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16.5C: Mikrobielle Ökosysteme Hydrothermal Vent – ​​Biologie

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Hydrothermale Quellen beherbergen chemosynthetische Bakterien, die die Grundlage eines einzigartigen Ökosystems bilden, das in völliger Dunkelheit gedeiht.

Lernziele

  • Beschreiben Sie mikrobielle Ökosysteme in hydrothermalen Quellen

Wichtige Punkte

  • Hydrothermale Quellen geben nährstoffreiches, geothermisch erhitztes Wasser ab. Matten von chemosynthetischen Bakterien wachsen um die Lüftungsöffnungen herum und synthetisieren Kohlenhydrate aus dem durch die Lüftungsöffnungen ausgestoßenen Kohlendioxid.
  • Viele Arten von Krabben, Würmern, Schnecken und Röhrenwürmern sind als Nahrung auf diese Bakterienmatten angewiesen. Diese Arten sind oft speziell an das Leben in der lichtlosen, hohen und heißen Umgebung des Schlots angepasst.
  • Schächte sind das Ziel der Ausbeutung der Bergbauindustrie, was unter Meeresbiologen Anlass zur Sorge gibt. Der Bergbau könnte diese einzigartigen und vielfältigen Ökosysteme schädigen.

Schlüsselbegriffe

  • Chemosynthese: Die Herstellung von Kohlenhydraten und anderen Verbindungen aus einfachen Verbindungen wie Kohlendioxid unter Verwendung der Oxidation chemischer Nährstoffe als Energiequelle anstelle von Sonnenlicht; es ist auf bestimmte Bakterien und Pilze beschränkt.
  • geothermisch: Bezieht sich auf Wärmeenergie, die aus Reservoirs im Erdinneren gewonnen wird.

Hydrothermale Quellen und ihre mikrobiellen Gemeinschaften

Eine hydrothermale Quelle ist ein Riss in der Erdoberfläche, aus dem geothermisch erhitztes Wasser austritt. Sie werden typischerweise tief unter der Meeresoberfläche gefunden. Hydrothermale Quellen sind für Mikrobiologen von Interesse, da sie einzigartige mikrobielle Gemeinschaften haben, die nirgendwo sonst auf der Erde zu finden sind.

In den meisten Flachwasser- und Landökosystemen kommt Energie aus Sonnenlicht, aber in der Tiefsee herrscht völlige Dunkelheit. Hydrothermale Quellen stoßen jedoch oft nährstoffreiches Wasser aus, das Methan- und Schwefelverbindungen enthält. Vent-Bakterien können aus diesen Nährstoffen alle Verbindungen synthetisieren, die sie zum Leben benötigen, ein Prozess, der Chemosynthese genannt wird. Diese Bakterien bilden die Grundlage des gesamten Ökosystems der hydrothermalen Schlote.

Die chemosynthetischen Bakterien wachsen zu einer dicken Matte heran, die den hydrothermalen Schlot bedeckt, und dies ist die erste trophische Ebene des Ökosystems. Schnecken, Garnelenkrabben, Röhrenwürmer und Fische ernähren sich von der Bakterienmatte und ziehen größere Organismen wie Tintenfische und Kraken an. Viele dieser Arten sind speziell an das Leben im Dunkeln angepasst und haben keine Augen. Hydrothermale Quellen sind Hotspots der Artenvielfalt, da sie viele Arten haben, die einzigartig an diese raue Umgebung angepasst sind. Zum Beispiel der Pompeji-Röhrenwurm Alvinella Pompejana kann Temperaturen bis zu 176 ° F widerstehen. Diese Ökosysteme sind fast vollständig unabhängig von Sonnenlicht (obwohl der von einigen Tieren verwendete gelöste Sauerstoff letztendlich von Pflanzen an der Oberfläche stammt).

Obwohl sie zu den entlegensten Ökosystemen der Welt gehören, werden hydrothermale Quellen von Bergbauunternehmen bedroht. Da die Bodenschätze erschöpft sind, wenden sich Bergbauunternehmen an geothermische Tiefseeschlote, um Metalle und Schwefel zu gewinnen. Obwohl die Technologie für den Tiefseebergbau neu ist, befürchten Naturschutzbiologen, dass der Abbau hydrothermaler Quellen diese fragilen und einzigartigen Ökosysteme zerstören wird.


Expressionsmuster von mRNAs für Methanotrophie und Thiotropie in Symbionten der hydrothermalen Ventmuschel Bathymodiolus puteoserpentis

Die hydrothermale Schlotmuschel Bathymodiolus puteoserpentis (Mytilidae) vom Mittelatlantischen Rücken beherbergt in seinen Kiemen symbiotische schwefel- und methanoxidierende Bakterien. In dieser Studie untersuchten wir die Aktivität und Verteilung dieser beiden Symbionten in juvenilen Muscheln aus dem hydrothermalen Schlotfeld Logatchev (14°45′N Mid-Atlantic Ridge). Expressionsmuster von zwei Schlüsselgenen für die Chemosynthese wurden untersucht: pmoA (kodierende Untereinheit A der partikulären Methanmonooxygenase) als Indikator für Methanotrophie und aprA (kodierend für die Untereinheit A der dissimilatorischen Adenosin-5'-phosphosulfat-Reduktase) als Indikator für Thiotropie. Mit simultaner Fluoreszenz vor Ort Hybridisierung (FISH) von rRNA und mRNA beobachteten wir die höchsten mRNA-FISH-Signale in Richtung des Flimmerepithels, wo Meerwasser in die Kiemen eintritt. Das Niveau der mRNA-Expression unterschied sich zwischen einzelnen Proben, die in einer einzigen Entnahme von derselben Probenahmestelle gesammelt wurden, während keine offensichtlichen Unterschiede in der Symbiontenhäufigkeit oder -verteilung beobachtet wurden. Wir schlagen vor, dass die Symbionten auf die steilen zeitlichen und räumlichen Gradienten von Methan, reduzierten Schwefelverbindungen und Sauerstoff durch Modifikation der Gentranskription reagieren, während Änderungen der Symbiontenhäufigkeit und -verteilung viel länger dauern als die Regulierung der mRNA-Expression und möglicherweise nur als Reaktion auf lange Begriffsänderungen in der Geochemie von Entlüftungsflüssigkeiten.


AKTUELLE NACHWEISE

Trisha Lyn Spanbauer ,1,2* Christian Briseño-Avena,3,4Kathleen Johnson Pitz,5Elizabeth Suter 6,7

1Department of Integrative Biology, University of Texas at Austin, Austin, Texas2Fachbereich Umweltwissenschaften,

University of Toledo, Toledo, Ohio3Hatfield Marine Science Center, Oregon State University, Newport, Oregon

4Department of Environmental and Ocean Sciences, University of San Diego, San Diego, Kalifornien5Monterey Bay

Aquarium Research Institute, Moss Landing, Kalifornien6Abteilung für Biologie, Chemie und Umweltstudien, Molloy College, Rockville Centre, New York7School of Marine and Atmospheric Sciences, Stony Brook University, Stony

Erklärung zur wissenschaftlichen Bedeutung

Die Entwicklung von molekularen und bildgebenden In-situ-Instrumenten hat unser Wissen über Planktonprozesse in aquatischen Ökosystemen erweitert. Diese Sensoren werden jedoch erst in Süßwasserökosystemen eingesetzt. Durch eine Kombination aus Literaturrecherche und Interviews mit Instrumentenentwicklern haben wir festgestellt, dass es kaum technologische Hindernisse gibt, um marine in-situ-Molekular- und Bildgebungstechnologien auf Süßwasserökosysteme zu übertragen. Identifizierte Barrieren hängen größtenteils mit Infrastruktur und Finanzierung zusammen. Diese Sensoren sind in der Lage, grundlegende und angewandte Planktonforschung in allen Arten von aquatischen Systemen zu informieren.

Abstrakt

Das Verständnis der Planktondynamik in marinen Ökosystemen wurde mithilfe von in-situ molekularen und bildgebenden Instrumenten verbessert. Eine Reihe von Forschungszielen wurde durch hochauflösende autonome Probenahmen erreicht, von der Charakterisierung des Nahrungsnetzes bis hin zur Dynamik der schädlichen Algenblüte. Bei gemeinsamer Verwendung können molekulare und bildgebende Sensoren den gesamten Größenbereich, die genetische Identität und die Lebensstadien von Plankton abdecken. Hier geben wir einen kurzen Überblick über eine Auswahl von In-situ-Instrumenten, die für die Sammlung von molekularen und bildgebenden Informationen über Planktongemeinschaften in marinen Ökosystemen entwickelt wurden. Darüber hinaus haben wir eine Auswahl von Instrumentenentwicklern interviewt, um festzustellen, ob der Transfer der Sensortechnologie von Meeres- auf Süßwasserökosysteme machbar ist, und um den Prozess der Herstellung von In-Situ-Sensoren zu beschreiben. Schließlich diskutieren wir den Status von molekularen und bildgebenden In-situ-Sensoren in Süßwasserökosystemen und wie einige der untersuchten Sensoren verwendet werden könnten, um grundlegende und angewandte Forschungsfragen zu beantworten.

*Korrespondenz: [email protected] [email protected] Mitherausgeber: María González

Beitragserklärung des Autors: T.L.S. leitete die Manuskripterstellung. C.B.-A., K.J.P., E.S. und T.L.S. trugen gleichermaßen zum Schreiben und Bearbeiten dieses Artikels bei.

Datenverfügbarkeitserklärung: Daten sind im Dryad Digital Repository unter https://doi.org/10.5061/dryad.29pm4qs verfügbar.

Dies ist ein Open-Access-Artikel unter den Bedingungen der Creative Commons Attribution License, der die Verwendung, Verbreitung und Vervielfältigung in jedem Medium gestattet, vorausgesetzt, das Originalwerk wird ordnungsgemäß zitiert.

Das wissenschaftliche Interesse an der „lückenhaften“ Verteilung von Plankton hält seit mehr als einem Jahrhundert an, es sind über 50 Jahre her, seit Hutchinson (1961) das „Paradox des Planktons“ auf der Grundlage von Erkenntnissen aus Seestudien postuliert hat. Seit dieser bahnbrechenden Forschung ist die heterogene Natur der Zooplankton- und Phytoplanktonverteilung auf der Makroskala (Submeter bis Kilometer) sowohl für Seen als auch für Ozeanbecken anerkannt (Wiebe und Benfield 2003). Es hat länger gedauert, die heterogene Verteilung kleinerer Organismen wie Bakterioplankton zu erkennen (Stocker 2012). Solche Verteilungen sind nicht zufällig, sondern das Ergebnis zugrunde liegender chemischer, physikalischer und biologischer Wechselwirkungen, die selbst im Mikrometerbereich heterogen sein können. In den letzten zwei Jahrzehnten haben sowohl die ozeanographische als auch die limnologische Gemeinschaft diese Verteilungen und ihre zugrunde liegenden Mechanismen sowie ihre Auswirkungen durch die Nahrungskette erforscht (zB Brentnall et al. 2003 Franks 2005 Blukacz et al. 2009 McGillicuddy and Franken 2019).

Historisch gesehen war die Auflösung von Planktonverteilungen und -mengen innerhalb von Seen aufgrund ihrer geringeren Größe relativ einfacher als in Ozeanen. Ozeanbecken erfordern einen viel höheren Ressourcenaufwand, um gleichwertige Proben zu sammeln. Molekulare und bildgebende In-situ-Sensoren stehen wohl an vorderster Front solcher Bemühungen in ozeanographischen Studien, da diese Instrumente in der Lage sind, Planktonverteilungen auf kleinen räumlichen Skalen über große Gebiete (bis zu mehreren Kilometern) und über weite Tiefenbereiche aufzulösen ( Hunderte Meter vertikal) neben Zusatzmessungen (zB Temperatur, Salzgehalt, gelöster Sauerstoff, Karbonatchemie, pH, photosynthetische aktive Strahlung, Fluoreszenz). Fortschritte bei den Hochdurchsatz-Probenahmemöglichkeiten dieser Instrumente haben die Kosten pro Probe für ozeanographische Forschungskampagnen drastisch gesenkt und eine einzigartige und sehr gezielte Probenahme von Planktongemeinschaften und ihren Prozessen ermöglicht.

Der Großteil der Forschung, bei der molekulare und bildgebende Sensoren in situ verwendet wurden, fand in marinen Ökosystemen statt (Tabelle 1). Die Ziele dieser Kampagnen reichten von der Grundlagenforschung, wie der Untersuchung der Räuber-Beute-Dynamik (Brownlee et al. 2008 Ryan ua 2011 Caron ua 2017). Einige molekulare und bildgebende In-situ-Instrumente wurden in limnologischen Studien von Plankton eingesetzt (z. B. In-situ-Filtrations- und Fixierungssammler [IFFS], Wurzbacher et al. 2012 Laser Optical Plankton Counter [LOPC], Yurista et al. 2009 Yurista et al al. 2012 Tabelle 1) jedoch könnte eine Fülle von seebasierten Forschungsfragen von ihrer erweiterten Nutzung in Süßwasserökosystemen profitieren. Süß- und Salzwasserlebensräume weisen Überschneidungen bei mehreren Umweltproblemen auf, darunter die Verbreitung von Algenblüten, der Verlust der biologischen Vielfalt aufgrund des Klimawandels, invasive Arten, Überfischung und Veränderungen des biogeochemischen Kreislaufs aufgrund von Eutrophierung und Hypoxie. Aus der Einführung von molekularen und imaginären Sensoren in situ wurde bereits viel gelernt, und der weitere Technologietransfer zwischen den Meeres- und Süßwasserwissenschaften wird

unser Wissen über die Planktondynamik in sich schnell verändernden aquatischen Ökosystemen weiterzuentwickeln.

Molekulare und bildgebende Sensoren für die Meeresumwelt wurden bereits verwendet, um eine Reihe von Forschungsfragen im Zusammenhang mit der Planktondynamik zu beantworten. Die Ergebnisse dieser Forschung haben zu Fortschritten in der Untersuchung der Genexpression, mikrobiellen Reaktionen (Edgcomb et al. 2016 Ottesen 2016) und Blütendynamik (Robidart et al. 2012 Brosnahan et al. 2015 Hunter-Cevera et al. 2016 .) geführt ). Es gibt ähnliche Bedürfnisse, um die Planktondynamik in Süßwasserökosystemen besser zu verstehen. Einer der dringendsten Forschungsbereiche in allen aquatischen Wissenschaften ist beispielsweise die Erkennung und Abwehr von HABs (Anderson et al. 2012 Paerl et al. 2016, 2018). Es wird prognostiziert, dass sich die Eutrophierung aquatischer Umgebungen durch den klimawandelbedingten Anstieg der Niederschläge, die Nährstoffe aus der umgebenden Landschaft liefern, verschlimmert (Sinha et al. 2017). Fernerkundung war nützlich bei der Verfolgung von HABs auf der Makroskala (Clark et al. 2017), während molekulare In-situ-Sensoren bei der Charakterisierung und Vorhersage von HABs in Küstengewässern nützlich waren (Babin et al. 2005 Ryan et al. 2011). Darüber hinaus wurden molekulare In-situ-Sensoren als Methode zum Nachweis toxischer Blütenentwicklung in den Laurentian Great Lakes vorgeschlagen (Bullerjahn et al. 2016). HABs sind ein Thema, das die Notwendigkeit veranschaulicht, marine molekulare und bildgebende Sensoren in Süßwasserumgebungen einzusetzen. Es gibt jedoch eine ganze Reihe von Süßwasserplanktonforschungen (dh biogeochemischer Kreislauf, Nahrungsnetzdynamik, invasive Arten, Neuordnung von Gemeinschaften, Klimawandel usw.), die von der Implementierung mariner molekularer und bildgebender Verfahren in situ profitieren könnten Sensoren in Süßwasserökosystemen, Probleme und Paradigmen, die sowohl von der Limnologie als auch von der Ozeanographie geteilt werden (Downing 2014).

In diesem aktuellen Evidenzartikel identifizieren und überprüfen wir in situ ozeanographische Instrumente, die für die Sammlung von molekularen und bildgebenden Daten entwickelt wurden, und skizzieren, wie diese Sensoren auf Umweltfragen und Forschungsbereiche in Süßwasserökosystemen angewendet werden können. Molekulare und bildgebende Sensoren sind komplementäre Systeme, die die Fähigkeit bieten, die Zusammensetzung der Gemeinschaft und Prozesse des Planktons auf molekularer Ebene zu relativ geringen Kosten pro Probe zu beurteilen, was eine weite Abdeckung in Zeit und Raum ermöglicht. Um die Eignung für den Transfer molekularer und bildgebender Sensorik vom Meer ins Süßwasser zu ermitteln, haben wir eine Auswahl von Entwicklern dieser Instrumente interviewt. Dabei zeigen wir sowohl die Herausforderungen bei der Entwicklung der Sensoren als auch die Anwendungsvielfalt der Sensoren. Schließlich diskutieren wir einige der Erfolge beim bahnbrechenden Einsatz von bildgebenden und molekularen In-situ-Sensoren in Süßwassersystemen. Wir schließen mit den Möglichkeiten, wie diese Sensoren eingesetzt werden könnten, um grundlegende und angewandte Forschungsfragen in Seeökosystemen zu beantworten und dabei Technologietransfer zur Brücke zwischen Meeres- und Süßwasserökosystemwissenschaften zu nutzen.

Zwei Kategorien von In-situ-Sensoren für Plankton

Eine der größten Herausforderungen bei der Erforschung von Plankton besteht darin, genaue Messungen der Gemeinschaftszusammensetzung durchzuführen, während

Tisch

240 ml pro Frame Geschlepptes Mesozooplankton 20 μm bis wenige cm Meer und Mündung. 0– 250 m Tiefe Bi et al. (2015) LOKI 2,6 mL pro Frame Vertikaler Profiler mit angehängtem Planktonnetz Mesozooplankton 0,9 –13 mm Marine. 0–500 m Tiefe Schulz et al. (2010) Schmidet al. (2016) SPC 3 m L pro Frame Angelegtes Phyt-Oplankton und Mesozooplankton 100 μm –2,5 cm Meer- und Süßwasser. Festgemacht. Jahre http://spc.ucsd. edu/ Zoocam 250 ml pro Rahmen Montiert auf einem Zooglider Protists auf Mesozooplankton 0,45 mm – 4,95 cm Marine. 0– 400 m Tiefe bis zu 50 d pro Mission Ohman et al. (2019) Molekulare Sensoren AFIS 2,7 L Montiert auf CTD Microbial Community Metatransciptom >0,2 μm Marine (Oberfläche —

100 m Tiefe) Fieke et al. (2012) AFISsys 250 ml verankertes Mikrobial-Gemeinschaftsmetatransziptom >0,2 μm Brackig (Oberfläche) für mehrere Tage eingesetzt Charve t e t al. (2019) (Fortsetzung)

Tisch

gleichzeitig Aktivitäts- oder Umsatzprozesse messen. In fast allen Größenklassen von Plankton werden molekulare und bildgebende Verfahren zur in-situ-Beobachtung und -Klassifizierung eingesetzt. Für Nano-, Pico- und Mikroplankton der Größe 0,2–200 μm existieren molekulare Sensoren und strömungszytometrisch basierte Bildgebungslösungen, die Taxa und funktionelle Prozesse unterscheiden können. Für Meso-Plankton, Makromeso-Plankton und Megaplankton (Größen 200 µm–20 mm, 2–20 cm bzw. > 20 cm) spielen bildgebende Lösungen eine entscheidende Rolle bei der Unterscheidung von Plankton nach Größe, Morphologie und Verhalten. und jüngste Fortschritte bei Umwelt-DNA-Analysen (eDNA) haben die Tür für in-situ-Genombeobachtungen von Arten in diesen Größenbereichen und noch größer geöffnet (Govindarajan et al. 2015 Djurhuus et al. 2018).

Jüngste Fortschritte bei der molekularen In-situ-Instrumentierung lösen Probleme beim Sammeln von Proben aus heterogenen Gemeinschaften an schwer zugänglichen Orten, während die wahre Variabilität des Planktons erfasst wird. Diese Instrumente verwenden Proben von DNA, RNA oder anderen Zellprodukten und führen einen Verarbeitungs- oder Konservierungsschritt in situ durch, um ihre molekulare Charakterisierung zu ermöglichen. Sie beseitigen potenzielle Artefakte aufgrund klassischer Probenahmeverfahren wie CTD Niskin-Flaschen (Suter et al. 2017) oder durch Verzögerungen bei der Probenverarbeitung beim Transport der Proben zurück zu einem Schiff oder Labor (Feike et al. 2012). Neuere Übersichtsartikel diskutieren die Breite „ökogenomischer“ Sensoren und ihre Fähigkeiten, diese Probleme zu lösen (z. B. Ottesen 2016, McQuillan und Robidart 2017). Hier beleuchten wir allgemeine Fähigkeiten innerhalb von Instrumentenklassen und wie sie unsere Fähigkeit verbessert haben, ökologische Phänomene des Planktons zu verstehen.

Molekulare Sensoren unterscheiden sich in ihrer Fähigkeit, für unterschiedliche Zeiträume eingesetzt zu werden, ihrer Fähigkeit, Proben in Echtzeit zu analysieren vs. nach der Bereitstellung, ihrer Fähigkeit, molekulare Aufgaben wie die Polymerase-Kettenreaktion (PCR) oder Inkubationen zu erhalten oder durchzuführen, ihre Fähigkeit, adaptives Sampling und ihre Mobilität, um verschiedene Umgebungen zu beproben (Tabelle 1). Einige Instrumentenklassen sammeln und konservieren gefilterte Partikelproben in situ während kurzer Einsätze (Stunden bis Tage) bis zur Wiederherstellung des Instruments (z. B. der Automaticflow Injection Sampler [AFIS], Feike et al. Charvet et al., 2019 der autonome mikrobielle Probenehmer [AMS], Taylor et al. SUPR], Breier et al. Ähnliche Instrumente wie das Biological OsmoSampling System (BOSS) können Proben für längere Einsätze über Tage bis Monate konservieren (Robidart et al. 2013), haben jedoch eine geringere Volumenkapazität pro Probe.Andere Instrumente sind in der Lage, molekulare Proben in situ zu sammeln, zu konservieren und zu analysieren, um Gen-Targets oder andere zelluläre Produkte wie HAB-produzierte Toxine nahezu in Echtzeit nachzuweisen (z. B. der autonome mikrobielle Genosensor [AMG], Fries et al 2007 und die Umweltprobe

Prozessor [ESP], besprochen in Scholin et al. 2017). Diese Fähigkeit erleichtert langfristige Einsätze (Tage bis Wochen) und die Sammlung von Proben über breite Umgebungsgradienten. Einige Instrumente ermöglichen auch In-situ-Tracer-Inkubationen und damit die Bestimmung von Geschwindigkeitsmessungen gleichzeitig mit der Entnahme von Molekülproben (z. B. MS-SID Taylor und Doherty 1990 Taylor und Howes 1994 Taylor et al. 2015 Edgcomb et al. 2016 Pachiadaki ua 2016 Medina ua 2017). Der Einsatz vieler dieser Instrumente kann angepasst werden, um kurzzeitige, hochintensive oder längerfristige Zeitreihen-Stichprobenverfahren zu ermöglichen, um verschiedene Arten der Variabilität zu erfassen. Darüber hinaus haben Forscher in mehreren dieser Instrumente neuartige Fähigkeiten zur adaptiven Probenahme entwickelt, darunter zum Beispiel die Übertragung biogeochemischer Echtzeitdaten an den Benutzer, die eine getriggerte Probenahme unter bestimmten Umgebungsbedingungen ermöglicht: (MS-SID, Abb. 1a, Edgcomb et al. 2016 festgemachtes ESP und 3G [3. Generation] ESP, Herfort et al. 2016). Andere wurden speziell für extreme Umgebungen angepasst: zum Beispiel sind AMS und SUPR in der Lage, Wasser aus hydrothermalen Wasserfahnen zu sammeln, während das Vent-SID (derzeit in Entwicklung) Inkubationsstudien von hydrothermalen Austrittsflüssigkeiten in situ bei Austrittsflüssigkeitstemperaturen bis ermöglicht zu

70 °C (C. Taylor et al. pers. Mitteilung).

Die Kompatibilität zwischen molekularen Sensoren und autonomen Unterwasserfahrzeugen (AUVs) oder autonomen Langstrecken-Unterwasserfahrzeugen (LRAUVs) hat zu unglaublichen Fortschritten in der Mobilität und gezielten Probenahme mit einigen Sensoren wie dem MS-SID und 3G ESP geführt (Birch et al.) . 2018). In ähnlicher Weise wurde der SUPR-REMUS, ein Cousin des SUPR, kürzlich in das AUV, REMUS 600, aufgenommen und eingesetzt, um Larvenverteilungen durch genetische Marker in einer Küstenbucht zu erkennen (Govindarajan et al. 2015). Clio, ein in der Entwicklung befindliches molekularsensorisches AUV, wird in der Lage sein, Tiefen von 6000 m zu erreichen und molekulare Proben in voreingestellten Tiefenintervallen zu sammeln (Jakuba et al. 2018). Diese Fortschritte ermöglichen die Untersuchung aquatischer Populationen ohne die Kosten und Belastungen durch Schiffsoperationen, wodurch die Häufigkeit und Flexibilität bei der Umweltprobennahme von Planktonpopulationen erhöht wird. Unter Verwendung derselben Techniken entwickelt eine neue Generation molekularer Sensortechnologien genetische Techniken, die traditionell auf mikrobielles Leben angewendet werden, werden nun durch eDNA-Analysen an die Untersuchung größerer Organismen angepasst (Übersicht in Deiner et al. 2017). Dies ermöglicht den Einsatz molekularer Sensoren zur Untersuchung größerer Größenklassen wie Meso-, Makro- und Megaplankton. Alle oben beschriebenen Fähigkeiten sind untypisch für die traditionelle Probenahme an Bord und unterstreichen daher den Nutzen der in-situ-Sammlung von Molekülproben für die Zusammensetzung von Plankton und ihre Aktivität in der Gemeinschaft, was sie für ozeanographische Studien auf der ganzen Welt immer beliebter macht ( zB Abb. 2a).

Bildgebende Sensoren sind eine weitere sich schnell entwickelnde und leistungsfähige Methode zur Untersuchung der Planktondynamik. Während molekulare Sensoren

verlassen sich bei der Identifizierung und Untersuchung auf die zellulären Produkte von Organismen, bildgebende Sensoren ermöglichen eine direkte Beobachtung und geben zusätzliche Arten von Informationen, die oft nicht aus molekularen Daten abgeleitet werden können. Diese Daten können Zellgröße, Form, Lebenszyklus umfassen

Stadium, Verhaltensmuster und Kolokalisation anderer Organismen wie Symbionten oder Parasiten. Einige grundlegende Informationen wie die physikalische Morphologie in situ waren aufgrund der Zerbrechlichkeit des Organismus (z. B. Nesseltiere) möglicherweise nie zuvor bekannt oder Abb. 1. Bilder von molekularen und bildgebenden in situ-Sensoren. (a) MS-SID-Bild. (b) Imaging Flow Cytobot (IFCB) Bild. Kredit: McLane Research Laboratories. (c) SPC-Bild. Quelle: Jaffe Lab for Underwater Imaging, Scripps Institution of Oceanography.

Extremität der Umwelt (z. B. Tiefsee). Seit einigen der frühesten Experimente in den 1950er Jahren mit Unterwasserkamera- und Fernsehsystemen bis hin zur Befestigung von Kameras an Netzen in den 1970er Jahren haben sich bildgebende Geräte zur Untersuchung von Plankton in situ erheblich weiterentwickelt (Übersicht in Wiebe und Benfield 2003) und in letzter Zeit mehrere neue moderne Systeme entstanden sind. Kein einzelnes System wurde mit den gleichen Fragen im Hinterkopf entwickelt, Instrumente unterscheiden sich in der Größenklasse der Organismen, die sie erkennen können, der Art ihrer Bereitstellung, dem abgebildeten Volumen, der Dauer der Bereitstellung und der Bildauflösung (letztendlich bestimmend)

die taxonomische Auflösung des Systems). Wir fassen die Eigenschaften der wichtigsten Bildgebungssysteme zusammen, die derzeit weltweit verwendet werden, um jede Größenklasse von Plankton und ihre Verteilungen und Prozesse zu untersuchen (Tabelle 1).

Ähnlich wie die Herausforderungen beim Verständnis des mikrobiellen und Phytoplankton-Lebens in den Ozeanen erfordert auch die Untersuchung der Dynamik von Mesoplankton bis Megaplankton (einschließlich Ichthyoplankton) Probenahmen auf räumlichen und zeitlichen Skalen, die mit herkömmlichen Mitteln oft nicht möglich sind. Netze zum Beispiel integrieren Proben über große räumliche Skalen. Abb. 2. Ungefähre Probeneinsatzorte von In-situ-Sensoren. (a) Molekulare Sensoren schwarze Kreise: AFIS roter Stern: autonomer in situfixation Multisampler (AFIS-SYS) blaue Quadrate: AMG blaue Kreise: AMS dunkelgelbe invertierte Dreiecke: BOSS offene invertierte Dreiecke: Deep-Sea ESP (D-ESP) blau invertiert Dreiecke: ESP blauer Stern: IFFS gelber Kreis: IS-ABS dunkelgelbe Quadrate: SID grüne Quadrate: MS-SID grüner Stern: SUPR offenes Quadrat: Schwebstoff-Rosetten-Probenehmer-Remote Environmental Monitoring UnitS (SUPR-REMUS). (b) Bildgebende Systeme. Blaue Kreise: FCB Grüne Kreise: IFCB Schwarze Quadrate: ISIIS Schwarze Sterne: Lightframe On-sight Keyspecies Investigation (LOKI) System Cyan Quadrate: LOPC (einschließlich SOLOPC) Cyan Sterne: Optischer Planktonzähler (OPC) Offene Sterne: Schattenbild Partikelprofilierung und Auswertungsrekorder (SIPPER) dunkelgelbe Kreise: SPC rote Kreise: Unterwassersichtprofiler (UVP) schwarze invertierte Dreiecke: VPR grüne invertierte Dreiecke: ZOOplankton Visualization System (ZOOVIS). Methods on Location Deployment Data Mining und entsprechende Referenzen auf Dryad zusammen mit dem Datensatz verfügbar (Briseño-Avena 2019).

sowohl vertikal (Zehner bis Hunderte von Metern) als auch horizontal (mehrere Meter bis Kilometer). Kosten- und Zeitzwänge der herkömmlichen Netzprobennahme an Bord schränken jedoch die räumliche und zeitliche Verfügbarkeit von Umweltproben ein. Außerdem sind viele Organismen zu empfindlich, um mit Netzen beprobt zu werden, und werden daher bei der traditionellen Probenahme übersehen (Remsen et al. 2004). Ein neuer Satz von In-situ-Bildgebungssensoren kann viele dieser Einschränkungen vermeiden und hat neue Wege für wissenschaftliche Untersuchungen eröffnet (Abb. 2b Tabelle 1). Der Videoplanktonrekorder (VPR), der eines der frühesten Bildgebungssysteme war, wurde entworfen, um kilometerweit horizontal geschleppt zu werden und Hunderte von Metern vertikal zu profilen, während er kontinuierlich Mesozooplankton wie Copepoden, Euphausiden und kleine gallertartige Organismen (z. B. Benfield ua 1996 Ashjian ua 2008). Der umfassende Einsatz des VPR hat zum Verständnis physikalischer und biologischer Wechselwirkungen wie Mikroflecken und Turbulenzen (Ross 2014), prädatorinduzierter vertikaler Dielwanderung bei Calanus finmarchicus (Baumgartner et al. 2011) und Ruderfußkrebs-Meeresschnee geführt Verbände (Möller et al. 2012 Nishibe et al. 2015). Diese Studien beleuchteten Prozesse, die den Kohlenstoffexport in die Tiefsee beeinflussen. Das In-situ-Ichthyoplankton-Bildgebungssystem (ISIIS Cowen und Guigand 2008) wurde entwickelt, um ein großes Wasservolumen (70 L s−1) abzubilden, um Bilder von weniger häufig vorkommenden Organismen wie Fischlarven und großen Gelatine Organismen, während immer noch Bilder von Phytoplankton und Mesozooplankton enthalten sind. Unseres Wissens ist das ISIIS das einzige bildgebende System, das die Verteilung von Fischlarven in Bezug auf Umweltparameter und Beutefelder (d. h. Phytoplankton und Zooplankton) quantitativ auflösen kann. In jüngerer Zeit zielt die Scripps Plankton Camera (SPC Roberts et al. 2014 http://spc.ucsd.edu/), ein System bestehend aus zwei Kameras: eine für Mikroplankton und Phytoplankton und eine zweite für Mesozooplankton, darauf ab, schnelle Zeitreihendaten mit einer Auflösung von 1 Frame s−1 (Abb. 1c). Der SPC, obwohl er sich noch in einem frühen Stadium befindet, hat seine Nützlichkeit bereits bewiesen, indem er ein zeitkritisches kryptisches Phänomen aufgedeckt hat, das zuvor nicht beobachtet wurde. Mit einer Teilmenge der SPC-Bilder beobachtete Briseño-Avena (Briseño-Avena unveröffentlicht) die äußere parasitäre Expression (eine Phase, die nur wenige Minuten dauert) des Paradium-ähnlichen Parasiten, der am Urosom des Ruderfußkrebses Oithona similis befestigt ist.

Andere bildgebende Sensoren wurden entwickelt, um Picoplankton, Nanoplankton und Mikroplankton (0,2–2 μm, 2–20 μm bzw. 20–200 μm) zu erkennen. Der Imaging FlowCytobot (IFCB Olson und Sosik 2007) beispielsweise ist ein verankertes System, das Mikroplankton (< 10–150 μm) über Zeitskalen von Minuten bis Jahren abbilden soll. Ein früheres Instrument, der FlowCytobot (FCB Olson et al. 2003), kann Picoplankton und Nanoplankton nachweisen (Tabelle 1) und sammelt seit 2006 Daten am Martha’s Vineyard Observatory (Abb. 1b). Beide Instrumente adaptierten zytometrische Methoden an ein Verankerungssystem, das hochfrequente Probenahmen über lange Zeiträume ermöglicht. Zeitreihendaten, die sowohl vom IFCB als auch vom FCB generiert wurden, haben es Ökologen ermöglicht, die Phytoplanktondynamik zu verstehen

zugrunde liegende Blüteninitiierung und -entwicklung (Stunden bis Tage), Artenfolgen (Jahreszeiten) und Regimewechsel (mehrere Jahre) (Sosik und Olson 2008 Anglès et al. 2015 Henrichs et al. 2015 Hunter-Cevera et al. 2016). Der IFCB wurde auch verwendet, um Ciliaten und anderes Mikrozooplankton sowie parasitäre Infektionen von Kieselalgen zu untersuchen (Peacock et al. 2014 Brownlee et al. 2016). Ökosystemfaktoren haben weitgehend die Einsatzorte von In-situ-Bildgebungssystemen bestimmt. Die meisten Studien in marinen Ökosystemen wurden in hohen Breiten durchgeführt, wo die Planktondiversität gering ist (Abb. 2b). Die wenigen Studien in niedrigeren Breiten konzentrierten sich auf Umgebungen mit nahezu oligotrophen Bedingungen, in denen die Bildgebungsbedingungen aufgrund geringerer Partikelfrachten ideal sind (Abb. 2b). Darüber hinaus sind mit Ausnahme der IFCB-, FCB- und SPC-Systeme nur wenige ozeanische Einsätze in küstennahen Gebieten (Hunderte Meter von der Küste entfernt) aufgetreten (Abb. 2b). Trübung war eine Herausforderung für die Unterwasserbildgebung, bei der Licht aufgrund der Dämpfung bereits ein limitierender Faktor ist. Hochproduktive Wässer mit hohen Planktonkonzentrationen sind ebenfalls eine Herausforderung, da das Bildvolumen angepasst werden muss, um eine Überlappung von abgebildeten Partikeln und Plankton in jedem Bildrahmen zu vermeiden. Innerhalb des letzten Jahrzehnts waren jedoch Versuche erfolgreich, in situ Unterwasser-Bildgebungssysteme in Gewässern mit geringer Sichtbarkeit anzuwenden. Bi et al. (2013, 2015) setzte den ZOOVIS erfolgreich im trüben Wasser einer Mündung in der Chesapeake Bay ein, um gallertartige Organismen zu untersuchen. Das LOPC hat mit seinen neuesten Modifikationen seine Einsatzfähigkeit in Wässern mit Partikelkonzentrationen von bis zu 103 Partikel L−1 erhöht (Herman et al. 2004). In ähnlicher Weise wurde der ISIIS mit positiven Ergebnissen in den trüben Gewässern des Mississippi River eingesetzt (Greer et al. 2016).

Die andere Herausforderung bei trübem Wasser ist die Datenverarbeitung, unzählige Partikel werden abgebildet und die manuelle Annotation dieser Bilder wird zu einer fast unmöglichen Aufgabe. Automatisierte Verarbeitung wird von einigen großen Forschungsgruppen getestet, und somit nimmt diese große Hürde ab (Benfield et al. 2007 Sosik und Olson 2007 Schmid et al. 2016 Orenstein und Beijbom 2017 Robinson et al. 2017 Luo et al. 2018) . Vor kurzem sind zwei neue In-Situ-Bildgebungssensoren verfügbar geworden, die Zoocam (Ohman et al. 2019), die am Zooglider befestigt wird, und das Continuous Particle Image Classi fication System (CPIC www.coastaloceanvision.com), das auf einem CTD-Rahmen montiert. Letzteres beinhaltet eine integrierte Bildsegmentierung und ein automatisiertes Klassifizierungssystem.

Während in den letzten zehn Jahren Unterwasser-Bildgebungssysteme in der wissenschaftlichen Gemeinschaft an Bedeutung gewonnen haben, wurden sie in Süßwassersystemen nur begrenzt eingesetzt (siehe Abschnitt „Von der Intelligenz zur Instrumentierung: Wie in-situ-Meerestechnologie Realität wird“). Die Großen Seen zum Beispiel haben ähnliche Umweltprobleme mit Küstenmeeresregionen, wie unter anderem HABs, invasive Arten und im Wasser übertragene Krankheitserreger von Menschen und einheimischen Organismen. Darüber hinaus hat die Gemeinschaft der Meereswissenschaften zwar viel Verständnis für ökologische Phänomene wie die Blüteninitiierung teilweise aufgrund der Bildgebung gewonnen

Systemen wie dem FCB (siehe Hunter-Cevera et al. 2016 als aktuelles Beispiel) gibt es weniger systematische Bemühungen, bildgebende Sensoren in Süßwassersystemen einzusetzen. Eine große Ausnahme ist der LOPC (Herman et al. 2004), der in den Großen Seen (Abb. 2b) mit dem Ziel eingesetzt wurde, Netto- und Bildsystem-Biomasseschätzungen zu vergleichen (Yurista et al. 2009). Ein solcher Versuch wurde kürzlich über dem globalen Ozean mit dem Underwater Vision Profiler (UVP5 Biard et al. 2016) aus Daten durchgeführt, die auf Kreuzfahrten von 2008 bis 2013 gesammelt wurden, im Gegensatz zu den LOPC-Schätzungen, die jedoch auf Umrechnungsfaktoren von der Literatur und nicht direkt mit biologischen Proben verglichen. Vor kurzem wurde das SPC im Zürichsee in der Schweiz getestet, um bildbasierte Dichteschätzungen von Phytoplankton mit labormikroskopischen Zählungen anhand von Wasserproben zu vergleichen (Reyes et al. 2017). Wie oben erwähnt, kann jedoch nicht jedes Bildgebungssystem allein verwendet werden, um jedes Phänomen zu behandeln, da sich jedes Bildgebungssystem auf eine andere Größenklasse von Organismen konzentriert. Da Unterwasser-Bildgebungssensoren in Süßwasser-Unterwassersystemen (einer weniger korrosiven Umgebung als Salzwasser) eingesetzt werden können, ergeben sich große Chancen auf Erkenntnisgewinn durch den Einsatz mehrerer Bildgebungstechnologien in Süßwassersystemen.

Von der Intelligenz zur Instrumentation: Wie in situ

Meerestechnik wird Realität

Um zu verstehen, was für die Entwicklung von In-Situ-Instrumenten erforderlich ist und welche Herausforderungen es gibt, eine Idee in die greifbare Realität zu bringen, haben wir mit vier Forschern gesprochen, die Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung dieser Art von Technologien in ihrer Forschung haben: Virginia Edgcomb, Jules Jaffe, Heidi Sosik und Craig Taylor. Jeder Forscher war an der Entwicklung von In-situ-Instrumenten beteiligt, darunter unter anderem die Scripps Plankton (und Phytoplankton) Cameras (SPC), das IFCB und die (microbial sampler) SIDs. In jedem Fall wurden diese ozeanographischen Instrumente mit Blick auf breite wissenschaftliche Bedürfnisse gebaut: um den Probendurchsatz zu erhöhen und gleichzeitig die mit Schiffsmessungen verbundenen Artefakte zu minimieren und um die Organismen auf biologisch relevanten raumzeitlichen Skalen zu untersuchen. Diese Interviews illustrierten mehrere Themen, die den Forschern gemeinsam waren: die Bedeutung institutioneller Vorteile wie lokales Ingenieurswissen und die Unterstützung von Hochrisikoprojekten die Bedeutung der Zusammenarbeit, die die Instrumentenrelevanz sichert und schließlich die Entwicklung neuer Instrumente ist ein langwieriger Prozess, der mehrere wechselnde Finanzierungsquellen erfordert und die Karrieren des Primärforschers während seiner Entwicklung bestimmen kann.

Edgcomb, Jaffe, Sosik und Taylor arbeiten an Institutionen in den Vereinigten Staaten mit erheblichen institutionellen Vorteilen, einschließlich interner Förderprogramme, ein Aspekt, der die Technologieentwicklung erheblich fördert. Es wurden jeweils erste Pilotstudien mit kleinen institutionellen Zuschüssen durchgeführt, um ein Proof-of-Concept-Instrument zu entwickeln. Sosik betonte die Bedeutung dieser kleinen Zuschüsse für risikoreiche Projekte wie

Entwicklung von Instrumentenprototypen, die normalerweise nicht von Bundesbehörden finanziert werden. Taylor betonte auch, dass diese kleinen Zuschüsse verwendet werden können, um einen neuen Aspekt eines größeren Instruments zu entwickeln. Kritische institutionelle Unterstützung umfasste auch technisches Personal und Maschinenhallen, die beim Design und Bau neuartiger Instrumente halfen. Sowohl die Scripps Institution of Oceanography (SIO) als auch die Woods Hole Oceanographic Institution (WHOI) beschäftigen Mitarbeiter, die die meisten elektrischen oder mechanischen Komponenten eines größeren Instruments bauen können. Die Instrumentenentwicklung erfordert viele Experten und mehrere Finanzierungsquellen über einen längeren Zeitraum. Daher können unterschiedliche Merkmale eines einzelnen Instruments mit Unterstützung von mehreren verschiedenen Agenturen während seiner Entwicklung entwickelt werden. Nachdem erste Proof-of-Concept-Aspekte entwickelt waren, wurden die Ergebnisse dieser kleinen institutionellen Zuschüsse als kritischer vorläufiger Beweis in größeren Zuschussanträgen an Bundesorganisationen wie das Ocean Technology and Interdisziplinary Coordination (OTIC)-Programm der National Science Foundation ( NSF), das National Oceanographic Partnership Program (NOPP) und Programme des Department of Energy (DOE) und des Office of Naval Research (ONR).

Die Zusammenarbeit über wissenschaftliche Disziplinen hinweg gehört zu den wichtigsten Aktivitäten bei der Entwicklung neuer Technologien. Jeder unserer Interviewpartner hat langjährige Forschungsbeziehungen zu anderen Wissenschaftlern mit Fähigkeiten, die ihre eigenen ergänzen. Sosik plädiert auch stark für die interdisziplinäre Zusammenarbeit verschiedener Laborgruppen schon früh in der Technologieentwicklung. Auf diese Weise sind die Instrumentenentwickler gezwungen, das Instrument benutzerfreundlicher und exibler anzupassen, um andere wissenschaftliche Fragestellungen zu beantworten und eine breite Anwendbarkeit und Kommerzialisierung zu fördern. Edgcomb betonte, dass die Benutzerfreundlichkeit des Instruments das oberste Ziel sein sollte und dass Bundesförderagenturen diesen Aspekt in Vorschlägen priorisieren. Eine frühzeitige Zusammenarbeit kann auch dazu beitragen, die Nützlichkeit des Instruments und die Gültigkeit der Ergebnisse im Feld des Forschers zu akzeptieren. In der Regel erfolgt die Akzeptanz über Jahre und bei ausreichender Datenerhebung. Ein Instrument, das mehrere Benutzer in vielen Teildisziplinen hat, hat eine größere Chance, in der Praxis breite Akzeptanz zu finden. Sobald das In-situ-Instrument entwickelt und erfolgreich implementiert ist, kann sein Design von einer Firma gekauft werden, die die Produktion des Instruments erhöhen und die Benutzerfreundlichkeit weiter verfeinern kann. Es gibt mehrere solcher Unternehmen für Meeresinstrumentierung, wie McLane Research Laboratories und Bellamare, die bei der Herstellung der ESP-, IFCB-, SID- und ISIIS-Instrumente geholfen haben. Edgcomb und insbesondere Taylor haben beispielsweise eine langjährige Beziehung zu McLane, diskutieren häufig wissenschaftliche Bedürfnisse und arbeiten mit Ingenieuren des Unternehmens zusammen. Viele Mitarbeiter solcher Unternehmen wurden in wissenschaftlichen, vom Bund geförderten Labors ausgebildet, so dass zwischen dem Forschungs- und Entwicklungsprozess und dem Kommerzialisierungsprozess ein enger Zusammenhang besteht. Zusätzlich kann die Kommerzialisierung des Heims selbst sein

daran interessiert, das Design des Instruments zu patentieren. In beiden Fällen sind die Hauptprüfer, die an der Instrumentenkonstruktion beteiligt sind, nicht für die Massenproduktion oder den Kundendienst verantwortlich. Trotzdem bezeichnete Sosik den Kommerzialisierungsprozess als nervenaufreibend aus Verantwortungsbewusstsein für den Erfolg des Instruments auch außerhalb ihrer eigenen Forschungsinteressen.

Obwohl jeder der Wissenschaftler, mit denen wir gesprochen haben, großen Erfolg mit dem Design und der Anwendung von In-situ-Instrumenten hatte, skizzierten sie auch mehrere Herausforderungen.Die Entwicklung eines neuen Instruments kann eine „unendliche Tragzeit“ haben, wie Jaffe es ausdrückte, aber im Allgemeinen dauerte jedes dieser Projekte 6-12 Jahre von der Konzeption bis zur vollständigen Anwendung in der Umwelt. Während eine Kerngruppe von 2–3 Wissenschaftlern an dem Projekt arbeitete, waren außerdem insgesamt 4–12 Personen für das vollständige Design erforderlich, darunter Ingenieure, Techniker und Studenten. Ein Instrumentendesign ist nicht statisch, diese Instrumente werden immer noch aufgrund neuer wissenschaftlicher Fragen oder verbesserter Benutzerfreundlichkeit ständig aktualisiert oder modifiziert. In vielen Fällen umfasste die Entwicklung dieser Technologien viele „Cousins“ desselben Instruments. Zum Beispiel gibt es mehrere Versionen des SID, die jeweils an die Probenahme in bestimmten Umgebungen angepasst wurden, wie beispielsweise hydrothermale Hochtemperatur-Entlüftungssysteme oder Sauerstoffminimumzonen. Der IFCB wurde teilweise basierend auf den Fragen entwickelt, die sein älterer Cousin, der FCB, unbeantwortet gelassen hat. Während der Entwicklungsphase betonte Sosik, wie wichtig es ist, wissenschaftliche Fragestellungen weiter zu verfolgen und mit dem Instrument interessante Daten zu generieren. Dies ermöglicht eine kontinuierliche Bewertung dessen, was das Instrument leisten kann und welche praktischen Einschränkungen in der nächsten Entwicklungsphase angegangen werden sollten. In der Zwischenzeit sind Veröffentlichungen und Konferenzpräsentationen eine gute Möglichkeit, den Erfolg des Instruments zu überprüfen und andere Gruppen für die Einführung der Technologie zu interessieren.

Die meisten dieser Projekte wurden vor einigen Jahren oder sogar Jahrzehnten begonnen, als die Befragten anmerkten, dass die Finanzierung von Instrumenten leichter zu bekommen sei. Die Übernahme der Technologieentwicklung ist auch ein langes und riskantes Unterfangen, insbesondere für einen jungen Wissenschaftler, der möglicherweise weniger Veröffentlichungen hat. Daher wurde vorgeschlagen, dass erfolgreiches Instrumentendesign bei Beförderungsbewertungen für die Amtszeit berücksichtigt werden sollte. Darüber hinaus war ein häufiges Problem, das wir hörten, dass es nach der Entwicklung eines Prototyps nur wenige Optionen für die Fertigstellung eines Instruments gibt, während Institutionen in der Regel das erste Proof-of-Concept-Instrument finanzieren und eine Bundesorganisation normalerweise die Entwicklung und Anwendung von ein prototyp, viele der projekte erforderten eine zweite entwicklungsrunde, um die vollen fähigkeiten des instrumentes auszuschöpfen und den technologietransfer auf andere gruppen zu erleichtern. Die Finanzierung dieser Probleme ist schwer zu bekommen, aber Sosik schlägt vor, dass die kontinuierliche Modifikation des Instruments, damit es mit jeder zusätzlichen technischen Fähigkeit neue wissenschaftliche Anfragen beantwortet, eine gute Möglichkeit ist, die Entwicklung eines Instruments weiter zu finanzieren.

Trotz der oben genannten Herausforderungen steht jedes der Instrumente, die wir in diesen Interviews besprochen haben, den

wissenschaftliche Gemeinschaft entweder als kommerzielle Produkte oder durch offene Zusammenarbeit mit den Entwicklern. Das Systemdesign stellt eine nicht triviale Einschränkung dar, die verhindern könnte, dass das Instrument in der Süßwasserwissenschaft weit verbreitet wird. Im Entwicklungsmodus sind die meisten Instrumente normalerweise sperrig und erfordern große Hochseeschiffe, die den Einsatz unterstützen können. Erst durch die Miniaturisierung können Instrumente in kleinere Gewässer oder am Hafen eingesetzt werden. Alle Befragten betonten jedoch, dass es keine größeren Hindernisse für den Einsatz des Instruments im Süßwasser geben würde und dass sie bereit sind, mit Süßwasserwissenschaftlern zusammenzuarbeiten, um die Instrumente für den Süßwassereinsatz weiterzuentwickeln. Tatsächlich wurden einige der Instrumente bereits in Seen oder Flüssen eingesetzt (Tabelle 1), eine breite Anwendung in limnologischen Studien steht jedoch noch bevor. Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Limnologen und Ozeanographen sind der Schlüssel zu diesem Crossover-Prozess.

Frische Ideen: Möglichkeiten, die Nutzung von in

Situ-Sensoren in der Süßwasserforschung

Seen bieten vielfältige Ökosystemleistungen, vom lebenswichtigen Lebensraum für Wasserorganismen bis hin zur Trinkwasserversorgung und Erholung. Plankton ist die Grundlage aquatischer Nahrungsnetze, kann einen trophischen Zustand anzeigen und Blüten bestimmter Arten können die Umwelt negativ beeinflussen. Daher ist es wichtig, die Dynamik der Planktongemeinschaft zu verstehen, um die Gesundheit und Nachhaltigkeit der Ökosysteme zu erhalten. In-situ-Instrumente in Seenumgebungen sind leistungsstarke Werkzeuge, um riesige Datenmengen über biologische Gemeinschaften und die sich ändernden Bedingungen von Seen zu sammeln (Hampton 2013). Bisher konzentrierte sich ein Großteil dieser Bemühungen auf chemische und Fluoreszenzsensoren. So wurde beispielsweise die Wasserqualität mit Fluoreszenzsensoren verfolgt, um gelöste organische Stoffe in einem seichten eutrophen See zu erkennen (Niu et al. 2014). Einige In-situ-Instrumente wurden ohne weiteres in Süßwassersystemen eingesetzt, zum Beispiel das Laser In Situ Scattering Transmissometry (LISST)-Instrument von Sequoia Scientific (z. B. Serra et al. 2001). Darüber hinaus haben sich umfassende Datensätze zur Wasserqualität beim Vergleich mehrerer Seen als besonders nützlich erwiesen, um ein Verständnis dafür zu gewinnen, wie Süßwasserökosysteme auf Umweltveränderungen reagieren. Das Global Lake Ecological Observatory Network (GLEON) geht dies durch ein Netzwerk von Hochfrequenz-In-situ-Observatorien, die von Mitgliedern aus über 40 Ländern gemeinsam verwaltet werden (gleon.org Rose et al. 2016). Der Zugriff auf aggregierte Daten aus mehreren Seen hat ein besseres Verständnis regionaler und globaler Muster ermöglicht. Brentrup et al. (2016) fanden heraus, dass Profilierungsbojen, die hochfrequente Chlorophyllfluoreszenz sammeln, konventionelle Probenahmen bei der Identifizierung von unterirdischen Chlorophyllmaxima übertrafen, was zur Klärung der Nahrungsnetzdynamik und des Kohlenstoffkreislaufs beitrug.

Die Anwendung von In-situ-Wasserqualitätssensoren in Seenumgebungen hat zu mehreren wichtigen Entdeckungen und interessanten Beobachtungen geführt. Zum Beispiel ein globaler Datensatz von Sommer

Die mit In-situ-Sensoren und/oder Satellitenmessungen gesammelten Wasseroberflächentemperaturen zeigten in den letzten zwei Jahrzehnten einen schnellen Erwärmungstrend in Seen (O’Reilly et al. 2015). Beobachtungen wie diese sind für die Verfolgung von Umweltveränderungen unerlässlich. Molekulare und bildgebende In-situ-Sensoren können diese Bemühungen unterstützen, indem sie ein verfeinertes Verständnis der Planktondynamik in Süßwasser erlangen und dadurch unser Wissen über Nahrungsnetzinteraktionen, trophische Zustände, HABs und mehr erweitern. Die hier besprochenen optischen und molekularen Sensoren werden jedoch gerade erst in Süßwassersystemen eingesetzt, und diese Einsätze werden in der von Experten begutachteten Literatur oft noch nicht reflektiert. Es gibt nur wenige und oft vernachlässigbare technische Hürden, um diese Instrumente von einer Salzwasser- in eine Süßwasserumgebung zu bringen (siehe Abschnitt „Von der Intelligenz zur Instrumentierung: Wie in-situ-Meerestechnologie Realität wird“). Stattdessen können Übertragungsbarrieren infrastrukturell sein. Viele Instrumente erfordern spezielle technische Ausrüstung und spezialisierte Teams für den Einsatz und die Bergung, die möglicherweise auf Seeschiffen verfügbar sind, aber derzeit auf Seen nicht weit verbreitet sind (eine bemerkenswerte Ausnahme sind große Schiffe auf den Laurentian Great Lakes, die von der NOAA und der EPA betrieben werden). Einige der überzeugendsten Süßwasserumgebungen für den Transfer dieser Technologie sind relativ große Gewässer, wie die Großen Seen in den Vereinigten Staaten oder der Baikalsee in Russland. Diese großen Seen haben viele der gleichen Herausforderungen bei der Probenahme wie Ozeanumgebungen und werfen ähnliche ökologische Fragen in Bezug auf die Artenverteilung (z. B. Yurista et al. 2009), schädliche Algen (z. B. Brooks et al. 2016) und die Rolle planktonischer Organismen im biogeochemischen Kreislauf (zB Wurzbacher et al. 2012). Aber auch in kleinen Gewässern (wie See- oder Bachsystemen) wäre eine kontinuierliche Präsenz und die Generierung hochauflösender Langzeitdatensätze, wie sie vom IFCB erstellt wurden, wertvoll, um Fragen zu trophischen Interacques zu klären -tionen oder Blütenverlauf.

Wenn in situ molekulare und bildgebende Sensoren in Seeumgebungen verwendet wurden, wurden sie am häufigsten bei großen Seesystemen angewendet. Beispielsweise wurde der LOPC im Lake Superior verwendet, um die Häufigkeit und Größe von Zooplankton zu bestimmen (Yurista et al. 2009). In-situ-Instrumente zum Nachweis von Toxinen sind aufgrund der weit verbreiteten Problematik von HABs in Süßwassersystemen von besonderem Interesse (Brooks et al. 2016). Im Jahr 2016 erfolgte der erste Einsatz eines ESP im Eriesee und konnte Microcystin nachweisen, ein von Cyanobakterien produziertes Toxin, das die Trinkwasserversorgung und andere Vorteile von Seen bedroht (http://www.fondriest.com/news /espniagara-tracks-algal-toxins-lake-erie-protects-drinking-water.htm, 25. Juni 2018). Der SID wurde auch in den Großen Seen zu Bildungszwecken eingesetzt (C. Taylor pers. comm.). Eine weitere von MBARI entwickelte Technologie, die LRAUV Tethys, wurde erstmals 2016 in den Großen Seen eingesetzt, um ihre Eignung für den Einsatz in kollaborativen Schiffs-LRAUV-Einsätzen zu testen. Ein MBARI LRAUV ist kürzlich mit installiertem 3G ESP-Modul zu den Großen Seen zurückgekehrt und zeigt, wie in-situ-Instrumentierung, die miniaturisiert und an mobile Plattformen angepasst werden kann, breiter eingesetzt werden kann. Diese jüngsten Schritte sind ermutigend und

demonstrieren die Fähigkeit, Technologie von Meeres- auf Süßwasser-Ökosysteme zu übertragen, und dass ihr Einsatz sowohl grundlegende als auch angewandte Fragen in Süßwassersystemen behandeln kann. Diese neuen Forschungswege werden insbesondere in den Großen Seen benötigt, da sich diese Ökosysteme schnell verändern und durch die zunehmende Bedrohung durch HABs große wirtschaftliche und gesundheitliche Auswirkungen erfahren haben (Brooks et al. 2016 Carmichael und Boyer 2016).

Die Erforschung der Genexpression ist ein Beispiel für die molekulare In-situ-Sensortechnologie, die sowohl in Meeres- als auch in Süßwassersystemen verwendet wird, um ähnliche Fragen zu beantworten. Unter Verwendung des ESP wurde eine koordinierte Regulation der Genexpression für eine komplexe marine Mikrobengemeinschaft mit mehreren Arten beobachtet, was auf eine Synchronität zwischen nicht verwandten Taxa als Reaktion auf Umweltveränderungen hindeutet (Ottesen et al. 2013). In einer ähnlichen, aber gezielten Genexpressionsstudie in einem Süßwasserökosystem mit dem IFFS haben Wurzbacher et al. (2012) verfolgten die Expression eines unbekannten Actinobakteriellen Rhodopsin-Gens. Die Funktion dieses Gens, obwohl sehr häufig, war unbekannt, aber ihre Ergebnisse ermöglichten es den Autoren, seine Funktion basierend auf der Tagesaktivität zu vermuten. Dieses Beispiel unterstreicht einen wichtigen Befund in einem Süßwassersystem, das auf molekularer Sensortechnologie in situ beruht. Instrumente wie das 3G ESP, mit dem sich die Genexpression in großem Maßstab und in hoher Auflösung nachweisen lässt, würden sehr wahrscheinlich viele dieser Entdeckungen für Seeforscher in den Vordergrund stellen.

Ein weiterer Vorteil einer breiteren Anwendung der In-situ-Sensortechnologie auf Süßwassersysteme wäre die Erstellung von Langzeitzeitreihen von Hochfrequenzproben von Plankton-Ansammlungen. Der lange Einsatz bildgebender Sensoren (wie IFCB, FCB und SPC) hat Daten generiert, die unser Verständnis der zwischenjährlichen und saisonalen Variation in der Zusammensetzung der Plankton-Assemblage verbessert haben (z. B. Sosik et al. 2003) und wie relativ kryptische Phänomene (wie parasitäre Infektionen) können die saisonale Dynamik prägen (z. B. Peacock et al. 2014). Obwohl Seesysteme für Probenahmen leichter zugänglich sind als Meeresumgebungen, ist der Nutzen automatisierter Hochfrequenzbeobachtungen immer noch groß. Oftmals können wir nur durch die Verwendung solcher Datensätze die Bedeutung von episodischen Ereignissen erkennen, die bei weniger häufigen Probennahmen unbeobachtet bleiben können (z. B. Sturmereignisse, die einen Nährstoffeintrag in einen See verursachen können).

Die potenziellen Anwendungen von molekularen und bildgebenden In-situ-Sensoren sind sehr breit gefächert, von Populationsdynamiken, die über kurze Zeiträume auftreten, bis hin zu Gemeinschafts- und Ökosystemprozessen, die sich über längere Zeiträume an Umweltveränderungen anpassen. Die In-situ-Technologie kann auch dazu beitragen, die angewandte Forschung in den Bereichen HAB und Erkennung und Überwachung invasiver Arten zu informieren. Instrumente wie das ESP sind zum Beispiel nützlich, um die Ausbreitung invasiver oder schädlicher Arten in Echtzeit zu überwachen, während Instrumente wie das IFCB und ISIIS dazu geeignet sind, die Dynamik von Nahrungsnetzen vor, während und nach HABs zu beurteilen und Organismen zu visualisieren, die möglicherweise differenzierter sind -Kult, um genetisch zu erkennen oder zu quantifizieren. Diese Potenziale

Bewerbungen kommen nicht ohne Hindernisse. Durch Zusammenarbeit und Einfallsreichtum ist jedoch der Technologietransfer zwischen Süßwasser- und Meeressystemen machbar und die Aussicht auf wissenschaftlichen Fortschritt hoch, ein Ziel, das historisch von beiden Disziplinen geteilt wird und von Downing (2014) hervorgehoben wird, wo er zu Recht darauf hinweist es gibt „eine große Konvergenz zwischen Limnologie und Ozeanographie in den Paradigmen, während der globale Wandel voranschreitet“.

Abschluss

Molekulare und bildgebende In-situ-Sensoren haben die Probenahme von Planktonpopulationen und -gemeinschaften von der Nano- bis zur Makroskala revolutioniert. Diese Sensoren verknüpfen Populationsprozesse mit physikalischen und geochemischen Dynamiken auf unterschiedlichen räumlich-zeitlichen Skalen, was für das Verständnis der Ökologie von Plankton von entscheidender Bedeutung war. Detaillierte Kenntnisse über Plankton sind unerlässlich, da sie die Grundlage des Nahrungsnetzes bilden und für einen Großteil des Kohlenstoffkreislaufs verantwortlich sind. Der Begriff „Plankton“ umfasst eine Vielzahl von Organismen und spiegelt sich in der Breite der Technologien wider, die zu ihrer Untersuchung eingesetzt wurden. Vielleicht erhalten wir nur durch die Anwendung mehrerer Technologien ein umfassenderes Bild der Komplexität der Wechselwirkungen von Plankton und ihrer wichtigen Auswirkungen sowohl auf die Biodiversität der Ökosysteme als auch auf die menschlichen Interessen.

Die Entwicklung von molekularen und bildgebenden in-situ-Sensoren erfordert Zeit und Mühe. Einmal entwickelt, können sie durch Zusammenarbeit oder Kommerzialisierung in einer Vielzahl von aquatischen Ökosystemen eingesetzt werden. Aktuelle Anwendungen von molekularen und bildgebenden In-situ-Sensoren werden gerade erst in Süßwasserökosystemen erforscht. Es besteht großes Potenzial, Themen wie die Bedrohung durch HABs und invasive Arten sowie die Auswirkungen des Klimawandels auf Süßwassersysteme mit diesen Instrumenten zu untersuchen. Insgesamt gibt es, wie der jüngste Einsatz ozeanographischer Sensoren im Süßwasser und unsere Gespräche mit Instrumentenentwicklern zeigen, nur wenige technologische Hindernisse und es gibt viel zu gewinnen durch den Technologietransfer von Ozeanbecken und Küstenökosystemen auf Süßwassersysteme. Es ist eine aufregende Zeit, diese erweiterten Fähigkeiten zu haben, da wir in ein Zeitalter hoher Umweltvariabilität eintreten.

Verweise

Anderson, D.M., A.D. Cembella und G.M. Hallegraeff. 2012. Fortschritte beim Verständnis schädlicher Algenblüten: Paradigmenwechsel und neue Technologien für Forschung, Überwachung und Management. Ann. Rev. Mar. Sci.4: 143–176. doi:10.1146/ annurev-marine-120308-081121

Anglès, S., A. Jordi und L. Campbell. 2015. Reaktionen der Phytoplanktongemeinschaft an der Küste auf tropische Wirbelstürme, die durch Hochfrequenz-Imagingflow-Zytometrie aufgedeckt wurden. Limnol. Ozeanogr.60: 1562–1576. doi:10.1002/lno.10117

Ashjian, C. J., C. S. Davis, S. M. Gallager, P. H. Wiebe und G. L. Lawson. 2008. Verbreitung von Larvenkrill und Zooplankton in Verbindung mit Hydrographie in der Marguerite Bay, Antarktis

Halbinsel, im südlichen Herbst und Winter 2001 beschrieben mit dem Video-Plankton-Recorder. Tiefsee-Res. Teil II Oben. Zucht. Ozeangr.55: 455–471. doi:10.1016/j.dsr2.2007.11.016

Babin, M. und andere. 2005. Neue Ansätze und Technologien zur Beobachtung schädlicher Algenblüten. Ozeanographie18: 210–227. doi:10.5670/oceanog.2005.55

Baumgartner, M. F., N. S. J. Lysiak, C. Schuman, J. Urban-Rich und F. W. Wenzel. 2011. Das vertikale Migrationsverhalten von Calanusfinmarchicus und sein Einfluss auf das Vorkommen von Glatt- und Seiwalen. März Ökol. Prog. Ser. 423: 167–184. doi:10.3354/meps08931

Benfield, M. und andere. 2007. RAPID: Forschung zur automatisierten Planktonidentifikation. Ozeanographie 20: 172–187. mach:

Benfield, M. C., C. S. Davis, P. H. Wiebe, S. M. Gallager, R. Gregory Loughj und N. J. Copley. 1996. Video-Plankton-Recorder-Schätzungen der Copepoden-, Pteropoden- und Larven-Verteilungen aus einer geschichteten Region der Georges Bank mit Vergleichsmessungen von einem MOCNESS-Sampler. Tiefsee-Res. Teil II Oben. Zucht. Ozeanogr.43: 1925–1945.

Bi, H., S. Cook, H. Yu, M. C. Benfield und E. D. Houde. 2013. Einsatz eines bildgebenden Systems zur Untersuchung der feinskaligen räumlichen Verteilung der frühen Lebensstadien des Ctenophor Mnemiopsis leidyi in der Chesapeake Bay. J. Plankton Res. 35: 270–280. doi:10.1093/plankt/fbs094

Bi, H., Z. Guo, M. C. Benfield, C. Fan, M. Ford, S. Shahrestani und J. M. Sieracki. 2015. Ein halbautomatisches Bildanalyseverfahren für in-situ-Plankton-Bildgebungssysteme. PLoS One 10: e0127121. doi:10.1371/journal.pone.0127121

Biard, T. und andere. 2016. In-situ-Bildgebung zeigt die Biomasse riesiger Protisten im globalen Ozean. Natur 532: 504–507. doi:10.1038/natur17652

Birke, J. und andere. 2018. Autonome gezielte Probenahme der tiefen Chlorophyll-Maximumschicht in einem subtropischen Nordpazifik-Wirbel, p. 1–5. In Ozeanen 2018 MTS/IEEE Charleston. IEEE. doi:10.1109/OCEANS.2018.8604898

Blukacz, E. A., B. J. Shuter und W. G. Sprules. 2009. Zum Verständnis der Beziehung zwischen Windbedingungen und Planktonfleckigkeit. Limnol. Ozeanogr.54: 1530–1540.

Breier, J. A., C. G. Rauch, K. McCartney, B. M. Toner, S. C. Fakra, S. N. White und C. R. German. 2009. Ein Schwebstoff-Rosetten-Multisampler für diskrete biogeochemische Probenahmen in Wässern mit geringer Partikeldichte. Tiefsee-Res. Teil I Ozeanogr. Res. Pap.56: 1579–1589. doi:10.1016/j.dsr.2009.04.005

Breier, J. A. und andere. 2014. Ein großvolumiger Partikel- und Wasser-Multisampler mit In-situ-Konservierung für mikrobielle und biogeochemische Studien. Tiefsee-Res. Teil I Ozeanogr. Res. Pap.94: 195–206. doi:10.1016/j.dsr.2014.08.008

Brentnall, S., K. Richards, J. Brindley und E. Murphy. 2003. Plankton-Fleckigkeit und ihre Auswirkungen auf die Produktivität im größeren Maßstab. J. Plankton Res. 25: 121–140. https://doi.org/10.1093/plankt/25.2.121

Brentrup, J. A. und andere. 2016. Das Potenzial von Hochfrequenz-Profiling zur Bewertung vertikaler und saisonaler Muster der Phytoplanktondynamik in Seen: Eine Erweiterung des Modells der Plankton Ecology Group (PEG). Binnengewässer 6: 565–580. doi:10.5268/IW-6.4.890

Briseño-Avena, C., T. Spanbauer, K. Pitz und E. Suter. 2019. Daten von: Salzige Sensoren, frische Ideen: Die Verwendung von molekularen und bildgebenden Sensoren zum Verständnis der Planktondynamik in Meeres- und Süßwasserökosystemen, v3, Dryad, Dataset.https://doi.org/10.5061/dryad.29pm4qs

Brooks, B.W. und andere. 2016. Werden schädliche Algenblüten zur größten Bedrohung der Binnengewässerqualität für die öffentliche Gesundheit und aquatische Ökosysteme? Umgebung. Giftig. Chem.-Nr. 35: 6–13. doi:10.1002/etc.3220

Brosnahan, M. L. und andere. 2015. Rasantes Wachstum und konzertierte Geschlechtsübergänge durch eine Blüte des schädlichen Dino-fla-Gellats Alexandrium fundyense (Dinophyceae). Limnol. Ozeanogr.60: 2059–2078. doi:10.1002/lno.10155

Brownlee, E.F., R.J. Olson und H.M. Sosik. 2016. Mikrozooplankton-Gemeinschaftsstruktur untersucht mit bildgebender Flusszytometrie und automatisierter Lebendzellfärbung. März Ökol. Prog. Serie 550: 65–81. doi:10.3354/meps11687

Bullerjahn, G.S. und andere. 2016. Globale Lösungen für regionale Probleme: Sammeln von globalem Fachwissen, um das Problem schädlicher Cyanobakterienblüten anzugehen. Eine Fallstudie zum Eriesee. Schädliche Algen 54: 223–238. doi:10.1016/j.hal. 2016.01.003

Carmichael, W. W. und G. L. Boyer. 2016. Gesundheitliche Auswirkungen von Cyanobakterien schädlichen Algenblüten: Auswirkungen auf die nordamerikanischen Großen Seen. Schädliche Algen 54: 194–212. doi:10.1016/j.hal.2016.02.002

Caron, D.A. und andere. 2017. Reaktion von Phytoplankton und bakterieller Biomasse während einer Abwasserumleitung in küstennahe Küstengewässer. Mündung. Küste. Regal Sci. 186: 223–236. doi:10.1016/j.ecss.2015.09.013

Charvet, S., L. Riemann, J. Alneberg, A. F. Andersson, J. von Borries, U. Fischer und M. Labrenz. 2019. AFISsys - ein autonomes Instrument zur Konservierung von Brackwasserproben für die mikrobielle Metatranskriptomanalyse. Wasserres.149: 351–361. doi:10.1016/j.watres.2018.11.017

Checkley, D. M., R. E. Davis, A. W. Herman, G. A. Jackson, B. Beanlands und L. A. Regier. 2008. In-situ-Beurteilung von Plankton und anderen Partikeln mit dem SOLOPC. Limnol. Ozeanogr. 53: 2123–2136. doi:10.4319/lo.2008.53.5_part_2.2123

Clark, J. M. und andere. 2017. Satellitenüberwachung der Häufigkeit von cyanobakteriellen schädlichen Algenblüten in Erholungsgewässern und Trinkwasserquellen. Öko. Indik. 80: 84–95. doi:10.1016/j.ecolind.2017.04.046

Cowen, R.K. und C.M. Guigand. 2008. In-situ-Ichthyoplankton-Bildgebungssystem (IS IIS): Systemdesign und vorläufige Ergebnisse. Limnol. Ozeanogr.: Methoden 6: 126–132. doi:10.4319/lom.2008.6.126

Davis, C. S., F. T. Thwaites, S. M. Gallager und Q. Hu. 2005. Ein dreiachsiger digitaler Videoplankton-Recorder für

schnelle Übersichten über Planktontaxa und Hydrographie. Limnol. Ozeanogr.: Methoden3: 59–74. doi:10.4319/lom.2005.3.59

Deiner, K. und andere. 2017. Umwelt-DNA-Metabarcoding: Transformation der Art und Weise, wie wir Tier- und Pflanzengemeinschaften untersuchen. Mol.-Nr. Ecol.26: 5872–5895. doi:10.1111/ mec.14350

Djurhuus, A., K. Pitz, N. A. Sawaya, J. Rojas-Márquez, B. Michaud, E. Montes, F. Müller-Karger und M. Breitbart. 2018. Bewertung der Struktur der marinen Zooplanktongemeinschaft durch Umwelt-DNA-Metabarcoding. Limnol. Ozeanogr.: Methoden16: 209–221. doi:10.1002/lom3.10237

Downing, J. A. 2014. Limnologie und Ozeanographie: Zwei entfremdete Zwillinge, die sich durch den globalen Wandel wiedervereinen. Binnengewässer 4: 215–232. doi:10.5268/IW-4.2.753

Edgcomb, V. P., C. Taylor, M. G. Pachiadaki, S. Honjo, I. Engstrom und M. Yakimov. 2016. Vergleich von Niskin vs. In-situ-Ansätzen zur Analyse der Genexpression in tiefen Wasserproben des Mittelmeers. Tiefsee-Res. Teil II Oben. Zucht. Ozeanogr. 129: 213–222. doi:10.1016/j.dsr2.2014. 10.020

Feike, J., K. Jürgens, J.T. Hollibaugh, S. Krüger, G. Lost und M. Labrenz. 2012. Messung unverzerrter Metatranskriptomik in suboxischen Gewässern der zentralen Ostsee mit einem neuen In-situ-Fixierungssystem. ISME J.6: 461–470. doi:10.1038/ismej.2011.94

Franks, P. J. S. 2005. Plankton Patchiness, turbulent Transport and Spatial Spectra. März Ökol. Prog. Serie 294: 295–309. mach:

Fries, D., J. Paul, M. Smith, A. Farmer, E. Casper und J. Wilson. 2007. Der autonome mikrobielle Genosensor, ein In-situ-Sensor zum Nachweis mariner Mikroben. Mikrosc. Mikroanal.13: 514–515. doi:10.1017/S1431927607078816

Govindarajan, A. F., J. Pineda, M. Purcell und J. A. Breier. 2015. Arten- und stadienspezifische Verteilungen der Seepockenlarven aus AUV-Probennahmen und genetischen Analysen in Buzzards Bay, Massachusetts, USA. J. Erw. Mar. Biol. Öko. 472: 158–165. doi:10.1016/j.jembe.2015.07.012

Greenfield, D. und andere. 2008. Feldanwendungen des Environmental Sample Processors (ESP) der zweiten Generation zur Fernerkennung von schädlichen Algen: 2006–2007. Limnol. Ozeanogr.: Methoden6: 667–679. doi:10.4319/lom.2008.6.667

Greer, A.T., C.B. Woodson, C.E. Smith, C.M. Guigand und R.K. Cowen. 2016. Untersuchung der Mesozooplankton-Patch-Struktur und ihrer Auswirkungen auf trophische Interaktionen im nördlichen Golf von Mexiko. J. Plankton Res. 38: 1115-1134. doi:10.1093/plankt/fbw033

Hampton, S. E. 2013. Seen nah und fern verstehen. Wissenschaft342: 815–816. doi:10.1126/science.1244732

Henrichs, D.W., R.D. Hetland und L. Campbell. 2015. Identifizierung der Blütenursprünge des giftigen Dinoflagellates Karenia brevis im westlichen Golf von Mexiko mit einem räumlich expliziten, individualbasierten Modell. Öko. Modell. 313: 251–258. doi:10.1016/j.ecolmodel.2015.06.038

Herfort, L. und andere. 2016. Verwendung kontinuierlicher Echtzeitbeobachtungen und Modellsimulationen, um

autonome, adaptive Probenahme mikrobieller Prozesse mit einem Roboter-Probenehmer. Limnol. Ozeanogr.: Methoden 14: 50–67. doi:10.1002/lom3.10069

Herman, A. W., B. Beanlands und E. F. Phillips. 2004. Die nächste Generation optischer Planktonzähler: Der Laser-OPC. J. Plankton Res. 26: 1135–1145. doi:10.1093/plankt/fbh095

Hunter-Cevera, K.R., M.G. Neubert, R.J. Olson, A.R. Solow, A. Shalapyonok und H.M. Sosik. 2016. Physiologische und ökologische Treiber der frühen Frühlingsblüten eines Küstenphytoplank-ter. Wissenschaft354: 326–329. doi:10.1126/science.aaf8536

Hutchinson, G. E. 1961. Das Paradox des Planktons. Bin. Nat.95: 137–145. doi: 10.1086/282171

Jakuba, M. V., J. A. Breier, D. Gomez-Ibanez, K. Tradd und M. A. Saito. 2018. Clio: Ein autonomes vertikales Probenahmefahrzeug für die globale biogeochemische Kartierung der Ozeane, S. 1–8. 2018 IEEE/OES Autonomous Underwater Vehicle Workshop (AUV). IEEE. doi:10.1109/AUV.2018.8729797

Luo, J.Y., J.-O. Irisson, B. Graham, C. Guigand, A. Sarafraz, C. Mader und R. K. Cowen. 2018. Automatisierte Plankton-Bildanalyse mit Hilfe von Convolutional Neural Networks. Limnol. Ozeanogr.: Methods16: 814–827. doi:10.1002/lom3.10285

McGillicuddy, D.J. und P.J.S. Franks. 2019. Modelle der Planktonfleckigkeit, p. 536–546. In J. K. Cochran, J. H. Bokuniewickz und L. P. Yager [Hrsg.], Encyclopedia of Ocean Sciences, V. 5, 3. Aufl. Sonst. doi: 10.1016/B978-0-12-409548-9.11610-0

McQuillan, J.S. und J.C. Robidart. 2017. Molekularbiologische Sensorik in aquatischen Umgebungen: Jüngste Entwicklungen und neue Fähigkeiten. Curr. Meinung. Biotechn. 45: 43–50. doi:10.1016/j.copbio.2016.11.022

Medina, L. E., C. D. Taylor, M. G. Pachiadaki, C. Henriquez-Castillo, O. Ulloa und V. P. Edgcomb. 2017. Ein Überblick über das Weiden von Protisten unterhalb der photischen Zone, der Studien zu sauerstoffarmen Wassersäulen und neuere Anwendungen von In-situ-Ansätzen hervorhebt. Vorderseite. März Sci.4: 105. doi:10.3389/fmars.2017. 00105

Möller, K. O., M. S. John, A. Temming, J. Floeter, A. F. Sell, J. P. Herrmann und C. Möllmann. 2012. Mariner Schnee, Zooplankton und dünne Schichten: Hinweise auf eine trophische Verbindung aus kleinräumiger Probenahme mit dem Videoplanktonrekorder. März Ökol. Prog. Serie 468: 57–69. doi:10.3354/meps09984

Nishibe, Y., K. Takahashi, T. Ichikawa, K. Hidaka, H. Kurogi, K. Segawa und H. Saito. 2015. Degradation ausrangierter Appendikularhäuser durch Oncaeid-Ruderfußkrebse. Limnol. Ozeanogr.60: 967–976. doi:10.1002/lno.10061

Niu, C., Y. Zhang, Y. Zhou, K. Shi, X. Liu und B. Qin. 2014. Mögliche Anwendungen der Echtzeitüberwachung der Wasserqualität in einem großen flachen See (Lake Taihu, China) mit einem chromophoren Fluoreszenzsensor für gelöste organische Stoffe. Sensoren14: 11580–11594. doi:10.3390/s140711580

Ohman, M. D., R. E. Davis, J. T. Sherman, K. R. Grindley, B. M. Whitmore, C. F. Nickels und J. S. Ellen. 2019. Zoo-glider: Ein autonomes Fahrzeug für optische und akustische

Wahrnehmung von Zooplankton. Limnol. Ozeanogr.: Methoden 17: 69–86. doi:10.1002/lom3.10301

Olson, R. J., A. Shalapyonok und H. M. Sosik. 2003. Ein automatisiertes Tauch-Flusszytometer zur Analyse von Pico- und Nanophytoplankton: FlowCytobot. Tiefsee-Res. Teil I Ozeanogr. Res. Brei. 50: 301–315. doi:10.1016/S0967-0637 (03)00003-7

Olson, R.J. und H.M. Sosik. 2007. Ein tauchfähiges Imaging-in-Flow-Instrument zur Analyse von Nano- und Mikroplankton: Imaging FlowCytobot. Limnol. Ozeanogr.: Methoden 5: 195–203. doi:10.4319/lom.2007.5.195

O’Reilly, C. M., R. J. Rowley, P. Schneider, J. D. Lenters, P. B. Mcintyre und B. M. Kraemer. 2015. Rasche und sehr variable Erwärmung des Oberflächenwassers von Seen rund um den Globus. Geophysik. Res. Lett.42: 1–9. doi:10.1002/2015GL066235

Orenstein, E. C. und O. Beijbom. 2017. Transfer-Learning und Deep-Feature-Extraction für planktonische Bilddatensätze, p. 1082-1088. 2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). IEEE. doi:10.1109/ WACV.2017.125

Ottesen, E. A. 2016. Den lebenden Ozean mit ökogenomischen Sensoren erforschen. Curr. Meinung. Mikrobiol. 31: 132–139.

Ottesen, E. A., R. Marin, C. M. Preston, C. R. Young, J. P. Ryan, C. A. Scholin und E. F. DeLong. 2011. Metatranskriptomische Analyse von autonom gesammeltem und konserviertem marinem Bakterioplankton. ISME J.5: 1881-1895. mach:

Ottesen, E. A., C. R. Young, J. M. Eppley, J. P. Ryan, F. P. Chavez, C. A. Scholin und E. F. DeLong. 2013. Muster und Synchronität der Genexpression bei sympatrischen marinen mikrobiellen Populationen. Proz. Natl. Akad. Wissenschaft USA 110: E488–E497. doi:10.1073/pnas.1222099110

Pachiadaki, M. G., C. Taylor, A. Oikonomou, M. M. Yakimov, T. Stoeck und V. Edgcomb. 2016. In-situ-Weideexperimente wenden neue Technologien an, um Einblicke in die mikrobiellen Nahrungsnetze der Tiefsee zu gewinnen. Tiefsee-Res. Teil II Oben. Zucht. Ozeanogr.129: 223–231. doi:10.1016/j.dsr2.2014.10.019

Paerl, H. W., W. S. Gardner, K. E. Havens, A. R. Joyner, M. J. McCarthy, S. E. Newell, B. Qin und J. T. Scott. 2016. Milderung von schädlichen Algenblüten durch Cyanobakterien in aquatischen Ökosystemen, die durch den Klimawandel und anthropogene Nährstoffe beeinflusst werden. Schädliche Algen 54: 213–222. doi:10.1016/j.hal. 2015.09.009

Paerl, H. W., T. G. Otten und R. Kudela. 2018. Eindämmung der Ausbreitung schädlicher Algenblüten im gesamten Süßwasser-Meer-Kontinuum. Umgebung. Wissenschaft Techn. 52: 5519–5529. doi:10.1021/acs.est.7b05950

Paul, J., C. Scholin, G. Van Den Engh und M. J. Perry. 2007. In-situ-Instrumentierung. Ozeanographie 20: 70–78. doi:10. 5670/oceanog.2007.50

Peacock, E., R. Olson und H. Sosik. 2014. Parasitäre Infektion der Kieselalge Guinardia delicatula, eine wiederkehrende und

ökologisch wichtiges Phänomen im New England Shelf. März Ökol. Prog. Ser. 503: 1–10. doi:10.3354/ meps10784

Picheral, M., L. Guidi, L. Stemmann, D. M. Karl, G. Iddaoud und G. Gorsky. 2010. Der Underwater Vision Profiler 5: Ein fortschrittliches Instrument für hochaufgelöste Studien von Partikelgrößenspektren und Zooplankton. Limnol. Ozeanogr.: Methods8: 462–473. doi:10.4319/lom.2010.8.462

Preston, C.M. und andere. 2009. Nahezu in Echtzeit, autonomer Nachweis von marinem Bakterioplankton an einer Küstenliegestelle in Monterey Bay, Kalifornien, unter Verwendung von rRNA-gerichteten DNA-Sonden. Umgebung. Mikrobiol. 11: 1168–1180. doi:10.1111/j. 1462-2920.2009.01848.x

Preston, C.M. und andere. 2011. Unterwasseranwendung der quantitativen PCR an einer Meeresliegeplatz. PLoS One 6: e22522. doi:10.1371/journal.pone.0022522

Remsen, A., T.L. Hopkins und S. Samson. 2004. Was Sie sehen, ist nicht das, was Sie fangen: Ein Vergleich von gleichzeitig gesammelten Netz-, optischen Planktonzähler- und Shadowed Image Particle Profiling Evaluation Recorder-Daten aus dem nordöstlichen Golf von Mexiko. Tiefsee-Res. Teil I Ozeanogr. Res. Pap.51: 129–151. doi:10.1016/j.dsr.2003.09.008

Reyes, M., P. Spaak und F. Pomati. 2017. Test der automatisierten In-situ (Unterwasser)-Bildgebung, wie sie von der Scripps Plankton Camera bereitgestellt wird, zur Überwachung und Analyse von See-Phytoplankton. Eawag. URL zur Veröffentlichung: https://www.dora.lib4ri.ch/eawag/islandora/object/eawag:16074

Ribeiro, H. und andere. 2019. Entwicklung eines autonomen Biosamplers zur Erfassung aquatischer Mikrobiome in situ. PLoS One 14: e0216882. doi:10.1371/journal.pone. 0216882

Roberts, P. L., J. S. Jaffe, E. C. Orenstein, B. Laxton, P. J. S. Franks, C. Briseno, M. L. Carter und M. Hilbern. 2014. Piererkennung: Eine in-situ-Plankton-Webkamera. In Ozeanoptik XXII. Portland, Maine, USA.

Robidart, J., S.J. Callister, P. Song, C.D. Nicora, C.G. Wheat und P.R. Girguis. 2013. Charakterisierung der mikrobiellen Gemeinschaft und der geochemischen Dynamik an hydrothermalen Quellen mit osmotisch angetriebenen kontinuierlichen Flüssigkeitssammlern. Umwelt. Wissenschaft Technol.47: 4399–4407. doi:10.1021/es3037302

Robidart, J. C., C. M. Preston, R. W. Paerl, K. A. Turk, A. C. Mosier, C. A. Francis, C. A. Scholin und J. P. Zehr. 2012. Saisonale Synechococcus- und Thaumarchaeal-Populationsdynamik mit hoher Auflösung mit entfernter In-situ-Instrumentierung untersucht. ISME J. 6: 513–523. doi:10.1038/ ismej.2011.127

Robinson, K.L., J.Y. Luo, S. Sponaugle, C. Guigand und R.K. Cowen. 2017. Eine Geschichte von zwei Massen: Öffentliches Engagement bei der Planktonklassifizierung. Vorderseite. Mar. Sci. 4: 82. doi: 10.3389/ fmars.2017.00082

Rose, K.C., K.C. Weathers, A.L. Hetherington und D.P. Hamilton. 2016. Erkenntnisse aus dem Global Lake Ecological Observatory Network (GLEON). Binnengewässer6: 476–482.

Ross, T. 2014. Ein Video-Plankton- und Mikrostruktur-Profiler zur Erforschung von In-situ-Verbindungen zwischen Zoo-Plankton und Turbulenz. Tiefsee-Res. Teil I Ozeanogr. Res. Pap.89: 1–10. doi:10.1016/j.dsr.2014.04.003

Ryan, J. und andere. 2011. Schädliche Phytoplanktonökologiestudien mit einem autonomen molekularanalytischen und Ozeanbeobachtungsnetzwerk. Limnol. Ozeanogr. 56: 1255–1272. doi:10.4319/lo.2011.56.4.1255

Saito, M. A., V. V. Bulygin, D. M. Moran, C. Taylor und C. Scholin. 2011. Untersuchung mikrobieller Proteom-Konservierungstechniken, die auf die autonome Umweltprobennahme anwendbar sind. Vorderseite. Mikrobiol. 2: 1–10. doi:10. 3389/fmicb.2011.00215

Schmid, M. S., C. Aubry, J. Grigor und L. Fortier. 2016. Das Unterwasser-Bildgebungssystem LOKI und ein automatisches Identifikationsmodell zum Nachweis von Zooplankton-Taxa im Arktischen Ozean. Methoden Oceanogr.15–16: 129–160. doi:10. 1016/j.mio.2016.03.003

Scholin, C. und andere. 2006. Der Environmental Sample Processor (ESP) - ein autonomes Robotergerät zum Fernnachweis von Mikroorganismen mit molekularer Sondentechnologie. Ozean: 3–6. doi:10.1109/OCEANS.2006.306885

Scholin, C. und andere. 2017. Das Bestreben, ökogenomische Sensoren zu entwickeln: Eine 25-jährige Geschichte des Environmental Sample Processors (ESP) als Fallstudie. Ozeanographie 30: 100–113. doi:10.5670/oceanog.2017.427

Schulz, J., K. Barz, P. Ayon, A. Ludtke, O. Zielinski, D. Mengedoht und H. J. Hirche. 2010. Aufnahme von Plankton-Exemplaren mit dem Lightframe On-Sight Keyspecies Investi-gation (LOKI) System. J.Eur. Opt.-Nr. Soc.5: 10017s-1–10017s-9. doi:10.2971/jeos.2010.10017s

Serra, T., J. Colomer, X. P. Cristina, X. Vila, J. B. Arellano und X. Casamitjana. 2001. Evaluierung eines Laser-in-situ-Streuinstruments zur Messung der Konzentration von Phytoplankton, Purpurschwefelbakterien und suspendierten anorganischen Sedimenten in Seen. J. Umwelt. Eng. 127: 1023–1030. doi:10.1061/ (ASCE)0733-9372(2001)127:11(1023)

Sheik, C. S., K. Anantharaman, J. A. Breier, J. B. Sylvan, K. J. Edwards und G. J. Dick. 2015. Räumlich aufgelöste Probenahmen zeigen dynamische mikrobielle Gemeinschaften in aufsteigenden hydrothermalen Plumes über einem Back-Arc-Becken. ISME J. 9: 1434–1445. doi:10.1038/ismej.2014.228

Sinha, E., A. M. Michalak und V. Balaji. 2017. Die Eutrophierung wird im 21. Jahrhundert aufgrund von Niederschlagsänderungen zunehmen. Wissenschaft357: 405–408. doi:10.1126/science.aan2409

Sosik, H.M., R.J. Olson, M.G. Neubert, A. Shalapyonok und A.R. Solow. 2003. Wachstumsraten von Küstenphytoplankton aus Zeitreihenmessungen mit Tauch-Flusszytometer. Limnol. Ozeanogr.48: 1756–1765. doi: 10.4319/ lo.2003.48.5.1756

Sosik, H.M. und R.J. Olson. 2007. Automatisierte taxonomische Klassifikation von Phytoplanktonproben mit Imaging-in-Flow-Zytometrie. Limnol. Ozeanogr.: Methoden 5: 204–216.


Zombiezellen folgen einer anderen Uhr

Der Bereich unterhalb des Meeresbodens kann in zwei verschiedene Bereiche unterteilt werden: Sediment und Gestein. Ersteres umfasst Schlamm und Detritus, die sich am Meeresgrund ansammeln. Diese Schicht ähnelt in ihrer Struktur einem dichten Schwamm: Obwohl 90 Prozent ihres Gewichts aus Wasser bestehen, kann nichts effizient durch sie fließen und chemische Verbindungen diffundieren stattdessen langsam durch sie hindurch. Mikrobielle Zellen werden dort im Wesentlichen begraben, zusammen mit allem, was sie zur Energiegewinnung verwenden könnten.

In flachen Gebieten, insbesondere in Küstennähe, wo Nährstoffe reichlicher vorhanden sind, gedeiht dieses vergrabene Leben: Millionen oder sogar eine Milliarde mikrobielle Zellen können in einem Kubikzentimeter dieses Sediments leben. Wenn Forscher tiefer graben, finden sie weniger Zellen.

Und doch scheinen sie immer etwas zu finden.Sie haben sich bis zu 2.500 Meter unter dem Meeresboden in Sedimente gegraben – wo sie nur wenige Zellen pro Kubikzentimeter freigelegt haben und damit an die Grenzen ihrer Nachweisfähigkeit stoßen.

Diese Zellen scheinen kaum noch zu leben, zumindest nach unseren Maßstäben. Sie leben sehr, sehr langsam, teilen sich selten, ihr Energieverbrauch ist manchmal sechs Größenordnungen niedriger als der von Zellen, die in Oberflächenhabitaten leben. „Es könnte 100 oder 1.000 Jahre dauern, bis sie sich nur einmal teilen“, sagt Martin Fisk, Ozeanökologe an der Oregon State University. "Sie halten sich sehr langsam am Laufen."

Steve D’Hondt, Ozeanograph an der University of Rhode Island, nennt sie „Zombiezellen“. Aber sie sind tatsächlich am Leben – sie operieren einfach nicht in vertrauten Zeitskalen. Unsere Beobachtungen der Zellaktivität könnten der Erfahrung einer Eintagsfliege über das Leben eines Baumes ähneln.

Aber in den Basaltgesteinen, die unter dem Sediment liegen, könnte etwas anderes passieren. Im Gegensatz zu festem Schlamm haben diese Gesteine ​​Poren und Risse und Spalten, durch die Meerwasser zirkuliert – und damit organisches Material, von dem sich Mikroben ernähren können.

Leider ist es auch viel schwieriger, dieses Gestein zu durchdringen und unkontaminierte Proben zu erhalten. Während Sedimentproben im Wesentlichen durch senkrechtes Eintreiben eines Rohres in den Schlamm entnommen werden können, ist das Gestein dafür zu hart. Wissenschaftler müssen stattdessen einen Bohrer sowie ein flüssiges Gemisch aus Meerwasser und Schlamm verwenden, um es zu schmieren – und dieses Verfahren verunreinigt die Kanten und Spalten der Proben mit biologischem Material von oben.

Um zu untersuchen, was in den Felsen leben könnte, müssen Mikrobiologen sie reinigen, in Alkohol spülen, ihre Oberfläche abflammen und aufbrechen. Selbst dann decken diese Methoden eine sehr begrenzte Anzahl von Zellen auf, und ohne begleitende fotografische Beweise ist es immer sehr schwer zu beweisen, dass die Proben wirklich von dort stammen und nicht kontaminiert sind“, sagte William Orsi, Geomikrobiologe an der Universität München.

Eine präparierte Gesteinsprobe von einer Tiefseebohrexpedition. Der Geowissenschaftler Yohey Suzuki und seine Kollegen haben eine neuartige Methode entwickelt, um die Zellen, die in diesen Gesteinen leben, zu identifizieren und zu zählen. Caitlin Devor, Universität Tokio, CC BY 4.0

Die meisten der wenigen Studien, die das Leben in Basalten untersucht haben, haben sich auf Gesteine ​​in der Nähe von hydrothermalen Quellen oder neu gebildeten Meeresböden konzentriert – relativ junge Gesteine, die nur bis zu 8 Millionen Jahre alt sind. Das liegt daran, dass Meerwasser in jüngeren Gesteinen am einfachsten zirkulieren und die Nahrungsversorgung der Mikroben auffüllen kann. Diese Gesteine ​​sind auch chemisch reaktiver, und bestimmte „steinfressende“ Mikroben können diese Reaktionen auch als Energiequelle nutzen.

Aber während Basalt abkühlt und sich von seinem Entstehungsort entfernt, weiter entlang des Meeresbodens in Richtung der Subduktionszonen, füllen sich seine vielen Risse und Poren mit ausgefällten Mineralien, was diesen aktiveren Flüssigkeitsfluss verhindert und zu einem isolierteren System führt. Es war unklar, ob das Leben unter solchen Bedingungen überleben könnte – bis jetzt.


Stabile Kohlenstoffisotopendiskriminierung nach Form IC RubisCO von u3cemu3eRhodobacter sphaeroidesu3c/emu3e

Hauptprofessorin: Kathleen M. Scott, Ph.D. Valerie J. Harwood, Ph.D.

John H. Paul, Ph.D. Datum der Genehmigung:

Schlüsselwörter: Carboxylierung, Calvin-Benson-Bassham-Zyklus, Alphaproteobakterien, Autotroph, Fraktionierung

Die Finanzierung dieser Graduiertenforschung wurde ermöglicht durch die NSF FGLSAMP Bridge to the Doctorate Program at the University of South Florida (Award HRD # 0217675) und NSF Biological Oceanography (Award# OCE-0327488, an K.M.S). Besonderer Dank gilt den Doktoranden in Dr. Scotts Labor sowie Dr. Robert Michener vom Boston University Stable Isotope Lab für die Analyse unserer Proben mittels Massenspektrometrie und Dr. F. Robert Tabita für die Bereitstellung des Form IC RubisCO-Enzym.

Liste der Tabellen ii

Kapitel 1: Einführung 1

Andere autotrophe Wege 3

Aufklärung autotropher Pfade aus der Gegenwart und der Antike

Umweltproben 6

Stabile Kohlenstoffisotopenverhältnisse und δ13C-Werte 7

Enzymatische Isotopenunterscheidung 10

Kapitel 2: Isotopendiskriminierung nach Form IC RubisCO 12

Experimentelle Verfahren 16

Kapitel 3: Fazit 25

Experimente mit Form ID RubisCO 25

Anhang A: Tabelle der RubisCO ε-Werte von Ralstonia eutropha 32 Anhang B: Manuskript auf Formular ID RubisCO ε Wert aus Emiliania

Anhang C: Manuskript zur Formular-ID RubisCO ε Wert von

Skeletonema costatum 45 Anhang D: Zusammenfassung der Veröffentlichung von Thiomicrospira

Crunogena XCL-2-Genom 65

Anhang E: Auszug aus der Veröffentlichung von Sulfurimonas denitrificans

Tabelle 1 Die Verteilung der autotrophen Stoffwechselwege auf die Domänen von

Tabelle 2 RubisCO ε-Werte ermittelt aus neun unabhängigen

Experimente mit dem Enzym Rhodobacter sphaeroides 19

Tabelle 3 ε-Werte von Form I und II RubisCO Enzyme 20

Tabelle 4 δ13CCO2 und δ13CBiomassewerte aus autotrophen Organismen

deren RubisCO ε-Werte ermittelt wurden 22

Tabelle A-1 RubisCO ε-Werte ermittelt aus zwei unabhängigen

Experimente mit dem IC-Enzym aus Ralstonia eutropha 33

Tabelle B-1 ε-Werte verschiedener RubisCO-Formen 37

Tabelle C-1 ε Werte verschiedener Formen von RubisCO, die

gemessen mit kinetischen Isotopenexperimenten 61

Abbildung 1. Die RubisCO-Reaktion im Calvin-Benson-Bassham (CBB)

Abbildung 2. Nullpunkt-Energiediagramm von 12C - und 13C - Kohlendioxid 8 Abbildung 3. Minimaler Evolutionsbaum der großen RubisCO-Untereinheit (cbbL)

Abbildung 4. Änderungen der Konzentration (‹) und δ13C („) von gelöstem Anorganischer Kohlenstoff (DIC) vs. Zeit für Rhodobacter sphaeroides

Abbildung 5. Natürliche log-transformierte Isotopenverhältnisse (R= 13C/12C) und Konzentrationen von gelöstem anorganischem Kohlenstoff (DIC) während

Kohlenstofffixierung nach Form IC RubisCO 19

Abbildung 6. Isotopendiskriminierung des ganzen Organismus (δ13CCO2 - δ

Biomasse) versus enzymatisches Isotop

Diskriminierung (RubisCO ε-Werte). 22

Abbildung 7. δ13C-Werte von atmosphärischem CO2 und Biomasse aus Organismen

unter Verwendung verschiedener Autotrophiewege 23

Abbildung B-1. Isotopenfraktionierung durch E. huxleyi RubisCO 39

Abbildung C-1. Isotopenfraktionierung von DIC, da CO2 verbraucht wird von

S. costatum RubisCO und Spinat RubisCO 55

Abbildung C-2. Der Verbrauch von DIC im Laufe der Zeit von S. costatum RubisCO 56

Abbildung C-3. Radiometrischer Assay von teilweise gereinigtem S. costatum RubisCO 57

Abbildung C-4. Phylogenetischer Baum ausgewählter RubisCO-Gene der großen Untereinheit (rbcL) 58

Abbildung D-1. PloS Biologie Open-Access-Lizenz 67

Stabile Kohlenstoffisotopendiskriminierung von Form IC RubisCO von Rhodobacter sphaeroides

Phädra J. Thomas ABSTRAKT

Variationen der relativen Mengen von 12C und 13C in der mikrobiellen Biomasse können verwendet werden, um den Weg bzw. die Wege abzuleiten, die Autotrophe verwenden, um gelösten anorganischen Kohlenstoff zu fixieren und zu assimilieren. Die Diskriminierung von 13C durch die Enzyme, die die autotrophe Kohlenstofffixierung katalysieren, ist ein Hauptfaktor, der die stabile Kohlenstoffisotopenzusammensetzung (δ13C = <[13C/12Csample/13C/12Cstandard] – 1>X 1000) der Biomasse bestimmt. Sechs verschiedene Formen von Ribulose

1,5-Bisphosphat-Carboxylase/Oxygenase oder RubisCO (IA, IB, IC, ID, II und III), die Carboxylase des Calvin-Benson-Bassham-Zyklus (CBB), werden von Algen und autotrophen Bakterien verwendet, die auf die CBB-Zyklus zur Kohlenstofffixierung. Bisher wurde Isotopendiskriminierung für Form IA, IB und II RubisCOs gemessen. Isotopen

Diskriminierung, ausgedrückt als ε-Werte (=<[12k/13k] – 1> X 1000 12k und 13k = Raten von 12C

und 13C-Fixierung) reichen von 18 bis 29‰, was die Variation der Biomasse-δ13C-Werte von Autotrophen erklärt, die diese Enzyme verwenden. Die Isotopendiskriminierung nach Form IC RubisCO wurde nicht gemessen, obwohl dieses Enzym in vielen Proteobakterien von

ökologisches Interesse, darunter marine Mangan-oxidierende Bakterien, einige nitrifizierende und stickstofffixierende Bakterien und extrem stoffwechselveränderliche Organismen wie

bilden das IC RubisCO-Enzym aus R. sphaeroides. Unter Standardbedingungen (pH 7,5 und 5 mM DIC), Form IC RubisCO hatte einen ε-Wert von 22,9‰. Die Probenahme der gesamten phylogenetischen Breite der RubisCO-Enzyme zur Isotopendiskriminierung ermöglicht es, den Bereich der δ13C-Werte von Organismen, die Kohlenstoff über den Calvin-Benson-Bassham-Zyklus fixieren, einzuschränken. Diese Ergebnisse sind hilfreich, um zu bestimmen, inwieweit die Kohlenstofffixierung im CBB-Zyklus zur Primär- und Sekundärproduktivität in mikrobiell dominierten Nahrungsnetzen beiträgt.

Kapitel eins Einführung Der Calvin-Zyklus

Der Calvin-Benson-Bassham (CBB)-Zyklus ist der häufigste Kohlenstoff-Fixierungsweg für autotrophe Organismen. Es kommt in Pflanzen, Algen, Cyanobakterien und Proteobakterien vor und wurde kürzlich in Firmicutes gefunden (3). Der CBB-Zyklus besteht aus der Dunkelreaktion der Photosynthese, bei der CO2 in organische Verbindungen eingebaut wird

für die biosynthetischen Bedürfnisse des Organismus. Es besteht aus drei Phasen: Kohlenstofffixierung, -reduktion und -regeneration (1).

RubisCO (Ribulose 1,5-Bisphosphat-Carboxylase/Oxygenase) ist das kohlenstofffixierende Enzym im Calvin-Zyklus (48). Die RubisCO-Reaktion beinhaltet die katalytische Umwandlung eines Moleküls Ribulose-1,5-bisphosphat (RuBP) durch Carboxylierung in zwei

Moleküle der Phosphoglycerinsäure (PGA) (Abbildung 1). Dies umfasst den Schritt der Kohlenstofffixierung des Calvin-Zyklus. Die Produkte der RubisCO-Reaktion können in andere Stoffwechselwege transportiert und zur Bildung von Aminosäuren und anderen Vorstufen für die Biosynthese verwendet werden. RubisCO ist ein relativ unselektives Enzym, das sowohl Kohlendioxid als auch Sauerstoff als Substrate nutzen kann (18).

Es gibt vier Hauptformen von RubisCO, Form I, II, III und IV, die sich in ihren Aminosäuresequenzen erheblich unterscheiden (siehe unten 48). Form I RubisCO ist

in Cyanobakterien, Proteobakterien und den meisten Plastiden vorhanden und kann weiter sein

unterteilt, basierend auf Aminosäuresequenzen, in die Formen IA, IB, IC und ID. Form II wird in einigen Proteobakterien und Dinoflagellaten gefunden, und das Enzym Form III ist in einigen Archaeen vorhanden. Form IV RubisCO ist in Bakterien weit verbreitet und als Carboxylase nicht aktiv (49).

Abbildung 1. Die RubisCO-Reaktion im Calvin-Benson-Bassham (CBB)-Zyklus.

Die katalytisch aktive Form I RubisCO besteht aus acht großen Untereinheiten (kodiert durch das cbbL-Gen) und acht kleine Untereinheiten (kodiert durch das cbbS-Gen), während Form II und III bestehen aus einer einzigen Art von Untereinheit, die homolog ist, um große Untereinheiten zu bilden (48). Die Aminosäuresequenzen der großen Untereinheiten der Form I und der RubisCOs II sind ziemlich unterschiedlich, mit nur

23% Sequenzähnlichkeit (34). Innerhalb der RubisCOs der Form I sind die Aminosäuresequenzen der großen Untereinheiten der RubisCOs der Form IA und IB ungefähr 80% ähnlich, ebenso wie die der RubisCOs der Form IC und ID, während der IA/IB-Cluster nur

ungefähr 60% Sequenzähnlichkeit mit dem IC/ID-Cluster (34, 48). In Übereinstimmung mit diesen Sequenzunterschieden weist jede Form unterschiedliche Spezifitäten für CO2 und O2 auf. Form

I RubisCOs haben eine höhere Spezifität für CO2 als O2 im Vergleich zu den Form-II-Enzymen

(48, 49). Trotz dieser Unterschiede in den Primärstrukturen der vier Hauptformen ist das für die Carboxylierung von CO2 und die Oxygenierung von O2 . verantwortliche aktive Zentrum jedoch

wird über die verschiedenen RubisCOs hinweg konserviert (48).

Andere autotrophe Wege

Neben dem CBB-Zyklus gibt es in Mikroorganismen drei weitere autotrophe Stoffwechselwege. Beim reversen Citronensäurezyklus (rTCA) entsteht Acetyl-CoA durch Spaltung von Citrat, das durch Umkehren des Zitronensäurezyklus entstanden ist, so dass es in eine carboxylierende, reduktive Richtung wirkt (20). Das Acetyl-CoA wird reduktiv zu Pyruvat carboxyliert, das in andere zentrale Stoffwechselwege transportiert wird (20). Die drei Schlüsselenzyme, die für die umgekehrte Rotation des oxidativen Zitronensäurezyklus verantwortlich sind, sind ATP-Citrat-Lyase, 2-Oxoglutarat: Ferredoxin-Oxidoreduktase und Fumarat-Reduktase (20).

Der Acetyl-CoA-Weg (AcCoA) produziert Acetyl-CoA durch sequentielle Reduktion von Kohlendioxid. Dieses Molekül wird auf das Niveau einer Methylgruppe reduziert, während es an einen Cofaktor gebunden ist, gefolgt von einer durch Acetyl-CoA-Synthase vermittelten Kondensation dieser Methylgruppe mit einem zweiten Kohlenstoff, der über Kohlenmonoxid von Kohlendioxid zu Kohlenmonoxid reduziert wurde Dehydrogenase (CODH) (40). Die

Der 3-Hydroxypropionat-Zyklus (3-HPP), der zuletzt entdeckte Weg zur Kohlenstofffixierung, funktioniert durch Carboxylierung von Acetyl-CoA und dessen Umwandlung in Propionyl-CoA mit 3-Hydroxypropionat als Zwischenprodukt (52). Das Schlüsselenzym für diesen Zyklus

ist Malonyl-CoA-Reduktase, die Malonyl-CoA, ein Ausgangsprodukt der Acetyl-CoA-Carboxylierung, zu 3-Hydroxypropionat reduziert (19). Propionyl-CoA durchläuft eine Carboxylierung, wodurch Malyl-CoA gebildet wird, das sich weiter in Acetyl-CoA und Glyoxylat teilt (52).

Autotrophe Signalwege können nicht auf der Grundlage des Wirtsorganismus vorhergesagt werden

Phylogenie (Tabelle 1). Der rTCA-Zyklus findet sich in einer Vielzahl von autotrophen Bakterien und Archaea, Chlorobium sp., schwefelreduzierende Crenarchaeota (Thermoproteus and

Pyrobaculum), sulfatreduzierende Bakterien (Desulfobacter), sowie mikroaerophile und

hyperthermophile wasserstoffoxidierende Bakterien wie Aquifex sp. und Hydrogenobacter sp. (20). Der Acetyl-CoA-Weg kommt in autotrophen sulfatreduzierenden Bakterien vor.

Methanogene und acetogene Bakterien (11). Der Acetyl-CoA-Weg wurde auch bei Spirochäten wie Treponema primitia (14) untersucht. Der 3-Hydroxypropionat-Zyklus wirkt im grünen Nichtschwefel-Bakterium Chloroflexus aurantiacus und autotrophen Crearchaeota (19).

Die in Tabelle 1 dargestellten autotrophen Stoffwechselwege unterscheiden sich in zwei wichtigen Punkten: ihrer Empfindlichkeit gegenüber Sauerstoff (O2) und ihrem Energiebedarf. Der rTCA-Zyklus und die

Acetyl-CoA-Pfad sind aufgrund der extremen Sauerstoffempfindlichkeit von Pyruvat sauerstoffempfindlich: Ferredoxin-Oxidoreduktase, die für die Carboxylierung von Acetyl-CoA (rTCA- und Acetyl-CoA-Pfad) verantwortlich ist, sowie CODH (Acetyl-CoA-Pfad), die erklärt, warum diese alternativen Methoden zur CO2-Fixierung in anaeroben . vorherrschen

Umgebungen (4, 50). Der Calvin-Zyklus und der 3-Hydroxypropionat-Zyklus sind beide weniger sauerstoffempfindlich (Thauer, 2007).

Tabelle 1. Die Verteilung der autotrophen Bahnen auf die Lebensbereiche. *Nur Divisionen mit autotrophen Mitgliedern werden aufgelistet. †Es steht noch nicht fest ob Treponema primitia autotroph ist. Abkürzungen: Calvin-Benson-Bassham Zyklus = CBB, reduktiver Zitronensäurezyklus = rTCA, Acetyl-CoA-Weg = Ac-CoA und

3-Hydroxypropionat-Zyklus = 3-HPP.

Bakterien Proteobakterien CBB, rTCA

Cyanobakterien (Eukarya - Pflanzen) CBB Chloroflexi 3-HPP Chlorobi rTCA Aquificae rTCA Firmicutes CBB, Ac-CoA Planctomycetes Ac-CoA Spirochaetes Ac-CoA†

Archaea Crenarchaeota rTCA, 3-HPP

Alle diskutierten Kohlenstoff-Fixierungswege erfordern NADPH, Ferredoxin oder andere intrazelluläre Elektronen-shuttle-Cofaktoren als Elektronendonatoren, mit Ausnahme des Acetyl-CoA-Weges, der H2 als Donor verwendet und der einzige bekannte autotrophe Stoffwechselweg ist, der

liefert Stoffwechselenergie, anstatt sie zu verbrauchen. Dies liegt daran, dass es die Entfernung von Elektronen aus H2 direkt koppelt und diese Elektronen auf CO2 zur Bildung von . überträgt

Membranpotential (11). Der Calvin-Zyklus ist die energetisch teuerste Methode zur Fixierung von Kohlenstoff, da mehrere Dephosphorylierungsereignisse erforderlich sind, um RuBP . zu regenerieren

aus 3-PGA, gefolgt vom rTCA-Zyklus und dem Acetyl-CoA-Weg (28). Autotrophe Tiere, die hauptsächlich in sauerstoffarmen Umgebungen vorkommen, verwenden häufig Alternativen zum CBB-Zyklus, da sie weniger Energie benötigen, um eine äquivalente Menge an Biomasse zu synthetisieren. In oxischen Umgebungen dominiert jedoch der CBB-Zyklus aufgrund seiner relativen Stabilität unter diesen Bedingungen (28).

Aufklärung autotropher Pfade aus zeitgenössischer und alter Umwelt Proben

Es ist interessant zu klären, welche Pfade in zeitgenössischen und antiken Umgebungen in Betrieb sind, da sie uns einen Einblick in die Geschichte des Kohlenstoffkreislaufs geben. Die Identifizierung der autotrophen Pfade, die in alten Umgebungen operieren, kann helfen zu klären, ob der CBB-Zyklus schon immer der dominierende Pfad zur Kohlenstofffixierung war.

Um zu bestimmen, welche Wege in einer bestimmten zeitgenössischen Umgebung ablaufen, können Enzym- und Nukleinsäureassays verwendet werden. Wenn ausreichend Biomasse vorhanden ist, können Assays für Enzyme, die für die verschiedenen Wege diagnostisch sind, verwendet werden, z. RubisCO für den CBB-Zyklus (48), ATP-Citrat-Lyase für den rTCA-Zyklus (20), CODH für den Acetyl-CoA-Weg (40) und Malonyl-CoA-Reduktase für den 3-Hydroxypropionat-Zyklus (19). Wenn für Enzymassays nicht genügend Biomasse zur Verfügung steht, können Nukleinsäure-basierte Ansätze (z. B. Southern & Northern Blots PCR) verwendet werden, um zu identifizieren, welches autotrophe CO2- Befestigungswege sind in Betrieb. Die cbbL- oder cbbM-Gene für Form I oder

II RubisCO kann als Indikatoren für das Vorhandensein des Calvin-Zyklus in einem Zielorganismus verwendet werden. Gene, die die Enzyme codieren, die für andere autotrophe Stoffwechselwege diagnostizieren, (siehe oben) können als Marker für das Vorhandensein dieser Stoffwechselwege verwendet werden.

Enzymassays und Nukleinsäure-basierte Techniken funktionieren jedoch nicht für fossile Proben, da diese Makromoleküle nicht in nennenswerten Mengen vorhanden sind. Stattdessen können Isotopenmessungen verwendet werden, da 12C- und 13C-Gehalte während der geologischen Zeit bestehen bleiben. Stabile Kohlenstoffisotopenzusammensetzungen organischer Verbindungen, die aus fossilen Sedimenten extrahiert wurden, können helfen zu identifizieren, welcher autotrophe Pfad den Kohlenstoffeintrag in ein bestimmtes Ökosystem dominiert (42, 27).

Stabile Kohlenstoffisotopenverhältnisse und δ13C-Werte

Es gibt drei Kohlenstoffisotope: zwei stabile Isotope (12C und 13C) und radioaktive

14C. 12C kommt in der Natur häufiger vor als 13C, das ist

1‰ von allem Kohlenstoff. Der Verwandte

Mengen von 12C und 13C in einer Probe werden als δ13C-Werte in Promille (‰) ausgedrückt: δ13C = ( – 1) x 1000, wo der Kalkstein, PeeDee Belemnite, ist

der Standard (31, 27) und R = 13C/12C. Ein negativeres13C-Wert zeigt an, dass

weniger 13C in der Probe (sie ist „isotopisch abgereichert“). Umgekehrt zeigt ein positiveres δ13C an, dass mehr 13C in der Probe vorhanden ist (sie ist „isotopisch angereichert“) (31).

δ13C-Werte variieren stark. Der δ13C-Wert von atmosphärischem CO2 ist

δ13C des in Meerwasser gelösten anorganischen Kohlenstoffs liegt zwischen

1‰ (41, 21, 23). Biomasse-δ13C-Werte sind aufgrund der relativen Schwäche der Bindungen zu 12C im Vergleich zu 13C isotopenarmer als diese anorganischen Kohlenstoffquellen. Da die Nullpunktsenergie von Bindungen zu 13C niedriger ist als die Nullpunktsenergie von Bindungen zu 12C, reagieren Verbindungen mit 12C tendenziell schneller als solche mit 13C (Abbildung 2) (29). Infolgedessen fixieren Autotrophe 12CO2 schneller als 13CO2 und ihre Biomasse ist negativer

ebenso die Biomasse der Heterotrophen, die sie verzehren (17).

Abbildung 2. Nullpunkt-Energiediagramm von 12C - und 13C - Kohlendioxid. Die δ13C von C3-Pflanzen, die den CBB-Zyklus verwenden, beträgt -18-30‰ dieser hohe Grad an Isotopenverarmung im Vergleich zum atmosphärischen CO2 ist größtenteils auf eine erhebliche Fraktionierung zurückzuführen

von RubisCO während der Kohlenstofffixierung (17). Der δ13C von C4-Pflanzen beträgt -8‰ bis -20‰. Diese Werte sind positiver als bei C3-Pflanzen, da die Enzyme, die für die anfängliche Fixierung von Kohlenstoff in C4-Verbindungen verantwortlich sind, nicht im gleichen Maße fraktioniert werden wie RubisCO (17). Der δ13C-Wert von marinen Photoautotrophen wie Algen liegt zwischen 18 und -28‰, liegt aber im Allgemeinen eher am isotopenangereicherten Ende dieses Bereichs (13). Sie können aufgrund einer Vielzahl von Faktoren, einschließlich Kohlenstoffkonzentrationsmechanismen (CCMs) und Diffusionslimitierung (DL) isotopen angereichert sein (22).

Sowohl bei CCMs als auch bei DL ist die isotopische Anreicherung der intrazellulären Biomasse auf die isotopische Anreicherung von intrazellulärem CO2 zurückzuführen. Diese Isotopenanreicherung von

Zufluss und Fixierung. Im Fall einer Zelle mit einer CCM ist die Einstromrate aufgrund der Aktivitäten mehrerer Bicarbonattransporter hoch. Intrazelluläres Bicarbonat wird durch Carboanhydrase in CO2 umgewandelt. Der Großteil des CO2 wird von RubisCO fixiert. Das CO2

Der Rest ist isotopenangereichert. Zellen mit CCMs haben typischerweise Mechanismen, um den Ausfluss dieses Pools von intrazellulärem CO2 zu verhindern, was die Isotopensignatur verhindert

aus CO2-Fraktionierung durch RubisCO vor dem Wegwischen durch schnellen Austausch von

intrazelluläres CO2 mit extrazellulär gelöstem anorganischem Kohlenstoff (22). Ebenso Zellen

DL haben eine sehr geringe CO2-Efflux-Rate, da eine diffusive Begrenzung von CO2

Zufuhr an die Zelle führt zu außergewöhnlich niedrigen intrazellulären CO2-Konzentrationen (22).

Die Unterschiede der δ13C-Werte zwischen C3, C4 und Meeresorganismen machen es möglich, Spuren von Kohlenstoff durch Nahrungsnetze (17), basierend auf dem Sprichwort, dass Sie sind, was Sie essen. Der 13C-Gehalt von fossilem organischem Kohlenstoff wurde als Beweis für die biologische Kohlenstofffixierung verwendet. In einigen fossilen Proben ist sowohl organischer als auch anorganischer Kohlenstoff erhalten, was ein Mittel zur Messung der Isotopendiskriminierung zwischen anorganischen (δ13C =

2‰) und organischer Kohlenstoff (δ13C = -25‰), vor Milliarden von Jahren (42). Der Grad der Isotopendiskriminierung zwischen organischem und anorganischem Kohlenstoff in diesen Proben kann nicht

durch a/biologische Prozesse erreicht, ist sie nur über Enzymdiskriminierung bei der autotrophen Kohlenstofffixierung möglich (42). Basierend auf den begrenzten Daten, die aus Kulturen verfügbar sind, stimmt der Grad der Isotopendiskriminierung, der in diesen fossilen Biomasseproben beobachtet wurde, mit dem CBB-Zyklus und dem Acetyl-CoA-Weg überein. Allerdings werden Hypothesen darüber, welche autotrophen Pfade funktionieren könnten, durch begrenzte Stichproben geschwächt. Es ist immer noch nicht möglich, die für jeden Pfad erwarteten δ13C-Werte mit Sicherheit vorherzusagen.

Enzymatische Isotopendiskriminierung

Der ε-Wert ist ein Maß für die Isotopendiskriminierung durch ein Enzym, in diesem Fall RubisCO. Die δ13C-Werte von Biomasse von Organismen, die den CBB-Zyklus verwenden, sind fast immer negativer als das Quellen-CO2 (39), aber verschiedene RubisCO-Enzyme fraktionieren zu

unterschiedlich stark aufgrund geringfügiger Unterschiede in der Struktur ihres aktiven Zentrums (15). Die Isotopenfraktionierung wird als Diskriminierungsfaktor beschrieben (ε = <[12k/13k] –1>X 1000, wobei 12k und 13k = die Raten von 12C und 13C-Fixierung (15). Epsilon-Werte (ε) für Enzyme sind

berechnet durch Messung der Änderung der Isotopenzusammensetzung des Substratpools mit fortschreitender Enzymreaktion. Isotopenselektivere Enzyme hinterlassen relativ mehr 13CO2, während weniger isotopenselektive Enzyme (mit kleineren ε-Werten)

wird weniger 13CO2 hinterlassen.

Für RubisCO-Enzyme wird die Isotopenzusammensetzung des gelösten anorganischen Kohlenstoffs (DIC) überwacht. Änderungen des δ13C von DIC können mit der Rayleigh-Destillationsgleichung beschrieben werden: (R/R1) = (C/C1)1/α –1, wobei R das Isotopenverhältnis des DIC ist, C das

DIC-Konzentration, und sowohl R1 als auch C1 stellen die entsprechenden Mengen dar, die bei vorhanden sind

der Beginn des Experiments (45). Das α ist Rr/Rp Rr ist das Isotopenverhältnis von verfügbarem

Reaktant, und Rp ist das Isotopenverhältnis des Produkts und ist gleich 12k/13k (45). ε Werte

sollte die δ13C-Werte der autotrophen Biomasse beeinflussen. Große ε-Werte sollten zu negativeren Biomasse-δ13C-Werten führen, während kleine ε-Werte zu positiveren -Werten führen sollten

Biomasse δ13C-Werte, da ein weniger isotopenselektives Enzym mehr 13CO2 fixieren sollte.

Die ε-Werte für die RubisCO-Enzyme der Formen IA, IB und II sind derzeit bekannt (ε = 18-29‰). Die ε-Werte für die Formen IC und ID RubisCOs wurden jedoch nicht gemessen,

Dies macht es unmöglich, den Bereich der δ13C-Werte, der für Organismen mit dem CBB-Zyklus erwartet wird, vorherzusagen, was die Interpretation der δ13C-Werte aus zeitgenössischen und alten Proben wirklich einschränkt.

Der Zweck dieser Forschung ist die Bestimmung von ε-Werten für die Form IC RubisCO Enzyme. Form IC RubisCOs wurden noch nicht erforscht, und die Kenntnis ihrer ε-Werte wird sich auf die Bereiche der mikrobiellen Ökologie und Biogeochemie auswirken, da dies dazu beitragen wird,

Isotopendiskriminierung nach Form IC RubisCO

Es ist von Interesse, herauszufinden, welche Pfade zur Kohlenstofffixierung in zeitgenössischen und alten mikrobiell dominierten Habitaten funktionieren, da sich die Pfade hinsichtlich des Energieaufwands und des Cofaktor-Bedarfs unterscheiden (11), was wiederum die Ökologie der Organismen beeinflusst. Es ist nicht möglich, biochemische und/oder Nukleinsäure-basierte zu sammeln

Beweise für das Vorhandensein von Pfaden im Fall von Proben fossiler Biomasse. Variationen der relativen Mengen von 12C und 13C in autotropher mikrobieller Biomasse, ausgedrückt als δ13C-Werte (= <[Rsample/Rstandard] – 1>X 1000 Rsample = 13C/12Csample, Rstandard =

PeeDeeBelemnite), kann verwendet werden, um Informationen über den/die Stoffwechselweg(e) zu sammeln

von diesen Organismen verwendet. Bei Autotrophen können die δ13C-Werte auch verwendet werden, um die Geschwindigkeit des CO2-Austauschs zwischen der Zelle und der Umwelt zu bestimmen, um die Quelle von . zu bestimmen

des CO2 und zur Aufklärung von Umweltfaktoren, die die Kohlenstofffixierung beeinflussen (17). In der Tat,

der breite Bereich von δ13C-Werten, die für autotrophe Mikroorganismen gesammelt wurden (δ13C = 8‰ bis -35‰), wurde als Beweis für das Zusammenspiel dieser Faktoren herangezogen. Damit der Einfluss der oben genannten Faktoren jedoch streng bewertet werden kann, muss die Baseline

die Fraktionierung durch die für die Kohlenstofffixierung verantwortliche(n) Carboxylase(n) muss gemessen werden (8, 11, 13, 17, 33, 43).

Autotrophe, die den Calvin-Benson-Bassham-Zyklus nutzen (CBB-Autotrophe), haben eine Vielfalt von RubisCO (Ribulose 1,5-Bisphosphat Carboxylase/Oxygenase) Enzymen, die die Carboxylierung von Ribulose 1,5-Bisphosphat (RuBP) katalysieren, um zwei Moleküle zu bilden von Phosphoglycerinsäure (PGA 47). RubisCO existiert in sechs verschiedenen Formen, die

katalytisch aktiv als Carboxylasen (IA, IB, IC, ID, II und III Abbildung 3). Form I RubisCO kommt in Cyanobakterien (IA, IB), einigen Proteobakterien (IA, IC), den meisten Chloroplasten (IB, ID) (48) und der firmicute Sulfobacillus acidophilus (IC/ID) (3).

Die katalytisch aktive Form I RubisCO besteht aus acht großen Untereinheiten (kodiert durch die cbbL Gen) und acht kleine Untereinheiten (kodiert durch das cbbS-Gen). Formular II findet sich in

Proteobakterien und einigen Dinoflagellaten, und Form III kommt in einigen Archaeen vor (48). Beide Enzyme der Form II und III bestehen aus einer einzigen Art von Untereinheit, die evolutionär mit den großen Untereinheiten der Form I RubisCO (48) verwandt ist.

Angesichts der unterschiedlichen Formen von RubisCO überrascht es nicht, dass RubisCO-Enzyme 13CO2 unterschiedlich stark diskriminieren. Isotopendiskriminierung (ε = <[12k/13k] – 1>

X 1000 12k und 13k = Raten der 12C- und 13C-Fixierung) (15) wurde in einer begrenzten Anzahl von Enzymen der Form IA, IB und II gemessen und reicht von 18 bis 29‰ (44, 15, 36, 37, 38 .). , 46). Da der ε-Wert ungefähr gleich der Differenz zwischen den δ13C des CO

Quelle, aus der das RubisCO zieht (intrazelluläres CO2) und das δ13C des CO2

dass es behebt (15, 44), ist die Heterogenität der RubisCO--Werte wahrscheinlich für mindestens 10‰ der in CBB-Autotrophen beobachteten δ13C-Streuung verantwortlich. Vor dieser Studie war es unmöglich vorherzusagen, ob RubisCO-Enzyme der Form IC ε-Werte ähnlich denen aufweisen würden, die für Form IA, IB und II RubisCOs gemessen wurden.

Unser langfristiges Ziel ist es, die gesamte phylogenetische Breite der RubisCO-Enzyme zu untersuchen und die für CBB-Autotrophen aus alten und zeitgenössischen Ökosystemen erwarteten δ13C-Werte einschränken zu können. Die Isotopenunterscheidung nach Form IC RubisCO wurde nicht gemessen, obwohl dieses Enzym in vielen Proteobakterien von ökologischem Interesse vorhanden ist, einschließlich marinen Mangan-oxidierenden Bakterien (5, 32), einigen nitrifizierenden und stickstofffixierenden Bakterien und Bodenmikroorganismen wie dem extrem metabolisch vielseitiges Bakterium Rhodobacter sphaeroides (48 Abb.3).

Rhodobacter sphaeroides ist ein α-Proteobakterium, das nicht sauerstoffhaltig ist

photolithoautotrophes Wachstum und photoheterotropes Wachstum (35). Dieser Organismus hat zwei RubisCO-Enzyme: ein Form IC RubisCO und ein Form II RubisCO (12). In diesem

Organismus werden die beiden Formen von RubisCO als Reaktion auf eine Vielzahl von Wachstumsbedingungen unterschiedlich exprimiert, z. CO2-Konzentration (10). Um die erkennen zu können

Isotopensignatur von Organismen, die Form IC RubisCO zur Kohlenstofffixierung verwendet haben, haben wir den ε-Wert für R. sphaeroides RubisCO mit der hochpräzisen Substratabreicherungsmethode (15, 36, 43) gemessen.

IC/ID Rhodobacter sphaeroidesATCC17025 Stappia aggregataIAM12614 Paracoccus denitrificansPD1222 Xanthobacter autotrophicusPy2 Xanthobacter autotrophicus Methylibium petroleiphilumPM1 Ralstonia eutrophaH16 Ralstonia eutropha Burkholderia xenovoransLB400 Burkholderia phymatumSTM815 Bradyrhizobium japonicumUSDA110 Bradyrhizobium japonicum Oligotropha carboxidovorans Bradyrhizobium spBTAi1 Nitrobacter hamburgensisX14 Rhodopseudomonas palustrisCGA009 Rhodopseudomonas palustrisBisB18 Aurantimonas spSI859A1 Mnoxidizing bacteriumSI859A1 Roseovarius spHTCC2601 Acidiphilium cryptumJF5 Nitrosospira sp40KI Emiliania huxleyi Porphyridium aerugineum Phaeodactylum tricornutum Cylindrotheca sp Thalassiosira pseudonana Thalassiosira nordenskioeldii Sulfobacillus acidophilus Nitrobacter winogradskyi Nitrosomonas spENI11 Solemya velum

Prochlorococcus marinus MIT 9313 Synechococcus sp WH 8102 Chromatium vinosum Spinacia oleracea Trichodesmium erythraeum Nostoc punctiforme Synechococcus elongatus PCC 6301 Archaeoglobus fulgidus Methanococcus jannaschii Methanosarcina acetivoillus 100cruns 100 100 74 100 100 100 100 64 100 100 99 98 45 87 58 99 100 59 57 38 98 92 54 77 57 56 92 20 31 0,1

NS

ICH WÜRDE

NS

IB

III

II

Abbildung 3. Minimaler Evolutionsbaum des RubisCO-Nukleotids der großen Untereinheit (cbbL) Sequenzen. Die von GenBank erhaltenen Nukleotidsequenzen wurden in Amino . übersetzt

Säuresequenzen und ausgerichtet basierend auf den Aminosäuresequenzen unter Verwendung von BIOEDIT (16). Die Ausrichtungen wurden untersucht, um sicherzustellen, dass aktive Zentren und andere konservierte

Regionen wurden richtig ausgerichtet. Nukleotidsequenzen wurden verwendet, um einen phylogenetischen Baum mit der MEGA 3.1-Software unter Verwendung des Kimura 2-Parameter-Nukleotids aufzubauen

Modell mit 1000 Replikaten zur Berechnung von Bootstrap-Werten (24).

Experimentelle Verfahren

Form IC Enzym wurde aus Rhodobacter sphaeroides kloniert, exprimiert in

Escherichia coli und gereinigt unter Verwendung von Standard-HPLC-Protokollen (25, 18). Die Reinheit der

Enzym wurde durch Natriumdodecylsulfat-Polyacrylamid-Gelelektrophorese (SDS-PAGE) überwacht und mit Coomassie-Blau (25) gefärbt.

RubisCO ε-Werte wurden mit der Substrat-Depletion-Methode bestimmt, bei der eine gepufferte Lösung von RubisCO, Carboanhydrase (CA), Ribulose

1,5-Bisphosphat (RuBP) und gelöster anorganischer Kohlenstoff wird in einer gasdichten Spritze (44) verschlossen. Der ε-Wert berechnet sich aus den Änderungen der δ13C-Wert des gelösten anorganischen

Kohlenstoffpool, wie er von RubisCO verbraucht wird (44). RuBP wurde enzymatisch synthetisiert, um die Konzentration an inhibitorischen Isomeren zu minimieren, die in kommerziell erhältlichen

RuBP (44, 46). Frisches RuBP wurde bei –70 °C gelagert und innerhalb einer Woche nach der Synthese verwendet. Form IC RubisCO wurde für die Reaktion durch Entsalzen in RubisCO . hergestellt

Puffer (25 mM MgCl2, 10 mM Dithiothreitol, 50 mM Bicin, 5 mM NaHCO3, pH 7,5),

unter Verwendung von PD-10-Säulen (Amersham Biosciences, NJ). 20 ml Reaktionspuffer (RubisCO-Puffer ohne NaHCO3) wurden mit N2 und 1 mg Rinder-Carboanhydrase gespült

(CA) wurde hinzugefügt. Diese Lösung wurde filtersterilisiert und in eine gasdichte Glasspritze gefüllt, die mit einem Septum (44) verschlossen war. Filtersterilisiertes NaHCO3 (Endkonzentration von 5

1 mg/ml) wurden in die Reaktionsspritze gegeben und für 10-15 Minuten aktiviert. Die Reaktion wurde durch Injektion von frischem RuBP (

5 mM) in die Spritze und wurde bei 25 °C gehalten.

Der Reaktionsfortschritt wurde überwacht, indem Proben entnommen und in einen Gaschromatographen (9) injiziert wurden, um die Konzentration des gelösten anorganischen Kohlenstoffs (DIC, = CO2 + HCO3- + CO3-2) zu messen. Im Laufe der Reaktion wurden Proben entnommen

aus der Reaktionsspritze entnommen, mit 43% Phosphorsäure angesäuert und in eine Vakuumleitung zur Kryodestillation des DIC (44) injiziert. Die kryodestillierten DIC-Proben wurden zur Messung des δ13C des DIC an die Boston University Stable Isotope Facility geschickt.

ε-Werte wurden aus den DIC-Konzentrationen und den δ13C-Werten des DIC . abgeleitet wie berechnet in Scott et al. (45). Eine modifizierte Version der Rayleigh-Destillationsgleichung wurde benutzt:

RDIC = 13C/12C DIC zu einem bestimmten Zeitpunkt

RDIC0 = RDIC zum ersten Zeitpunkt

[DIC] = Konzentration von DIC zu einem bestimmten Zeitpunkt [DIC]0 = [DIC] zum ersten Zeitpunkt

C = RHCO3-/RCO2 von Mook et al., (30)

α = k12/k13 = kinetischer Isotopeneffekt für CO2

Die ε-Werte wurden aus der Steigung dieser Linie berechnet (ε = (α - 1) × 1000), und die Daten aus mehreren Durchläufen wurden unter Verwendung von Pitman-Schätzern (45) gemittelt.

Die Kohlenstofffixierung von R. sphaeroides durch Form IC RubisCO führt erwartungsgemäß zu Isotopenanreicherung des verbleibenden gelösten anorganischen Kohlenstoffs (Abbildung 4, Abbildung 5). Der ε-Wert für dieses Enzym beträgt 22,9‰ mit einem 95-%-Konfidenzintervall von 21,4-24,7‰ (Tabelle 2). Rhodobacter sphaeroides RubisCO ist weniger isotopenselektiv als Spinat RubisCO (ε = 27,5‰ bei Inkubation unter identischen Bedingungen) (2).

Abbildung 4. Konzentrationsänderungen (‹) und δ13C („) von gelöstem anorganischem Kohlenstoff (DIC) vs. Zeit für Rhodobacter sphaeroides RubisCO versiegelt in einer sterilen, gasdichten Spritze

in Puffer mit Ribulose 1,5-bisphosphat und Carboanhydrase (siehe experimentelle Verfahren für Details).

-4 -2 0 2 4 6 8 10 0 1 2 3 4 5 6 Zeit (Std.) δ 13 C 0 1 2 3 4 5 6 [DIC], mM

-4.495 -4.487 -4.479 -4.471 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 lnDIC lnR

Abbildung 5. Natürliche log-transformierte Isotopenverhältnisse (R= 13C/12C) und Konzentrationen von gelöstem anorganischem Kohlenstoff (DIC) während der Kohlenstofffixierung durch Form IC RubisCO. Ergebnisse

aus neun unabhängigen Experimenten werden gezeigt, und jedes wird mit einem anderen Symbol dargestellt. Das anfängliche Isotopenverhältnis und die Konzentration von DIC variierten leicht zwischen den Experimenten. Der Übersichtlichkeit halber wurden die Daten aller Experimente normalisiert, um die

gleiche anfängliche DIC-Konzentration und gleiches Isotopenverhältnis.

Tabelle 2. RubisCO ε-Werte, ermittelt aus neun unabhängigen Experimenten mit einem Enzympräparat des R. sphaeroides Enzyms

Experiment # ε Wert (‰) # der Zeitpunkte

1 29.6 7 2 24.4 6 3 24.1 7 4 21.0 7 5 22.7 7 6 24.3 8 7 24.7 8 8 22.6 8 9 24.1 7

Dies ist die erste Bestimmung eines ε-Werts von einem Form IC RubisCO und liegt innerhalb des Bereichs von ε-Werten, die für andere RubisCO-Enzyme gemessen wurden (Tabelle 3). Sein ε-Wert ist statistisch nicht von Form IA-Enzymen zu unterscheiden, Form IB vom Cyanobakterium

Anacystis nidulans, sowie aus Form II RubisCO aus Rhodospirillum rubrum.

Allerdings hat R. sphaeroides RubisCO einen deutlich höheren ε-Wert als der Form II RubisCO aus dem gammaproteobakteriellen Endosymbionten des hydrothermalen Vents Röhrenwurm, Riftia pachyptila, und deutlich kleiner als der ε-Wert von Spinat

Tabelle 3. ε-Werte der RubisCO-Enzyme der Form I und II

Spezies Form von RubisCO ε-Wert (‰)

Solemya velum symbiont IA 24,5

Prochlorococcus marinus MIT 9313 IA 24,0

Spinacia oleracea IB 29

Anacystis nidulans IB 22

Rhodobacter sphaeroides IC 22.9

Riftia pachyptila symbiont II 19,5

Rhodospirillum rubrum II 22

Die δ13C-Wert der Biomasse von R. sphaeroides, wenn sie Kohlenstoff mit der Form IC . bindet RubisCO, kann aus dem RubisCO ε-Wert vorhergesagt werden. Organismen, die Kohlenstoff mit IC . fixieren Enzyme, sollten sie alle ähnlich wie das R. sphaeroides-Enzym fraktionieren,

haben Biomasse-δ13C-Werte ähnlich denen anderer CBB-Autotrophen, deren RubisCO--Werte bestimmt wurden.Wenn die Isotopendiskriminierung der ganzen Zelle (δ13CCO2 - δ13Cbiomass) eines Organismus gegen seinen RubisCO ε-Wert aufgetragen wird, ist offensichtlich, dass Organismen, die

Kohlenstoff über RubisCOs mit größeren ε-Werten fraktioniert Kohlenstoff stärker (Tabelle 4, Abbildung 6). Da R. sphaeroides RubisCO einen ähnlichen ε-Wert wie das Enzym aus

R. rubrum, ist es wahrscheinlich, dass die Ganzzelldiskriminierung durch R. sphaeroides vergleichbar ist mit

die bei R. rubrum bei autotropher Vermehrung beobachtet wurde. Tatsächlich Biomasse δ13C-Werte für

R. sphaeroides kann auch aus den -Werten von R. rubrum und R. sphaeroides vorhergesagt werden

als R. rubrum Ganzzellisotopendiskriminierung:

Für R. rubrum, δ13CCO2 - δ13CBiomasse = 12,3‰ Da

Für R. sphaeroides, vorhergesagt εBiomasse = δ13CCO2 - δ13CBiomasse ≈12,3 + 0,9 = 13,2‰

Tabelle 4. δ13CCO2- und δ13C-Biomassewerte von autotrophen Organismen, deren RubisCOε-Werte bestimmt wurden

Biomasse (‰) Riftia pachyptila symbiont -6,6 bis -7,8 -9 bis -16

Solemya velum symbiont -14 bis -18 -30 bis -35

C3-Pflanzen (Spinat) -8 -22 bis -30

Rhodospirillum rubrum -11.3 -23.6

Abbildung 6. Isotopendiskriminierung des gesamten Organismus (δ13CCO2 - δ13Cbiomass) versus enzymatische Isotopendiskriminierung (RubisCO ε-Werte). Der vorhergesagte εBiomassewert für

Rhodobacter sphaeroides geht von einer Ganzzellfraktionierung ähnlich wie bei R. rubrum aus (siehe

Diskussion für Details) und der vorhergesagte Bereich (Schnurrhaare in der Grafik) geht von Veränderungen in der Isotopendiskriminierung des gesamten Organismus aus, die denen ähnlich sind, die in anderen beobachtet wurden

Eine Biomasse δ13Ein C-Wert von -21.2‰ würde R. sphaeroides und andere Formen von IC . platzieren Autotrophe innerhalb des Bereichs von δ13C-Werten, die für andere CBB-Autotrophen beobachtet wurden, aber sie würden es ermöglichen, sie von Organismen mit alternativer Kohlenstofffixierung zu unterscheiden

Wege. Ihre δ13C-Werte sollten negativer sein als erwartet

Organismen, die die rTCA- oder 3-Hydroxypropionat-Zyklen zur Kohlenstofffixierung verwenden, aber nicht den Acetyl-CoA-Weg (17 Abbildung 7).

Abbildung 7. δ13C-Werte von atmosphärischem CO2 und Biomasse aus autotrophen Organismen mit

der 3-Hydroxypropionat-Weg (3-HPP), der umgekehrte Zitronensäurezyklus (rTCA), der Acetyl-CoA-Weg und der C3-Calvin Benson Bassham-Zyklus (C3-CBB).

Zukünftige Arbeiten mit Form IC RubisCO umfassen Stichproben der gesamten phylogenetischen Breite von Form IC RubisCOs, um zu bestimmen, ob alle Form ICs ε-Werte aufweisen, die innerhalb des für andere RubisCO-ε-Werte beobachteten Bereichs liegen. Um das Ganze auszuprobieren

phylogenetisches Spektrum dieser Gruppe, Werte konnten für RubisCOs gemessen werden von, für B. Burkholderia xenovorans LB400 und Roseovarius sp. HTCC 2601, wie diese beiden Enzyme sind in IC-Kladen vorhanden, die sich von der Klade unterscheiden, die R. sphaeroides enthält

RubisCO (Abbildung 3). B. xenovorans LB400 ist eine aerobe Bodenmikrobe, die in der Lage ist,

Abbau von polychlorierten Biphenylen (7). Burkholderia sp. haben eine große Menge an Kohlenstoff Stoffwechselgene, die das Vorhandensein verschiedener Wege zur Assimilation anzeigen

Kohlenstoff, was dieser Sorte einen ökologischen Vorteil verschafft (7). Roseovarius sp. HTCC 2601 ist ein aerob, alphaproteobakterielles Isolat, das in Meerwasser aus der Sargassosee gefunden wurde, und ist Mitglied der Roseobacter-Klade, die für den marinen Schwefelkreislauf wichtig ist (26, 51). Diese Klade ist verantwortlich für den Abbau von Dimethylsulfoniopropionat (DMSP) zu Methanthiol (51).

Es wäre auch von großem Interesse, den ε-Wert von RubisCO aus der firmicute, Sulfobacillus acidophilus. S. acidophilus ist am eigenartigsten, weil es ein Ausreißer aus den Form-IC- und ID-Kladen (Abbildung 3). Sulfobacillus-Arten oxidieren Mineral Sulfide und bevorzugen Umgebungen mit einer hohen CO2-Konzentration und deren Verwendung

Das RubisCO-Substrat sagt viel über die biogeochemische Funktion dieser Acidophilen aus (3). Die Aufklärung des Grades der Isotopendiskriminierung durch Form-IC-Enzyme, breit beprobt, würde es ermöglichen, stabile Kohlenstoffisotopenanalysen zu verwenden, um mehr über die Rolle von IC-RubisCOs in der Umwelt und dem globalen Kohlenstoffkreislauf zu erfahren.

Kapitel drei Abschluss

Rhodobacter sphaeroides IC RubisCO hat einen ε-Wert von 22,9‰, was innerhalb von . liegt

die für andere RubisCOs gemessene Reichweite. Dies impliziert, dass vorhergesagt werden kann, dass einige CBB-Autotrophen, die Form-IC-Enzyme verwenden, δ13C-Werte aufweisen, die denen ähnlich sind, die zuvor in CBB-Autotrophen gemessen wurden. Vorläufige Experimente wurden mit form . durchgeführt IC RubisCO aus Ralstonia eutropha, und dieses Enzym scheint einen ε-Wert von . zu haben 26,6‰ (siehe Anhang Tabelle A-1), obwohl Wiederholungsexperimente erforderlich sind, um diese Messung zu überprüfen.

Experimente mit Form ID RubisCO

ε Werte wurden kürzlich auch für Formular-ID RubisCOs von der Phytoplanktonarten, Skeletonema costatum und Emiliania huxleyi. Die ID RubisCOs haben ε-Werte, die niedriger sind als der ε-Wert von R. sphaeroides RubisCO (ε = 11,1‰ für E. huxleyi ε = 18,6‰ für S. costatum siehe Anhang). Die Kieselalge, S. costatum und coccolithophor, E. huxleyi, sind ein wichtiger Bestandteil der Phytoplanktongemeinschaft und tragen wesentlich zur Primärproduktivität in den Ozeanen bei. Die kleinen ε-Werte zeigen, dass ihre ID RubisCOs im Vergleich zu anderen . weniger isotopenselektiv für 13CO2 sind

RubisCO-Enzyme. Die ε-Werte liefern auch einen Mechanismus für die in diesen Organismen beobachtete Isotopenanreicherung und allgemein für den marinen organischen Kohlenstoff.

Es ist offensichtlich, dass IC/ID RubisCOs einen breiten Bereich von ε-Werten (11,1‰ bis 22,9‰) aufweisen. Derzeit ist es unmöglich, ε-Werte für RubisCO-Enzyme basierend auf Primär-, Sekundär-, Tertiär- oder Quartärstruktur vorherzusagen. An dieser Stelle muss man sie messen, in der Hoffnung, irgendwann ε-Werte mit der Primärstruktur oder anderen Merkmalen dieser Enzyme korrelieren zu können.

1. Bassham, J. A. 1971. Photosynthetischer Kohlenstoffmetabolismus. Verfahren der Nationale Akademien der Wissenschaften der Vereinigten Staaten von Amerika

2. Boller, A. J., Thomas, P. J., Cavanaugh, C. M. und Scott, K. M. in Vorbereitung. EIN

3. Caldwell, P. E., MacLean, M. R. und Norris, P. R. 2007. Ribulose

Bisphosphat-Carboxylase-Aktivität und ein Calvin-Zyklus-Gencluster in Sulfobacillus Spezies. Mikrobiologie 153: 2231-2240.

4. Campbell, B. J., Stein, J. L. und Cary, S. C. 2003

Chemolithoautotrophie in der mit Alvinella . assoziierten Bakteriengemeinschaft

Pompejana, ein hydrothermaler Schlotpolychaet. Angewandt und Umwelt Mikrobiologie 69(9):5070-5078.

5. Caspi, R., Haygood, M.G. und Tebo, B.M. 1996. Ungewöhnlich

Ribuolose-1,5-bisphosphat-Carboxylase/Oxygenase-Gene aus einem marinen Mangan-oxidierenden Bakterium. Mikrobiologie 142: 2549-2559.

6. Chanton, J. P. und Lewis, F. G. 1999. Plankton und gelöster anorganischer Kohlenstoff

Isotopenzusammensetzung in einer von Flüssen dominierten Mündung: Apalachicola Bay, Florida.

Flussmündungen 22(3A): 575-583.

7. Denef, V.J., Park, J., Tsoi, T.V., Rouillard, J.-M., Zhang, H.,

Wibbenmeyer, J. A., Verstraete, W., Gulari, E., Hashsham, S. A. und Tiedje, J. M. 2004. Biphenyl- und Benzoatmetabolismus im genomischen Kontext: Umrisse

Genomweite metabolische Netzwerke in Burkholderia xenovorans LB400. Angewandt

und Umweltmikrobiologie. 70(8):4961-4970.

8. Des Marais, D. J. 2001. Isotopische Evolution des biogeochemischen Kohlenstoffkreislaufs

Während des Präkambriums. In John W. Valley und David R. Cole (Hrsg.) Stable Isotope Geochemistry, Reviews in Microbiology and Geochemistry.

Mineralogische Gesellschaft von Amerika, Washington, D.C. 43: 555–578. 9. Dobrinski, K.P., Longo, D.L. und Scott, K.M. 2005. The

Kohlenstoffkonzentrationsmechanismus des hydrothermalen Schlots chemolithoautotroph

Thiomicrospira crunogena. Journal of Bacteriology 187(16):5761-5766.

10. Dubbs, J. M. und Tabita, F. R. 1998. Zwei funktionell unterschiedliche Regionen stromaufwärts

des cbb1-Operons von Rhodobacter sphaeroides regulieren die Genexpression. Tagebuch

of Bacteriology 180(18):4903-4911.

11. Fuchs, G. 1989. Alternative Pathways of autotrophic CO2 Fixierung. In H. G.

Schlegel und B. Bowien (Hrsg.) Autotrophic Bacteria, Science & Technology Drücken Sie. S. 365-382.

12. Gibson, J. L. und Tabita, F. R. 1977. Verschiedene molekulare Formen von D

-Ribulose-1,5-bisphosphat-Carboxylase aus Rhodopseudomonas sphaeroides. Zeitschrift für

Biologische Chemie 252(3):943-949.

13. Goericke, R., Montoya, J.P. und Fry, B. 1994. Physiologie der Isotopen

Fraktionierung in Algen und Cyanobakterien. In Kate Lajtha und Robert H. Michener (Hrsg.) Methods in Ecology: Stable Isotopes in Ecology and Environmental Wissenschaft. Blackwell Scientific, Cambridge, MA. S.187-221.

14. Graber, J. R. und Breznak, J. A. 2004. Physiologie und Ernährung von Treponema Primitia, ein H2/CO2-acetogene Spirochäten aus Termiten-Hinterdärmen. Angewendet und Umweltmikrobiologie 70(3):1307-1314.

15. Guy, R. D., Fogel, M. L. und Berry, J. A. 1993. Photosynthetic Fractionation of

die stabilen Isotope von Sauerstoff und Kohlenstoff. Pflanzenphysiologie 101:37-47.

16. Hall, T. 2007. BioEdit-Version 7.0.9. Ibis Biowissenschaften. Karlsbad, CA. Webseite:

17. Hayes, J. M. 2001. Fraktionierung der Isotope von Kohlenstoff und Wasserstoff in

biosynthetische Prozesse. In John W. Valley und David R. Cole (Hrsg.) Stable Isotope Geochemistry, Reviews in Microbiology and Geochemistry. Mineralogische Gesellschaft von Amerika, Washington, D.C. 43:225-278. 18. Horken, K. M. und Tabita, F. R. 1999. Eng verwandte Form I ribulose

Bisphosphat-Carboxylase/Oxygenase-Moleküle mit unterschiedlichem CO2/O2

Substratspezifitäten. Archiv für Biochemie und Biophysik. 361(2):183-194. 19. Hügler, M., Menendez, C., Schägger, H. und Fuchs, G. 2002.

Malonyl-Coenzym-A-Reduktase aus Chloroflexus aurantiacus, einem Schlüsselenzym der 3-Hydroxpropionat-Zyklus für autotrophes CO2 Fixierung. Zeitschrift für Bakteriologie 184(9):2404-2410.

20. Hügler, M., Wirsen, C. O., Fuchs, G., Taylor, C. D. und Sievert, S. M. 2005.

"Nachweis für autotrophe CO2-Fixierung über den reduktiven Tricarbonsäurezyklus

von Mitgliedern der ε Unterabteilung der Proteobakterien." Journal of Bacteriology

21. Inoue, H. und Sugimura, Y. 1985. Kohlenstoffisotopenfraktionierung während des CO2

Austauschprozess zwischen Luft und Meerwasser im Gleichgewicht und kinetisch Bedingungen. Geochimica und Cosmochimica Acta 49:2453-2460.

22. Kaplan, A. und Reinhold, L. 1999. CO2 Konzentrationsmechanismen in

photosynthetische Mikroorganismen. Jährlicher Überblick über Pflanzenphysiologie und Pflanzen

Molekularbiologie 50: 539–570.

23. Kroopnick, P. M. 1985. Die Verbreitung von 13C ΣCO2 in den Weltmeeren. Tiefseeforschung 32(1):57-84.

24. Kumar, S., Tamura, K. und Nei, M. 2004. Mega 3: Integrierte Software für

Molekulare evolutionäre genetische Analyse und Sequenzausrichtung. Briefings in

Bioinformatik 5:150-163.

25. Lee, B. und Tabita, F. R. 1990. Purification of recombinant

Ribulose-1,5-bisphosphat-Carboxylase/Oxygenase große Untereinheiten geeignet für die Rekonstitution und den Zusammenbau von aktivem L8S8 Enzym. Biochemie 29: 9352-9357.

26. Lee, K., Choo, Y.-J., Giovannoni, S.J. und Cho, J.-C. 2007. Maritimibacter alkaliphilus gen. nov., sp. nov., ein genomsequenziertes marines Bakterium der Roseobacter-Klade in der Ordnung Rhodobacterales. Internationale Zeitschrift für Systematic and Evolutionary Microbiology 57: 1653-1658.

27. Madigan, M. T., Takigiku, R., Lee, R. G., Gest, H. und Hayes, J. M. 1989.

Kohlenstoffisotopenfraktionierung durch thermophile phototrophe Schwefelbakterien: Beweise für autotrophes Wachstum in natürlichen Populationen. Angewendet und

Umweltmikrobiologie 55(3):639-644.

28. McCollom, T. M. und Amend, J. P. 2005. Eine thermodynamische Bewertung von

Energiebedarf für die Biomassesynthese durch chemolithoautotrophe Mikroorganismen in oxischen und anoxischen Umgebungen. Geobiologie 3: 135-144.

29. Meckenstock, R. U., Morasch, B., Griebler, C. und Richnow, H. H. 2004.

Stabile Isotopenfraktionierungsanalyse als Werkzeug zur Überwachung des biologischen Abbaus in kontaminierte Grundwasserstoffe. Journal of Contaminant Hydrology 75:215-255.

30. Mook, W. G., Bommerson, J. C. und Staverman, W. H. 1974. Kohlenstoffisotope

Fraktionierung zwischen gelöstem Bicarbonat und gasförmigem Kohlendioxid. Erde

und Planetary Science Letters 22:169-176.

31. Pardue, J. W., Scalan, R. S., Van Baalen, C. und Parker, P. L. 1976.

Maximale Kohlenstoffisotopenfraktionierung bei der Photosynthese durch Blaualgen und eine Grünalge. Geochimica und Cosmochimica Acta 40:309-312.

32. Paul, J. H., Alfreider, A. und Wawrik, B. 2000. Mikro- und Makrodiversität in rbcL-Sequenzen in umgebenden Phytoplankton-Populationen aus dem südöstlichen Golf

von Mexiko. Marine Ecology Progress Series 198:9-18.

33. Peterson, B.J. und Fry, B. 1987. Stable Isotopes in Ecosystem Studies. Jährlich Review of Ecology and Systematics 18:293-320.

34. Pichard, S. L., Campbell, L. und Paul, J. H. 1997. Vielfalt der Ribulose

Bisphosphat-Carboxylase/Oxygenase-Form-I-Gen (rbcL) in natürlichem Phytoplankton Gemeinden. Angewandte und Umweltmikrobiologie 63(9):3600-3606.

35. Qian, Y. und Tabita, F. R. 1996. Ein globales Signaltransduktionssystem reguliert

aerob und anaerob CO2 Fixierung in Rhodobacter sphaeroides. Zeitschrift für Bakteriologie 178(1):12-18.

36. Robinson, J. J., Scott, K. M., Swanson, S. T., O'Leary, M. H., Horken, K., Tabita, F. R. und Cavanaugh, C. M. 2003. Kinetischer Isotopeneffekt und

Charakterisierung von Form II RubisCO aus den chemoautotrophen Endosymbionten des hydrothermalen Röhrenwurms Riftia pachyptila. Limnologie und

Ozeanographie 48(1):48-54.

37. Roeske, C. A. und O'Leary, M. H. 1984. Auswirkungen von Kohlenstoffisotopen auf die

Enzymkatalysierte Carboxylierung von Ribulosebisphosphat. Biochemie 23:6275-6284. 38. Roeske, C. A. und O'Leary, M. H. 1985. Kohlenstoffisotopeneffekt auf

durch Ribulosebisphosphat katalysierte Carboxylierung von Ribulosebisphosphat Carboxylase aus Rhodospirillum rubrum. Biochemie 24: 1603-1607.

39. Ruby, E. G., Jannasch, H. W. und Deuser, W. G. 1987. Fractionation of stable

40. Russell, M. J. und Martin, W. 2004. Die felsigen Wurzeln des Acetyl-CoA

Weg. Trends in biochemischen Wissenschaften 29(7):358-363.

41. Saurer, M., Siegwolf, R., Borella, S. und Schweingruber, F. 1998.

Umweltinformationen von stabilen Isotopen in Baumringen von Fagus sylvatica. In Beniston, M. und Innes, J. L. (Hrsg.). Die Auswirkungen der Klimavariabilität auf Wälder. Deutschland, Springer Press Berlin. S. 241–254.

42. Schidlowski, M., Hayes, J. M. und Kaplan, I. R. 1983. Isotopische Inferenzen von

alte Biogeochemie: Kohlenstoff, Schwefel, Wasserstoff und Stickstoff. In Schopf, J. W. (Hrsg.). Die früheste Biosphäre der Erde: Ihr Ursprung und ihre Entwicklung: Princeton, New Jersey, Princeton University Press. S.149–186.

43. Scott, K. M. 2003. Ein13C-basiertes Kohlenstoffflussmodell für die hydrothermale Quelle Chemoautotrophe Symbiose Riftia pachyptila sagt erhebliches CO . voraus2 Steigungen bei

die Host-Symbiont-Schnittstelle. Umweltmikrobiologie 5(5): 424-432. 44. Scott, K.M., Schwedock, J., Schrag, D.P. und Cavanaugh, C.M. 2004a.

Einfluss der Form IA RubisCO und des in der Umwelt gelösten anorganischen Kohlenstoffs auf die δ13C der Muschel-Chemoautotroph-Symbiose Solemya velum. Umwelt

Mikrobiologie 6 (12): 1210-1219.

45. Scott, K.M., Lu, X., Cavanaugh, C.M. und Liu, J. 2004b. Optimale Methoden

zur Abschätzung kinetischer Isotopeneffekte verschiedener Formen des Rayleigh Destillationsgleichung. Geochimica und Cosmochimica Acta 68(3):433-442.

46. Scott, K.M., Henn-Sax, M., Harmer, T.L., Longo, D.L., Frame, C.H. und Cavanaugh, C. M. 2007. Kinetischer Isotopeneffekt und biochemische Charakterisierung

der Form IA RubisCO aus dem marinen Cyanobakterium Procholorococcus marinus MIT 9313. Die American Society of Limnology and Oceanography 52(5):2199-2204.

47. Tabita, F. R. 1988. Molecular and cellular Regulation of autotrophic carbon

Dioxidfixierung in Mikroorganismen. Mikrobiologische Übersichten 52(2):155-189. 48. Tabita, F. R. 1999. Mikrobielle Ribulose 1,5-Bisphosphat-Carboxylase/Oxygenase:

Eine andere Perspektive. Photosyntheseforschung 60:1-28.

49. Tabita, F.R., Satagopan, S., Hanson, T.E., Kreel, N.E. und Scott, S.S.

2008. Ausgeprägte Rubisco-Proteine ​​der Form I, II, III und IV aus den drei Reichen des Lebens geben Hinweise auf die Rubisco-Evolution und die Struktur-Funktions-Beziehungen.

Zeitschrift für experimentelle Botanik 59(7):1515-1524.

50. Thauer, R. K. 2007. Ein fünfter Weg der Kohlenstofffixierung. Wissenschaft 318: 1732-1733.

51. Tripp, H. J., Kitner, J. B., Schwalbach, M. S., Dacey, J. W. H., Wilhelm, L. J. und Giovannoni, S. J. 2008. SAR11 marine Bakterien benötigen exogene

reduzierter Schwefel für das Wachstum. Natur 452: 741-744.

52. van der Meer, M.T.J., Schouten, S., van Dongen, B.E., Rijpstra, W.I.C., Fuchs, G., Damsté, J. S. S., de Leeuw, J. W. und Ward, D. M. 2001.

Biosynthetische Kontrollen des 13C-Gehalts organischer Bestandteile im

photoautotrophes Bakterium Chloroflexus aurantiacus. Das Journal of Biological

Anhang A: Tabelle der RubisCO ε-Werte von Ralstonia eutropha

Tabelle A-1. RubisCO ε-Werte ermittelt aus zwei unabhängigen Experimenten mit dem IC Enzym aus R. eutropha

Experiment # ε Wert (‰) # der Zeitpunkte

Anhang B: Manuskript auf Formular ID RubisCO ε Wert von Emiliania huxleyi

Ein neues Tief für RubisCO

(Bei Science einzureichen)

Amanda J. Boller1, Phaedra J. Thomas1, Colleen M. Cavanaugh2 und Kathleen M. Scott1*

1Biologieabteilung, University of South Florida, Tampa, Florida 33620, USA. 2Institut für Organismische und Evolutionsbiologie, Harvard University, Cambridge

*An wen soll die Korrespondenz gerichtet werden? E-Mail: [email protected]

Die erste hochpräzise Messung der stabilen Kohlenstoffisotopendiskriminierung durch Form ID RubisCO, die für einen wesentlichen Teil der marinen Kohlenstofffixierung verantwortlich ist, wird hier berichtet und zeigt, dass dieses Enzym einen erschreckend kleinen Fraktionierungsfaktor hat, was eine mechanistische Erklärung für die 13C-Anreicherung in liefert mariner organischer Kohlenstoff.

Anhang B (Fortsetzung) ZUSAMMENFASSUNG

Der 13C-Gehalt von Kohlenstoff wird verwendet, um Quellen und Senken im globalen Kohlenstoffkreislauf zu identifizieren. Ein bleibendes Rätsel ist, warum der 13C-Gehalt des organischen Kohlenstoffs im Meer relativ hoch ist. Wir testeten die Hypothese, dass die Anreicherung von marinem organischem Kohlenstoff 13C auf eine reduzierte Isotopendiskriminierung während der Kohlenstofffixierung durch Form ID RubisCOs (Ribulose 1,5-Bisphosphat-Carboxylase/Oxygenase) zurückzuführen ist, die in einem wesentlichen Teil mariner Algen, die für die Kohlenstofffixierung im Ozean verantwortlich sind, gefunden werden. Hier Formular ID RubisCO von Coccolithophor Emiliania huxleyi diskriminierte wesentlich weniger 13CO2 als

andere RubisCO-Enzyme (ε=11.1‰). Reduzierte Diskriminierung nach Form ID RubisCO kann ein wichtiger Faktor sein, der den hohen 13C-Gehalt des marinen organischen Kohlenstoffs diktiert, was eine Neubewertung der Integration der biologischen δ13C-Werte in die globale primäre . erforderlich macht

Stabile Kohlenstoffisotopenanalysen sind entscheidend für die Identifizierung und Modellierung von Quellen und Senken des globalen Kohlenstoffkreislaufs. Eine wichtige Senke ist die Kohlenstofffixierung im Meer (1) und Phytoplankton δ13C-Werte (δ13C = [(R

Probe/Rstd)-1] x1000, wobei R=13C/12C)

verwendet, um trophische Verbindungen zu entwirren und in-situ-Wachstumsraten zu schätzen (2). Jedoch,

Phytoplankton δ13C-Werte variieren stark (-16 bis -36‰ (2), und die Faktoren, die für

diese Variante, sowie ihr relativ 13C-angereichertes δ13C-Werte im Vergleich zu terrestrisch

C3-Pflanzen (3), sind kaum bekannt. Angesichts der erheblichen Rolle, die Phytoplankton im globalen Kohlenstoffkreislauf spielt, beeinträchtigt diese konzeptionelle Lücke nicht nur die Interpretation von Phytoplankton δ13C-Werte, führt aber auch zu Unsicherheiten bei der Modellierung des Kohlenstoffkreislaufs

Während einige Variationen im Phytoplankton δ13C-Werte sind eindeutig auf Kohlenstoff zurückzuführen

Konzentrationsmechanismen, C4-Wege und Diffusionslimitierung (5), die Wirkung der Isotopendiskriminierung durch verschiedene Formen von RubisCO (Ribulose 1,5-Bisphosphat-Carboxylase/Oxygenase), dem CO2-fixierenden Enzym des Calvin-Benson-Bassham-Zyklus,

wurde nicht allgemein berücksichtigt. Stattdessen 13C-Analysen der ozeanischen Primärproduktivität

gehen typischerweise davon aus, dass die Isotopendiskriminierung durch Phytoplankton RubisCO im Ausmaß ähnlich der von Spinat RubisCO ist (zB (6-10). Diese Annahme ist jedoch unhaltbar, da frühere Studien gezeigt haben, dass verschiedene Formen von RubisCO mehr oder weniger stark diskriminieren gegen 13C (4, 11-16) Es gibt drei bekannte Formen von RubisCO (I, II und III), die nur 25 % der Aminosäuresequenzidentität teilen, die in KCO2 . stark variieren

und Vmax-Werte und zeigen dramatische Unterschiede in der Tertiär- und Quartärstruktur (17,

18). Form-I-Enzyme werden weiter in vier Unterformen (IA – ID) unterteilt, deren Aminosäuresequenzen sich um bis zu 40 % unterscheiden können (17, 18). Meeresalgen fixieren Kohlenstoff mit at mindestens vier verschiedene RubisCO-Formen: IA in marinen Synechococcus und Prochlorococcus spp., IB bei Algen mit grünen Plastiden (und Landpflanzen), ID bei „nicht-grünen“ Algen (Coccolithophoren, Diatomeen, Rhodophyten und einige Dinoflagellaten) und II bei Peridinin-haltigen Dinoflagellaten (19).

Isotopendiskriminierung, ausgedrückt als ε-Werte (ε = (RCO2/Rfixed – 1) x 1000), haben

nur für drei Formen von RubisCO mit hochpräzisen Methoden gemessen (Tabelle B-1). Während die Werte stark variieren, bildet RubisCO IA und B (ε = 22 - 29‰)

stärker diskriminieren als Form II (ε = 18 – 22‰) (4, 11-16). Angesichts der Prävalenz der Form ID RubisCO bei dominanten marinen Primärproduzenten, von denen viele als Modellorganismen für Studien in Kultur verwendet werden, ist die Bestimmung der Isotopendiskriminierung durch dieses Enzym entscheidend für die Interpretation von Umwelt und Kultur δ13C-Werte,

und wiederum für globale Modellierungsbemühungen, Paläo-Ozeanographie und andere Studien mit δ13C

Werte. Hier haben wir den ε-Wert der Form ID RubisCO aus a . charakterisiert und bestimmt Modell Meeresalge, der Coccolithophor Emiliania huxleyi CCMP 374.

Coccolithophoren, deren massive Blüten im Nordatlantik und im Pazifischen Ozean aus dem Weltraum sichtbar sind (20, 21), fixieren CO2 über Form ID RubisCO (22) und spielen a

winzige Calciumcarbonatplatten (Coccoliths), die coccolithophore Zellen bedecken, verbessern den anorganischen und organischen Kohlenstoffexport aus Oberflächengewässern durch Ballastierung von Fäkalienpellets, in die sie gepackt sind (24, 25). In Kultur ist die Biomasse δ13C-Werte von Emiliania huxleyi

variieren stark, von -9,71 bis -38,6 (6, 7, 10, 26, 27). Während ein Teil dieser Heterogenität wahrscheinlich auf Variationen der Studienstämme und Wachstumsbedingungen zurückzuführen ist, sind diese δ13C-Werte können nicht sein

ohne RubisCO ε-Wert streng interpretiert.

Tabelle B-1. ε-Werte verschiedener RubisCO-Formen, *ε = RCO2/Rfixed – 1) x 1000

Form Organismen ε-Wert (‰)* Referenz

IB Landpflanzen und

Süßwasser-Cyanobakterien 21 – 30.3 (11, 13, 15) ID Marine Coccolithophor Emiliana Huxleyi 11.1 Diese Studie II Alpha- und Gammaproteobakterien 17,8 – 23,0 (12-15)

RubisCO KCO2- und ε-Werte

Um genügend Emiliana huxleyi Form ID RubisCO für die Bestimmung zu erhalten kinetischer Parameter und Isotopenfraktionierung (

20 mg pro ε-Wert Experiment), 100 L

E. huxleyi CCMP 374-Kulturen wurden geerntet und RubisCO wurde teilweise gereinigt aus

ausschließlich aufgrund von RubisCO basierend auf Inkubationen in An- und Abwesenheit des Substrat Ribulose 1,5-bisphosphat (RuBP (28). Zur Charakterisierung von E. huxleyi RubisCO Aktivität, ihre Michaelis-Menten-Konstanten (KCO2 und Vmax) wurden radiometrisch gemessen

wie in (29). Der ε-Wert von E. huxleyi RubisCO wurde mit der hochpräzisen Substratabreicherungsmethode gemessen, bei der die Konzentration und Isotopenzusammensetzung des gelösten anorganischen Kohlenstoffs gemessen wird, während er von RubisCO verbraucht wird (4, 16, 28). Der ε-Wert wurde unter Verwendung einer modifizierten Version der Rayleigh-Destillationsgleichung und Pitman-Schätzern berechnet, um den am wenigsten verzerrten Durchschnitt zu berechnen (28, 30).

E. huxleyi RubisCO Michaelis-Menten-Konstanten (KCO2 = 111 +/- 40 μM Vmax =

146 +/- 102 nmol/min×mg, berechnet aus fünf unabhängigen Experimenten) waren ganz anders als die für andere Form ID Enzyme aus Kieselalgen und Rhodophyten gemessenen (KCO2 = 5 – 60 μM Vmax = 670 – 1670 nmol/min×mg ( 31, 32) Der größere KCO2-Wert

für die Emiliania huxleyi RubisCO kann ein Kohlenstoffkonzentrationsmechanismus erforderlich sein mit aktivem Transport von gelöstem anorganischem Kohlenstoff in die Zellen, da die CO2-Konzentration im Meerwasser nur

20 μM (33). Der niedrigere Vmax-Wert spiegelt die labile Natur wider

E. huxleyi Form ID RubisCO hatte einen erstaunlich niedrigen ε-Wert von 11,1‰ (95%-KI:

9,8 - 12,6‰ Abbildung B-1), wesentlich kleiner als alle anderen bisher gemessenen RubisCO ε (Tabelle B-1). ε-Werte aus Wiederholungsexperimenten waren sehr konsistent und fielen in einen Bereich von 3,1‰ (Abbildung B-1). Spinatform IB RubisCO, verwendet als Kontrolle und

unter identischen Bedingungen wie für das E. huxleyi-Enzym inkubiert, hatte eine ε-Wert von 27,5‰ (95%-KI: 24,0 – 30,9‰ Abbildung B-1), ähnlich den zuvor berichteten Werten (4, 11, 13). Dies ist der erste hochpräzise ε-Wert, der für alle eukaryontischen Algen von Bedeutung für das Ökosystem gemessen wurde

Abbildung B-1. Isotopenfraktionierung durch E. huxleyi RubisCO. R ist das Isotopenverhältnis (13C/12C) von gelöstem anorganischem Kohlenstoff (DIC) und [DIC] ist seine Konzentration. Solide Symbole (▲, ♦, ■ und ●) entsprechen unabhängigen Inkubationen von E. huxleyi RubisCO, mit ε = 10.8‰,

11,1‰, 11,8‰ bzw. 13,9‰. Offene Symbole (□, ○ und ∆) entsprechen unabhängigen Inkubationen von Spinat RubisCO, mit ε = 28.3‰, 28.2‰ und 27.2‰,

Implikationen für die Interpretation von δ13C-Werten aus Umweltproben und Phytoplanktonkulturen

Dieses bemerkenswert kleine RubisCO ε-Wert (11.1‰) legt eine neue Erklärung für das isotopenangereicherte δ13C-Werte, die typischerweise für marines Phytoplankton beobachtet werden und

die Nahrungsnetze, die sie unterstützen. Eine enzymatische Grundlage für diese Werte muss nun

betrachtet. Tatsächlich zeigt Phytoplankton, das aus Umweltproben entnommen wurde, Ganzzell-Isotopendiskriminierungswerte (εp, = [RCO2/Rbiomass – 1] × 1000), die dies umfassen

RubisCO ε-Wert. Proben aus Meeresumgebungen weltweit haben Werte von εp im Bereich von 7 bis 19‰ (7, 34, 35). Für Umweltproben, die von E. Huxleyi, berichtet εp-Werte sind 0-14‰ (direkt aus Biomasse (36) berechnet und 7-19‰

(berechnet aus E. huxleyi-Alkanonen unter Annahme einer konstanten Fraktionierung zwischen Alkanone und Biomasse (7). Unter der (falschen) Annahme eines RubisCO ε-Wertes von 29‰ deuten diese εp-Werte auf die isotopenanreichernde Wirkung der Kohlenstoffkonzentration hin

Mechanismen oder C4-Wege. Angesichts des hier gemessenen kleinen RubisCO ε -Werts ist es jedoch nicht erforderlich, diese Mechanismen zur Erklärung der 13C-angereicherten Biomasse heranzuziehen.

Ähnlich wie bei Meeresproben, εp Werte aus E. Huxleyi-Kulturstudien sind klein und

einigermaßen konsistent mit dem gemessenen RubisCO ε-Wert. In vielen dieser Studien ist die δ13Cgelösten anorganischen Kohlenstoffs (δ13C

DIC) und nicht δ13CCO2, wird berichtet. Deswegen,

Um εp aus diesen Kulturstudien zu berechnen, muss der Gleichgewichtsisotopeneffekt zwischen

Anhang B (Fortsetzung) zur Berechnung der δ13C

CO2 aus δ13CDIC. Basierend auf diesen Studien reicht εp von

2-18‰ für Emiliania huxleyi (6, 10, 38, 39). Ein potenzieller Einflussfaktor der εp-Wert ist die Form des transportierten anorganischen Kohlenstoffs, da ein Gleichgewicht vorliegt

Isotopeneffekt zwischen HCO3- und CO2, wodurch CO2 isotopisch abgereichert wird

relativ zu HCO3- (37). Es ist klar, dass E. huxleyi sein Muster des anorganischen Kohlenstoffs verändert

Aufnahme als Reaktion auf Wachstumsbedingungen (40). Vielleicht sind kleinere εp-Werte das Ergebnis von

Abhängigkeit von extrazellulärem HCO3-, während größere εp-Werte aus der CO2-Verwertung resultieren können.

Die Entschlüsselung der Form(en) des gelösten anorganischen Kohlenstoffs, der von diesem Organismus unter verschiedenen Wachstumsbedingungen aufgenommen wird, ist entscheidend für die Entwicklung eines mechanistischen Verständnisses für die Veränderungen der Häufigkeit und Zusammensetzung des gelösten anorganischen Kohlenstoffs, die E.

Huxleyi-Blüten, die wiederum bestimmen, ob diese Blüten Quellen oder Senken von . sind

atmosphärisches und gelöstes CO2.

Der unerwartet niedrige ε-Wert von E. huxleyi RubisCO unterstreicht die Notwendigkeit, RubisCO-ε-Werte von anderen Organismen zu sammeln, um phylogenetische Muster bei der Isotopendiskriminierung aufzudecken. Angesichts der geringen Anzahl untersuchter Enzyme (2 Form IAs 2 Form IBs 1 Form ID 2 Form II) ist es unverantwortlich, „typische“ ε-Werte für verschiedene Formen von RubisCO oder sogar für RubisCO-Enzyme im Allgemeinen vorzuschlagen. Insbesondere im Hinblick auf die Interpretation des marinen δ13C-Werte und zu

Modelle des globalen Kohlenstoffkreislaufs verfeinern, die auf diesen 13 . basierenC-Werte ist es notwendig,

Bedeutung (z. B. Diatomeen, Rhodophyten) haben niedrige ε-Werte. Faktoren wie Kohlenstoffkonzentrationsmechanismen, Angebot und Nachfrage von anorganischem Kohlenstoff und C4-Pfade

einen deutlichen Einfluss auf die δ13C-Werte der Algenbiomasse (38, 41-43), aber mehr

1. W. H. Schlesinger. 1997. in Biogeochemistry: Eine Analyse des globalen Wandels W.

H. Schlesinger, Ed. (Academic Press, San Diego) S. 291-341.

2. K. H. Freeman. 2001. in Stable Isotope Geochemistry J. W. Valley, D. R. Cole,

Hrsg. (Mineralogical Society of America, Washington, DC) S. 579-605. 3. R.H. Michener, D.M. Schell. 1994. in Stabile Isotope in der Ökologie und

Umweltwissenschaften K. Lajtha, R. H. Michener, Ed. (Blackwell Scientific

Veröffentlichungen, Cambridge, MA) S. 138-157.

4. K. M. Scott, J. Schwedock, D. P. Schrag, C. M. Cavanaugh. 2004. Umwelt Mikrobiol 6:1210.

5. R. Goericke, J.P. Montoya, B. Fry. 1994. in Stabile Isotope in der Ökologie und Umweltwissenschaften K. Lajtha, R. H. Michener, Eds. (Blackwell Scientific

Veröffentlichungen, Boston) S. 187-221.

6. P. A. Thompson, S. E. Calvert. 1995. Limnol Oceanogr 40:673.

7. R.R. Bidigareet al. 1997. Globale biogeochemische Zyklen 11:279.

8. E. A. Laws, P. A. Thompson, B. N. Popp, R. R. Bidigare. 1998. Limnologie und Ozeanographie 43:136.

9. E. A. Laws, B. N. Popp, N. Cassar, J. Tanimoto. 2002. Funktionelle Anlage Biologie 29:323.

10. B. Rost, I. Zondervan, U. Riebesell. 2002. Limnol Oceanogr 47:120.

11. C. A. Roeske, M. H. O'Leary. 1984. Biochemistry 23: 6275.

12. C. A. Roeske, M. H. O'Leary. 1985. Biochemistry 24: 1603.

13. R. D. Guy, M. L. Fogel, J. A. Berry. 1993. Plant Physiol 101:37.

14. J.J.Robinsonet al. 2003. Limnol Oceanogr 48:48.

15. D. B. McNevin, M. R. Badger, H. J. Kane, G. D. Farquhar. 2006. Funkt. Anlage Biol. 33: 1115.

16. K. M. Scott, M. Henn-Sax, D. Longo, C. M. Cavanaugh. 2007. Limnol Ozeanogr 52:2199.

17. G. M. Watson, F. R. Tabita. 1997. FEMS Microbiol Lett 146:13.

18. F.R. Tabitaet al. 2007. Microbiol und Molec Biol Rev. 71: 576.

19. F. R. Tabita. 1999. Photosynthese-Auflösung 60:1.

20. Y. Dandonneau, Y. Montel, J. Blanchot, J. Giraudeau, J. Neveux. 2006. Tiefsee-Res. Ich 53:689.

21. H. Siegel, T. Ohde, M. Gerth, G. Lavik, T. Leipe. 2007. Kontinentalschelf Res. 27:258.

22. M. V. S. Puerta, T. R. Bachvaroff, C. F. Delwiche. 2005. DNA-Forschung 12:151.


Inhaltsverzeichnis

Die irdische Biosphäre umschreibt den Raum des Planeten Erde, in dem Leben vorkommt. [4] Dabei ist Leben darauf angewiesen, mit seiner Umwelt zu wechselwirken. Um zu überleben, müssen die biologischen Stoffe und Energie mit ihrer unbelebten Umwelt und untereinander austauschen. Sie müssen sogenannte Ökosysteme bilden. Dies ist eine grundsätzliche Eigenschaft von Lebewesen. [5] Ohne ökosystemare Ursachen wäre Leben nicht möglich. Deshalb verändert das Leben zwingend die Ausstattung des Raums, in dem es sich ansiedelt. Da sich weltweit lebend haben, kann sterben Biosphäre eines weltumspannenden Ökosystems-Begriffe Werden.

  • Die irdische Bio umschreibt den Raum des Planeten Erde, in dem Leben vorkommt: Der Raum zusammen mit der darin vorkommenden Gesamtheit der irdischen Lebewesen und ihrer unbelebten Umwelt.

Wladimir Iwanowitsch Wernadski erkannt. Um es zu benennen, verwendet er ein Wort, das zuvor vom österreichischen Geologen Eduard Suess erfunden worden war: Biosphäre. [6]

Die Biosphäre kann in drei große Untereinheiten gegliedert werden. Die Tiefe Biosphäre bezeichnet die Ökosysteme der Lithosphäre unterhalb von Erdoberfläche und Böden. [7] Die Hydrobiosphäre umschreibt die von Lebewesen besiedelten und beeinflussten Anteile der Gewässer. [8] Als dritte Untereinheit bezeichnet die von Lebewesen besiedelten und beeinflussten Anteile der Festländer. [9] [10] Weil mit dem gleichen Wort manchmal auch die gesamte Biosphäre benannt wird, birgt Geobiosphäre eine Missverständnismöglichkeit. [11]

Biosphäre der Mikroorganismen

Die Biosphäre reicht hinauf bis in den unteren Rand der Mesosphäre. Innerhalb des biosphärischen Raums können die Umweltbedingungen stark unterschiedlich ausfallen. Deshalb can Nicht alle Bereiche der Biosphäre von allen Lebewesen gleich gut besiedelt Werden. [14] Gerade vielzellige Organismen (Metabionta) can dauerhaft – und natürlich in Gesellschaft mit vielen Mikroorganismen – nur in Regionen gedeihen, in denen verhältnismäßig milde Temperaturen, Drücke, Strahlungswerte, pH-Werte und Ähnliches herrschen und ausreichende Angebote an Wasser und Ernährungsmöglichkeiten bestehen.

Dementgegen werden in den biosphärischen Außenzonen sterben Umweltbedingungen zunehmend extremer. Dort können ausschließlich Mikroorganismen existieren. Bei noch harscheren Umweltbedingungen können selbst solche widerstandsfähigen Mikroben bloß in Dauerstadien bestehen. Die Dauerstadien markieren die Außengrenzen der Biosphäre.

  • Die irdische Biosphäre umschreibt den Raum des Planeten Erde, in dem Mikroorganismen vorkommen. [fünfzehn]

Biosphäre der Biome Bearbeiten

Leben bilden miteinander Biozönosen (Lebensgemeinschaften). Unter den Mitgliedern einer Biozönose bestehen vielfältige wechselseitige Beziehungen, sterben als Biotische Ökofaktoren zusammengefasst werden. [16] Biozönosen bewohnen miteinander Physiotope (stoffliche Orte). Ein Physiotop ist ein kleiner Raumausschnitt mit einem homogenen Aussehen, der sich durch ein bestimmtes, einheitliches Physiosystem (Standort) auszeichnet. [17] Mit Physiosystem Wird sterben Gesamtheit der in einem Physiotop ausgeprägten abiotischen Ökofaktoren bezeichnet. [18] [19] [20]

Die Mitglieder der Biozönose wechselwirken untereinander und mit ihrem Physiosystem. [21] Sie bilden ein gemeinsames Wirkungsgefüge. [5] Dieses Wirkungsgefüge heißt Ökosystem. [4] [22]

Ein Ökosystem ist ein System, ein Verband aus miteinander wechselwirkenden Einheiten. Die Systemeinheiten des Ökosystems bestehen aus den Lebewesen der Biozönose und andererseits aus den unbelebten Dingen des Physiosystems.[23] Ein Ökosystem ist ein offenes System: [22] Stoffe und Energie dringen von Außen in das Ökosystem ein, zirkulieren für eine gewisse Zeit zwischen den Systemeinheiten und verlassen es endlich wieder. [24]

Ein bestimmtes Physiosystem lässt nur eine bestimmte Biozönose aus solchen Lebensformen zu, sterben an es angepasst sind. Allerdings verändert die Biozönosetischen letzten Ausprägung der abiotischen Ökofaktoren des Physiosystems. [17] [25] Durch die Biozönose wandelt sich das Physiotop zum Ökotop. [26] Das Ökotop bezeichnet einen echten Ort im realen Raum. Es ist das stoffliche Pendant zum Ökosystem-Begriff, der selbst rein funktional-abstrakt gedacht wird. [27]

Ökotope bilden mit ähnlichen Nachbar-Ökotopen gemeinsamen Ökochoren. [28] Ökochoren bilden mit ähnlichen Nachbar-Ökochoren gemeinsame Ökoregionen. Ökoregionen bilden mit ähnlichen Nachbar-Ökoregionen gemeinsame Ökozonen. Der WWF unterscheidet weltweit 825 terrestrische Ökoregionen, die sich auf 14 Haupt-Biome verteilen. [29] Dazu treten 426 Ökoregionen des Süßwassers [30] und 232 Ökoregionen der Meere. [31]

Jedes Lebewesen ist Teil einer Ökoregion. Das gilt auch, selbst WENN zum gegenwärtigen Zeitpunkt Noch Nicht sterben Ökoregionen für alle aquatischen und erst recht nicht für die rein mikrobiell besiedelten Bereiche der Biosphäre benannt worden sind. Nach der klassischen Definition formt die Biozönose einer Ökoregion ihr Biom. [33]

Ähnliche Begriffe bearbeiten

Der Biosphäre-Begriff wird von verschiedenen naturwissenschaftlichen Disziplinen unterschiedlich verstanden. Innerhalb der Biowissenschaften konnte sich zwar der ökologische Biosphäre-Begriff inzwischen vollständig durchsetzen, der von Wladimir Iwanowitsch Wernadski erfunden worden war. Das gelang ihm allerdings nicht bei den Geowissenschaften. Sie verwenden bis heute mehrheitlich einen Biosphäre-Begriff, der auf den französischen Jesuiten Pierre Teilhard de Chardin zurückgeht. Teilhard de Chardin verstand unter der Biosphäre ausschließlich die Gesamtheit der irdischen Organismen. Demzufolge prägte er einen rein biotischen Biosphäre-Begriff.

Weiter existieren neben dem ökologischen Biosphäre-Begriff eine Reihe ähnlicher Begriffe. Einige sind mit ihm inhaltlicher Deckungsgleich. Sie heißen Biogeosphäre, Geobiosphäre und Ökosphäre. Während sterben Ausdrücke Biogeosphäre und Geobiosphäre selten vorkommen, wird das Wort Ökosphäre selten verwendet. Tatsächlich wird Ökosphäre von einigen Autoren für geeigneter als Biosphäre gehalten, um den Raum des globalen Ökosystems zu bezeichnen. [50] [51]

Darüber hinaus existiert eine weitere Gruppe von Begriffen im Umfeld des ökologischen Biosphäre-Begriffs. Sie sind jedoch inhaltlich mit ihm nicht vollkommen deckungsgleich. Stattdessen gehen sie über ihn hinaus, inwieweit sie weitere Anteile der Erde mit einfassen. Es handelt sich um die Begriffe Gaia, System Erde und Bioplanet Erde.

Die hüllenartige Biosphäre beginnt etwa 60 km über der Erdoberfläche und endet ungefähr 5 km unter der Erdoberfläche. Sie beginnt einen im unteren Saum der Mesosphäre, durchzieht sterben übrigen, darunter liegenden Schichten der Erdatmosphäre und sterben oberen Anteile der Hydrosphäre, durchwirkt sterben Pedosphäre und endet im oberen Abschnitt der Lithosphäre, nach Wenigen Kilometern in der Erdkruste. Zumindest WENN Auch auf Mikroorganismen Wird, erstreckt sich die Biosphäre über die gesamte Erdoberfläche.

Vertikale Erstreckung Bearbeiten

Gemäß dem gegenwärtigen Stand befindet sich die obere Begrenzung der irdischen Biosphäre leicht oberhalb der Stratopause, in der unteren Mesosphäre bei 60 km Höhe. [52] Dort kommen noch immer bestimmte Mikroorganismen in Dauerstadien vor. [53] [54] [12] In diesen atmosphärischen Höhen trotzen sie den geringen Temperaturen, die von etwa −50 °C (untere Stratosphäre) bis ungefähr 0 °C (untere Mesosphäre) reichen, [55] sowie dem schnellen vollständigen Wassermangel [ 56] und der starken Ultraviolettstrahlung. Gegenwärtig WIRd davon ausgegangen, dass. sterben gefundenen Mikroorganismen Nicht ihren gesamten Lebenszyklus so fern von der Erdoberfläche durchlaufen. Stattdessen sollen sie nur auf verschiedenen Wegen aus der Erdoberflächennähe hinauf gewirbelt werden und Dann einige Zeit in der Stratosphäre und untersten Mesosphäre verbleiben. [57]

Unterhalb der Stratosphäre befindet sich die Troposphäre, die dichteste und unterste Erdatmosphärenschicht. Hier besitzt die Luft dank des natürlichen Treibhauseffekts [58] höhere Lufttemperaturen und ist wegen der darüber liegenden, stratosphärischen Ozonschicht [59] verhältnismäßig strahlungsarm. Aus diesen Gründen befinden sich die Lebensräume der terrestrischen Lebewesen in der Troposphäre, temperaturbedingt meistens sogar bloß unterhalb der nivalen Höhenstufe. [60]

Unterhalb der Troposphäre schließen sich die Böden der Pedosphäre und die Gewässer der Hydrosphäre an. Die Böden werden von vielfältigen Bodenlebewesen bewohnt. Ihr Lebensraum WIRD nach Unten begrenzt durch das Angebot von Bodenwasser und Bodenluft, wobei Mikroorganismen am tiefsten Vordringen. [61] Intakte, aber eingefrorene Mikroorganismen finden sich selbst noch tief im Permafrost. [62] [63] In den Gewässern existierenden Lebensformen bis zum Grund und noch einmal viele Meter in den schlammigen Gewässergrund hinein. [64] Tatsächlich kommt ein größerer Anteil der Gesamtbiomasse der Erde in Form von Archaeen und Bakterien in Ozeansedimenten vor. [65] Die auffälligeren Mitglieder des Wasserlebens halten sich aber in den oberen und lichtdurchfluteten Wasserschichten des Epipelagial auf. Jenseits davon can sterben Arten- und Individuendichten sehr gering Werden. Das gilt insbesondere für den Tiefsee. your kalte Dunkelheit WIRD allerdings von Vulkaninseln und Atollen unterbrochen, sterben bis über die Wasseroberfläche aufragen. Unterseeisch bieten Guyots und Seamounts vielen Lebewesen Lebensräume, [66] [67] einige dieser Unterseeberge können bis in das Epipelagial aufragen. Weltweit gesehen kommen Seamounts sehr häufig vor und nehmen insgesamt eine Fläche von der Größe Europas ein. [68] Zusammen genommen Formen sie wahrscheinlich eines der größeren Hauptbiome. [69] Je nach Wassertiefe can sich an Vulkaninseln, Atollen, Seamounts und Guyots vielfältige Lebensgemeinschaften einfinden, die auf diese Weise das Wüstenhafte des tiefen Meeres unterbrechen.

Unterhalb der Böden und schlammigen Gewässergründe schließen sich die Gesteine ​​der Lithosphäre an. Hier wurden in Höhlen einfache Höhlen-Ökosysteme gefunden, sterben aus Mikroorganismen und einigen mehrzelligen Organismen bestehen. [70] [71] Alle anderen Lebensgemeinschaften der Lithosphäre bestehen ausschließlich aus Mikroorganismen. Einige leben in Erdöllagerstätten, [72] [73] [74] [75] [76] Kohleflözen, [77] Gashydraten, [78] in tiefen Aquiferen [79] [80] oder in feinen Poren direkt im Festgestein. Weiterhin kommen zumindest bestimmte mikrobielle Dauerstadien auch in Salzstöcken vor. [81] [82] Es kann angenommen werden, dass sich die Biosphäre in der Lithosphäre bis zu jener Tiefe hinab zieht, ab der Umgebungstemperatur geothermisch über 150 °C steigt. Ab dieser Temperatur sollte es selbst für hyperthermophile Mikroben endgültig zu heiß werden. [83] [84] Dabei WIRd as Faustregel angenommen, dass die Umgebungstemperatur um 3 °C pro 100 Meter Tiefe zunimmt. Demnach müsste die Biosphäre in ungefähr 5 km Lithosphärentiefe enden. [85] Allerdings gibt es von dieser Faustregel starke regionale Abweichungen. [86]

Mikrobielle Ökosysteme can Sich Auch in subglazialen Seen erhalten, sterben durch das überlagernde Gletschereis vollständig von der Umgebung abgeschottet wurden. [87] Mikroorganismen werden auch tief im Gletschereis selbst gefunden. Dabei bleibt bisher unklar, inwieweit sie dort nur überdauern oder aktive Lebensprozesse zeigen. [88] Forscher des Deep Carbon Observatory-Teams der Oregon State University schätzten 2018, dass rund 70 Prozent der Gesamtzahl der Bakterien und Archaeen der Erde in der Erdkruste leben. [89] [90]

Horizontale Erstreckung Bearbeiten

Die Lebewesen verteilen sich nicht gleichmäßig über die Biosphäre. Zum einen is es Biome mit großen Arten- und Individuendichten. Dazu zählen zum Beispiel die Tropischen Regenwälder und Korallenriffe. Zum anderen is aber auch Bereiche mit sehr spärlichem makroskopischen und eingeschränktem mikroskopischen Leben. Dazu zählen auf dem Land die Kältewüsten und Trockenwüsten und in den Meeren die Meeresböden der lichtlosen und kalten Tiefsee (Bathyal, Abyssal, Hadal). Allerdings sind innerhalb der wüsten Gebiete inselhafte Stellen höher Biodiversität eingestreut: Wasseroasen in den Trockenwüsten, postvulkanische Erscheinungen (Thermalquellen, Solfataren, Fumarolen, Mofetten) in den Kältewüsten, [91] sowie Hydrothermalquellen (Black Smokers, White Smokers) [92] [93] [94] und Methanquellen (Cold Seeps) [95] [96] auf den Meeresböden der Tiefsee.

Bloß eine dünne Hülle der Erde ist Raum mit Leben. Gemessen am irdischen Gesamtvolumen besitzt die Biosphäre nur einen winzigen Rauminhalt. Denn irdische Organismen haben bestimmte Ansprüche an ihre abiotische Umwelt. Die meisten Bereiche der Erde can den Ansprüche nicht genügen.

Die Ansprüche der Fauna beim Platzbedarf. Sie can Sich Nur an Orten Aufhalten, sterben Genügend Raum für ihre Körpergrößen bereitstellen. Wenn genügend Platz vorhanden ist, muss der Ort auch noch geeignete Möglichkeiten des Im-Raum-Aufhaltens bieten. Welche Möglichkeiten geeignet sind, unterscheidet sich von Lebensform zu Lebensform. So benötigen Bäume genügend Raum und Tang Anheftungsstellen am Meeresgrund, während Phytoplankter schon mit dem freien Wasserkörper auskommen. Die Ansprüche an den Aufenthaltsort can sich saisonal und lebensalterabhängig wandeln.

Beispiel: Erwachsene Königsalbatrosse brauchen einigen Platz für ihre drei Meter breiten Flügel. Sie durchstreifen sterben sterbenden Luftschichten über dem offenen Ozean. Dort erbeuten Sie hauptsächlich Tintenschnecken, trinken Meerwasser, schlafen im Flug oder ruhen schwimmend auf der Meeresoberfläche. Erwachsene Königsalbatrosse benötigen keine feste Ansiedlungsmöglichkeit. Das ändert sich allerdings saisonal. Denn sie fliegen alle zwei Jahre das Festland an. Dort balzen sie, besetzen einen Brutplatz, bebrüten ihr eines Ei 79 Tage lang und beschützen die noch sehr wehrlosen Jungvögel in den ersten fünf Lebenswochen. Danach fliegen sterben Elternvögel wieder hinaus auf das Meer. Sie kehren jedoch in unregelmäßigen Transporten zum Brutplatz zurück, um die Jungvögel zu füttern. Die Jungvögel müssen an Land ausharren, bis sie nach 236 Tagen flügge werden und den Eltern nachfolgen: Die Ansprüche der Königsalbatrosse an ihren Aufenthaltsort in der Biosphäre wechseln saisonal und mit dem Lebensalter. [97]

Weiter Wann & Sich am Aufenthaltsort sterben abiotischen Ökofaktoren (Physiosystem, Standort) in Bandbreiten bewegen, sterben irdischen Lebensformen erträglich sind. Stirbt in hervorragender Weise für die Angebote von thermischer Energie und Flüssigwasser und nachgeordnet für die übrigen abiotischen Ökofaktoren. Darüber hinaus muss der Aufenthaltsort auch sterben. Autotrophe Organismen & ausreichend Baustoffe (Nährsalze) und heterotrophe Organismen ausreichend Nährstoffe vorfinden.

Im Lauf der Erdgeschichte haben sterben Lebensformen sehr unterschiedliche Körpergrößen, Ansiedlungsmethoden, Physiosystemansprüche und Ernährungsweisen evolviert. Nun herrscht innerhalb der Biosphäre Nicht überall die gleichen Bedingungen. Deshalb kommt kein Lebewesen an allen Orten der Biosphäre vor. Lebensformen mit ähnlichen oder sich ergänzenden Angepasstheiten finden sich zusammen am gleichen Aufenthaltsort. Gemeinsam bilden sie Ökoregionen (Eu-Biome) und Ökozonen (Zonobiome).

Die Lage der Ökozonen des Festlands richtet sich nach dem Großklima. [38] [98] Das Großklima ist abhängig vom Breitengrad (→ Beleuchtungszonen), von der Entfernung zum Meer (→ Ozeanität / Kontinentalität) und eventuell von hohen Gebirgen, die Niederschläge abhalten (→ Klimascheide). Insgesamt verlaufen die Ökozonen ungefähr breitenkreisparallel. [99]

Die Lage der Ökozonen der Ozeane (Reiche) richtet sich nach der oberflächennahen Wassertemperatur. Außerdem ist zu berücksichtigen, dass. für viele Meeresorganismen sterben Küsten der Kontinente oder sterben schiere Weite der Ozeane Barrieren darstellen, sterben sie in ihrer beschränkten beschränkten. Weltweit werden insgesamt zwölf marine Ökozonen unterschieden. Innerhalb einer marinen Ökozöne befinden sich gleichsam wüstenhafte Ökoregionen neben Ökoregionen großer organismischer Fülle. [31] Das liegt daran, dass. Nicht überall in den Meeren sterben gleichen trophischen Bedingungen herrschen: Nur in den Meeresabschnitten mit reichem Baustoffangebot kann Phytoplankton umfangreich gedeihen. Das Phytoplankton steht an der Basis der marinen Nahrungsnetze. Folglich kommen dort auch die übrigen marinen Lebensformen besonders zahlreich vor. Meeresabschnitte mit hohen Baustoffkonzentrationen sind Gebiete des Auftrieb, in denen baustoffreiches Tiefenwasser zur Wasseroberfläche aufsteigt. [100] Große Mengen Walkot can einen ähnlichen Effekt erzeugen (Walpumpe). [101]

Organismischer Aufbau Bearbeiten

Der Umfang der Biosphäre wird in erster Linie durch Mikroorganismen bestimmt. An den Außengrenzen der Biosphäre werden ausschließlich Dauerstadien von Mikroben gefunden, sterben gegen unwirtliche Bedingungen gefeit sind. Das gold für Mesosphäre und Stratosphäre [52] genauso wie für Permafrostböden, [63] [102] Salzstöcke [81] und tiefes Gletschereis. [88] Aber auch innerhalb der biosphärischen Grenzen can Viele Ökosysteme gefunden Werden, sterben ausschließlich aus Mikroorganismen bestehen. Dies gilt für alle Lebensgemeinschaften der Lithosphäre, auch für Lagerstätten von Erdöl, [76] Kohle [77] und Gashydrat [78] genauso wie für tiefe Aquifere, [80] tiefere Meeressedimentschichten [64] und für Ökosysteme im schlichten Festgestein. [85] Die Mikroorganismen halten außerdem alle Räume besetzt, sterben auch von Vielzellern bewohnt werden. SIE leben sogar auf und in diesen Metabionten, auf Haut [103] [104] und Rhizosphäre [105] genauso wie auf Blättern [106] und im Verdauungstrakten. [107] [108] Die irdische Biosphäre zeigt sich überall und gerade in ihren extremen Bereichen als Sphäre der Mikroorganismen. Im Vergleich dazu erscheint das Habitat der Metabionten sehr eingeschränkt.

Trophischer Aufbau Bearbeiten

Genau genommen besteht die Biosphäre aus vielen Ökosystemen, sterben mehr oder weniger eng miteinander verzahnt sind. In jedem Ökosystem erfüllen die lebenden eine von drei verschiedenen trophischen Funktionen: Primärproduzenten – auch Autotrophe genannt – bauen Biomasse aus energiearmen Baustoffen auf. Diese Biomasse wird von Konsumenten gefressen. Während der Produktion und der Konsumation umfasst Bestandsabfall an. Der Bestandsabfall wird von Organismen der dritten trophischen Funktion, den Destruenten, abgebaut bis zurück zu den energiearmen Baustoffen. Die Baustoffe can anschließend wieder von den Primärproduzenten zum Aufbau neuer Biomasse used Werden.

Die Existenz der Konsumenten und Destruenten ist abhängig vom Vorhandensein der Primärproduzenten. Vollständige Ökosysteme can sich nur an Stellen ausbilden, an denen Primärproduzenten geeignete Lebensbedingungen finden. Das gilt letztendlich für die gesamte Biosphäre. Ausdehnung und Existenz der gesamten Biosphäre ist raumzeitlich abhängig vom Vorhandensein der Primärproduzenten.

Die auffälligsten und wichtigsten Primärproduzenten der irdischen Biosphäre sind die photoautotrophen Organismen. Sie betreiben Photosynthese, um mit Hilfe von Licht ihre Biomasse aus energiearmen Baustoffen herzustellen. Zu den bekanntesten photoautotrophen Organismen gehören Landpflanzen und Algen (→ phototrophe Organismen), wobei mehr als 99 % der gesamten pflanzlichen Biomasse von Landpflanzen erarbeitet wird. [109] Die photoautotrophe Primärproduktion der Meere wird hauptsächlich durch nicht-kalkbildende Haptophyten und Cyanobakterien geleistet. [110]

Photoautotrophe irdische Lebewesen stehen an der Basis vieler allerer Ökosysteme. Die Biosphäre zeigt ihre art- und individuenreichsten Ökosystemsphäre, an denen Pflanzen oder andere photoautotrophe Lebensformen existieren können. Auf dem Land an Orten, zu denen Tageslicht erreicht, die aber außerhalb der Kältewüsten, außerhalb der Trockenwüsten und unterhalb der nivalen Höhenstufe liegen. Im Wasser in der euphotischen Zone des Epipelagials.

Jenseits der Bereiche Mit Tageslicht can Sich Langer Nur Dann Lebensgemeinschaften Sich etablieren, WENN Sich Ihre phototrophen Primärproduzenten Allein Mit Dem spärlichen Glimmen Aus vulkanischen Tätigkeiten Begnügen [111] – or if Sie unabhängig erzeugt von photoautotroph erzeugten Biomasse Werden. An der Basis dieser völlig lichtunabhängigen Ökosysteme stehen dann chemoautotrophe Primärproduzenten. Chemoautotrophe Organismen bauen ihre Biomasse ebenfalls aus umweltfreundlichen Baustoffen. Sie gewinnen sterben dazu nötige Energie aber nicht aus Licht, sondern aus bestimmten chemischen Reaktionen.Zu den Ökosystemen, die auf chemoautotrophen Primärproduzenten bauen, gehören Hydrothermalquellen (Black Smokers, White Smokers), Methanquellen (Cold Seeps), subglaziale Seen, vollständig von der Außenwelt abgeschottete Höhlen [112] [71] und verschiedene mikrobielle Ökosysteme tief im Festgestein (→ Endolith). [113]

Zur Biosphäre zählen aber auch noch Räume, die nicht unmittelbar zu den photoautotroph oder chemoautotroph unterhaltenen Ökosystemen gehören. Sie liegen stattdessen zwischen und außerhalb von ihnen. Wegen ungünstiger Lebensbedingungen can sterben Räume Nicht von Primärproduzenten Besiedelt Werden. This unwirtlichen Bereiche can do not zeitweilig from Consumer in Besitz genommen Werden, sterben anschließend wieder in autotrophen Unterhaltungen des Ökosystems wieder.

Beispiel: Viele Zugvögel passieren auf ihren jährlichen Wanderungen Erdräume mit äußerst spärlichem autotrophen Leben. Also Weißstörche die Trockenwüste Sahara durchfliegen. [114] Streifengänse überqueren den vegetationsfreien Hauptkamm des Himalaya. [115] Beide Vogelarten wählen ihre Winter- und Brutgebiete jedoch wieder in Lebensräumen, sterben von Pflanzen besiedelt sind. Sie bleiben auch nur außerhalb photoautotroph unterhaltener Ökosysteme.

Dem nächsten Vogelzug ähnlich die diel vertikale migration: Tageszeitenabhängig wandern viele Wasserorganismen zwischen Epipelagial und den darunter liegenden, lichtarmen Wasserschichten hin und her. Einige Vertreter des Phytoplanktons wandern des Nachts abwärts, um sich Baustoffe in den tieferen Wasserschichten anzueignen. Zum Tagesanbruch kehren sie zur Wasseroberfläche zurück. [116] [117] Simuliert eine gegenläufige Bewegung von Zooplankton und einigen größeren Tieren. Sie schwimmen im Schutz der Dunkelheit gen Wasseroberfläche, um dort Beute zu machen, und kehren bei Tagesanbruch in die Tiefe zurück, um selbst vor größeren Beutegreifern sicher zu sein. [118] [119]

Außerdem fließt ständig aus den autotrophen Ökosystemen Bestandsabfall ab. Der Bestandsabfall von Destruenten kann auch jenseits der eigentlichen Grenzen jener Ökosysteme noch verwertet werden. Auf this Weise can Ökosysteme entstehen – und so sterben Biosphäre ausweiten – sterben Nicht direkt auf anwesenden Primärproduzenten, sondern auf flossenen Bestandsabfällen basierend. Typische Beispiele für solche Ökosysteme sind die Böden, auf die ständig vielfältige Bestandsabfälle terrestrischer Lebewesen gefallen. Aber auch Gewässergründe und tiefere Wasserschichten unterhalb der euphotischen Zone gehören dazu, zu denen Bestandsabfall aus dem Epipelagial und von den Ufern herabrieselt. [120] Besonders erwähnenswert sind hierzu die Wal fällt: Tote Wale sinken hinab auf den Meeresgrund und liefern umfangreiche Mengen an verwertbarem Bestandsabfall für die Tiefseebewohner. [121] [122] Die Walkadaver dienen dabei auch als Zwischenstationen für Tiefseeorganismen auf ihren Wanderungen zwischen den chemoautotroph basierten Ökosystemen der weit gestreuten Hydrothermalquellen (Smokers) und Methanquellen (Cold Seeps). [123] Der Abbau von Bestandsabfall im Meer geschieht in niedrigeren Raten selbst noch in den sauerstoffarmen Zonen (Sauerstoffminimumzones) durch entsprechend angepasste Organismen. [124] Neben Böden und lichtfernen Gewässergründen umfassen auch viele Höhlen zu den Bestandsabfall-basierten Ökosystemen, soweit sie nicht vollständig von der Außenwelt abgeschottet sind. In die Höhlen wird auf vielfältige Weise Bestandsabfall eingetragen, ein prominentes Beispiel ist Fledermausguano. [125]