Populationsgenetik kupfer- und bronzezeitlicher Bevölkerungen der osteuropäischen Steppe

Mit der vorliegenden Arbeit wurden erstmals prähistorische Bevölkerungsstrukturen in der osteuropäischen Steppe von der Oberthrakischen Tiefebene bis zur Wolga populationsgenetisch untersucht. Mit Multiplex-PCR und 454-Sequencing wurden von 65 kupfer- und bronzezeitlichen Individuen die Hypervariable Region I und 30 Abschnitte der coding region der mitochondrialen DNA analysiert. Außerdem wurden bis zu 20 putativ selektierte autosomale SNPs und ein geschlechtsspezifischer Locus genotypsiert. Zu Vergleichszwecken wurden veröffentlichte prähistorische DNA-Daten aus Westeurasien und moderne DNA-Sequenzen herangezogen. Die Ergebnisse stützen die Annahme, dass frühneolithische Bauern aus Südosteuropa durch demische Diffusion an der Etablierung der Viehwirtschaft in der Steppe beteiligt waren. Die durchweg niedrigen FST-Werte zwischen der frühbronzezeitlichen Jamnaja-Kultur in der Steppe und den aufeinanderfolgenden neolithischen Kulturen Mitteleuropas sprechen für regelmäßige Kontakte. Die der Jamnaja-Kultur nachfolgende Katakombengrabkultur ist von einem hohen Anteil der in nord- und osteuropäischen Jäger/Sammler-Populationen verbreiteten Haplogruppe U4 geprägt. Niedrige FST-Werte zwischen den prähistorischen Steppenpopulationen und der heutigen Bevölkerung Mittel- und Osteuropas weisen auf genetische Kontinuität hin. Die nukleären Genotypenfrequenzen bestätigt dies. Der moderne europäische Genpool lässt sich nach aktuellem Kenntnisstand auf drei Wurzeln zurückführen: indigene Mesolithiker, frühe Bauern aus dem Nahen Osten und eine nordeurasische Komponente jungpalaeolithischen Ursprungs. Letztere könnte vielleicht über die nordpontische Population in das Erbgut spätneolithischer Europäer gelangt sein.

Populationsgenetik eisenzeitlicher Reiternomaden der Eurasischen Steppe

Vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Populationsgenetik eisenzeitlicher Bevölkerungen der Eurasischen Steppe, die mit der skythischen Kultur assoziiert werden. Für die Analysen wurden 30 Fragmente der kodierenden Region und die HVR1 (16040–16400) des mitochondrialen Genoms, sowie 20 phänotypische Marker untersucht. Die Marker wurden durch Multiplex-PCRs angereichert, mit einem probenspezifischen barcode versehen und einer parallelen Sequenzanalyse mit dem 454 GS FLX Sequenzierer unterzogen. 97 Individuen wurden erfolgreich analysiert, von denen 19 aus dem Westen der Eurasischen Steppe und 78 aus dem Bereich des Altai-Gebirges stammen. Die populationsgenetischen Analysen ergaben geringe genetische Distanzen zwischen den skythischen Populationen aus dem Bereich des Altai-Gebirges, die sich vom 9. bis zum 3. Jahrhundert vor Christus erstrecken, was für eine kontinuierliche Bevölkerungsentwicklung sprechen könnte. Weiterhin finden sich geringe genetische Distanzen zwischen den Gruppen im Osten und Westen der Eurasischen Steppe, was auf eine gemeinsame Ursprungspopulation, oder zumindest Genfluss hinweisen kann. Die Ergebnisse aus dem Vergleich mit neolithischen und bronzezeitlichen Referenzpopulationen aus Zentralasien und den angrenzenden Gebieten weisen auf die Möglichkeit eines gemeinsamen zentral-asiatischen Ursprungs hin, zeigen aber auch, dass die östlichen und westlichen Gruppen der Eisenzeit jeweils zusätzlich lokalem Genfluss ausgesetzt waren. Die Allelfrequenzen der phänotypischen Marker deuten auf einen größeren europäischen Einfluss auf das östliche Zentralasien in der Eisenzeit hin, oder ansteigenden Genfluss aus Ostasien nach der Eisenzeit.

Landwirtschaftliche Schaderregerprognose mit Hilfe von geographischen Informationssystemen

In der hier vorliegenden Arbeit wurde am Beispiel der Kraut- und Knollenfäule an Kartoffeln Phytophthora infestans und des Kartoffelkäfers Leptinotarsa decemlineata untersucht, ob durch den Einsatz von Geographischen Informationssystemen (GIS) landwirtschaftliche Schader¬reger¬prognosen für jeden beliebigen Kartoffelschlag in Deutschland erstellt werden können. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden die Eingangsparameter (Temperatur und relative Luftfeuchte) der Prognosemodelle für die beiden Schaderreger (SIMLEP1, SIMPHYT1, SIMPHYT3 and SIMBLIGHT1) so aufbereitet, dass Wetterdaten flächendeckend für Deutschland zur Verfügung standen. Bevor jedoch interpoliert werden konnte, wurde eine Regionalisierung von Deutschland in Interpolationszonen durchgeführt und somit Naturräume geschaffen, die einen Vergleich und eine Bewertung der in ihnen liegenden Wetterstationen zulassen. Hierzu wurden die Boden-Klima-Regionen von SCHULZKE und KAULE (2000) modifiziert, an das Wetterstationsnetz angepasst und mit 5 bis 10 km breiten Pufferzonen an der Grenze der Interpolationszonen versehen, um die Wetterstationen so häufig wie möglich verwenden zu können. Für die Interpolation der Wetterdaten wurde das Verfahren der multiplen Regression gewählt, weil dieses im Vergleich zu anderen Verfahren die geringsten Abweichungen zwischen interpolierten und gemessenen Daten aufwies und den technischen Anforderungen am besten entsprach. Für 99 % aller Werte konnten bei der Temperaturberechnung Abweichungen in einem Bereich zwischen -2,5 und 2,5 °C erzielt werden. Bei der Berechnung der relativen Luftfeuchte wurden Abweichungen zwischen -12 und 10 % relativer Luftfeuchte erreicht. Die Mittelwerte der Abweichungen lagen bei der Temperatur bei 0,1 °C und bei der relativen Luftfeuchte bei -1,8 %. Zur Überprüfung der Trefferquoten der Modelle beim Betrieb mit interpolierten Wetterdaten wurden Felderhebungsdaten aus den Jahren 2000 bis 2007 zum Erstauftreten der Kraut- und Knollenfäule sowie des Kartoffelkäfers verwendet. Dabei konnten mit interpolierten Wetterdaten die gleichen und auch höhere Trefferquoten erreicht werden, als mit der bisherigen Berechnungsmethode. Beispielsweise erzielte die Berechnung des Erstauftretens von P. infestans durch das Modell SIMBLIGHT1 mit interpolierten Wetterdaten im Schnitt drei Tage geringere Abweichungen im Vergleich zu den Berechnungen ohne GIS. Um die Auswirkungen interpretieren zu können, die durch Abweichungen der Temperatur und der relativen Luftfeuchte entstanden wurde zusätzlich eine Sensitivitätsanalyse zur Temperatur und relativen Luftfeuchte der verwendeten Prognosemodelle durchgeführt. Die Temperatur hatte bei allen Modellen nur einen geringen Einfluss auf das Prognoseergebnis. Veränderungen der relativen Luftfeuchte haben sich dagegen deutlich stärker ausgewirkt. So lag bei SIMBLIGHT1 die Abweichung durch eine stündliche Veränderung der relativen Luftfeuchte (± 6 %) bei maximal 27 Tagen, wogegen stündliche Veränderungen der Temperatur (± 2 °C) eine Abweichung von maximal 10 Tagen ausmachten. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass durch die Verwendung von GIS mindestens die gleichen und auch höhere Trefferquoten bei Schaderregerprognosen erzielt werden als mit der bisherigen Verwendung von Daten einer nahegelegenen Wetterstation. Die Ergebnisse stellen einen wesentlichen Fortschritt für die landwirtschaftlichen Schaderregerprognosen dar. Erstmals ist es möglich, bundesweite Prognosen für jeden beliebigen Kartoffelschlag zur Bekämpfung von Schädlingen in der Landwirtschaft bereit zu stellen.