Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe Ein Projektträger des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft

 

Projektverzeichnis - Details

Verbundvorhaben: Prozessmikrobiologie in landwirtschaftlichen Biogasanlagen - Ermittlung der mikrobiellen Diversität sowie von hauptsächlichen verfahrenstechnischen Einflussfaktoren auf die Mikroflora (BIOGAS-BIOCOENOSIS); Teilvorhaben 2

Anschrift
Universität Bielefeld - Centrum für Biotechnologie - Institut für Genomforschung und Systembiologie
33615 Bielefeld
Universitätsstr. 27
Kontakt
Dr. Andreas Schlüter
Tel: +49 521 106-8757
E-Mail: aschluet@cebitec.uni-bielefeld.de
FKZ
22028711
Anfang
01.11.2011
Ende
30.10.2013
Aufgabenbeschreibung
In Biogasanlagen bewirkt eine komplexe und dynamische mikrobielle Lebensgemeinschaft den Aufschluss und Abbau der organischen Biomasse zu methanhaltigem Biogas. Der Großteil der beteiligten Mikroorganismen ist bislang jedoch noch unbekannt, ebenso ihr Einfluss auf die Reaktoreffizienz. Parallel zu dem bereits durch die FNR geförderten Forschungsvorhabens BiogasEnzyme (FKZ 22027707) soll ein begleitendes Monitoring der Prozessmikrobiologie in ausgewählten landwirtschaftlichen Biogasanlagen stattfinden. Da die meisten der "Biogas-Mikroben" mittels konventioneller mikrobiologischer Verfahren nicht zu kultivieren sind, sollen vorrangig molekulargenetische Ansätze zur kulturunabhängigen Erfassung der mikrobiellen Diversität auf Basis der Sequenzierung ausgewählter mikrobieller Gene (16S rRNA Gen, mcrA Gen) angewandt werden. Mittels modernster Hochdurchsatz-Technologien wie der 454-Pyrosequenzierung soll ein umfangreicher Datenbestand erarbeitet werden, welche eine Analyse der Auswirkung verschiedener Betriebsweisen von Biogasanlagen auf die Prozessmikrobiologie erlauben. Weiterhin sollen ebenfalls Zusammenhänge zwischen Prozessmikrobiologie sowie Reaktorleistung ermittelt werden. Es wird erwartet, dass sich aus dem Datenmaterial Aussagen über besonders prozessrelevante Arten oder Organismengruppen ableiten lassen, welche als Grundlage für eine weitere biotechnologische Optimierung der Biogasfermentation genutzt werden können.
Ergebnisdarstellung
In der durchgeführten Arbeit wurde die Zusammensetzung von zehn verschiedenen mikrobiellen, Bio-gas-produzierenden Gemeinschaften mittels Sequenzierung von 16S rDNA Amplikon Bibliotheken taxonomisch profiliert. Die 16S rDNA Amplikon-Bibliotheken wurden mit Hilfe von universellen Primern (341F und 806R), die die hypervariable Regionen V3-V4 des 16S rRNA Gens einschließen, mittels PCR hergestellt. Sequenziert wurde auf der Genome Sequencer FLX Plattform der Firma Roche. Die gewonnenen Sequenzen wurden mit Hilfe der Pipeline mothur bioinformatorisch prozessiert und anschließend mittels RDP-Classifer 2.3 taxonomisch klassifiziert. Alle zehn untersuchten taxonomischen Profile zeigen die Dominanz der Clostrida (69%-94%) gefolgt von SR1 class incertae sedis (1-5%), Bacilli (1-2%) und Bacteroidia (1-12%) auf der taxonomischen Ebene Klasse. Repräsentative Anteile an methanogenen Archaeen konnten nur in zwei von zehn Anlagen nachgewiesen werden. Der Ge-nus Methanosarcina ist in beiden Fällen dominant mit 2% in der Anlage vier und 0,6% in der Anlage sechs. Die Abdeckung der methanogenen Sub-Gemeinschaften muss derzeit noch kritisch hinterfragt werden. Die Erprobung alternativer Aufarbeitungsmethoden und Primer-Systeme ist notwendig. Eine komparative Betrachtung der zehn untersuchten Biogasanlagen mit Hilfe einer Hauptkomponentenanalyse (principal component analysis; PCA) zeigt, dass die mikrobiellen Gemeinschaften der Biogasanlagen, die eine ähnliche Substratzusammensetzungen aufweisen, im PCA-Plot gemein-sam clustern. Es bestehen zwar Unterschiede in der Zusammensetzung der jeweiligen Gemeinschaf-ten, bei Betrachtung der Core-Gemeinschaften wird jedoch ersichtlich, dass der Einsatz von ähnlichen Substraten zu einer vergleichbaren mikrobiellen Zusammensetzung führt. Die im Rahmen dieses Projektes erzielten taxonomischen Profile geben eine umfassende Charakterisierung der mikrobielle Diversität in Biogasanlagen und stellen eine Basis für weiterführende Analysen dar.

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