode in den Bereichen Ökologie, Evolution und Naturschutzbiologie sein kann.
Von einer Trainingsgruppe zu einem Individuum
All diese genetischen Informationen ermöglichen es den Forschern, Hunderte bis Millionen von genetischen Markern, die über das gesamte genetische Material verteilt sind, zu nutzen und sie mit Messungen des Merkmals aus einer „Trainingsgruppe“ zu verknüpfen.
Das statistische Modell funktioniert auch dann, wenn das Merkmal, an dem sie interessiert sind, bei der betreffenden Person nicht gemessen wurde – es genügt, wenn es in der Trainingsgruppe gemessen wurde.
„Solange uns Informationen über dieselben genetischen Marker sowohl in der Trainingsgruppe als auch beim Individuum vorliegen, können wir berechnen, wie die Gene das Merkmal beeinflussen. Die Genauigkeit hängt unter anderem von der Größe der Trainingsgruppe, der Anzahl der genetischen Marker und der Erblichkeit des Merkmals ab“, sagte Aase.
Credits
Foto Thor Harald Ringsby NTNU
