title: Charakterisierung der anaeroben Gärung verschiedener Ausgangssubstrate mittels 16S rRNA Gen Amplikonsequenzierung und Metaproteomanalytik
Creators: name: Büttner, Christian
Publisher: name: University of Bayreuth
Year: 2021
Subjects: subject: Biogasanlagen
subject: Kläranlagen
subject: Next-Generation-Sequencing
subject: 16S Amplikonsequenzierung
subject: Metaproteomanalyse
subject: Proteomik
subject: anaerobe Gärung
subject: anaerober Abbau
subject: Methanogenese
subject: Netzwerkanalyse
subject: bakterielle Gemeinschaft
subject: archaelle Gemeinschaft
subject: 500
subject: 570

description: Biogas wird beim mikrobiellen, anaeroben Abbau von organischem Material gebildet. Der Einsatz von Biogas als Energieträger kann wesentlich zur reduzierten Nutzung von fossilen Energieträgern beitragen. Für die in Zukunft angestrebte Prozessflexibilisierung und –optimierung in Biogas- und Kläranlagen ist ein tiefes Verständnis der mikrobiellen Zusammensetzung und der mikrobiellen Interaktionsmuster während der anaeroben Gärung (AD) von großer Bedeutung. Im Rahmen dieser Arbeit wurde deshalb die Zusammensetzung der mikrobiellen Gemeinschaften von 16 Biogas- (BPs) und zehn Kläranlagen (STPs) mittels 16S rRNA Gen Amplikonsequenzierung untersucht. Mittels Metaproteomanalysen wurden zusätzlich die 16 BPs taxonomisch und funktionell charakterisiert. Die mikrobiellen Gemeinschaften in STPs waren durch eine im Vergleich zu den BPs signifikant höhere Diversität und Evenness charakterisiert. Für beide Anlagentypen wurden bakterielle und archaelle Kernmikrobiome gebildet, welche die operativen taxonomischen Einheiten (OTUs) beinhalteten, die in allen Anlagen des jeweiligen Anlagentyps präsent waren. Das bakterielle Kernmikrobiom von BPs umfasste knapp 20 % aller OTUs, die einen Anteil von ca. 94 % an der mittleren Gesamtabundanz hatten. Hohe Abundanzen wurden dabei v.a. für Mitglieder der bisher unkultivierten Ordnungen MBA08, SHA-98 und die Familie Thermotogaceae beobachtet. In STPs waren ca. 33 % der OTUs Teil des Kernmikrobioms, das knapp 70 % der mittleren relativen Abundanz erklärte und von Mitgliedern der Familien Cloacamonaceae, Anaerolinaceae und der Ordnung Burkholderiales dominiert wurde. Die archaellen Kernmikrobiome bildeten in BPs sechs OTUs und in STPs zehn OTUs, die einen Anteil an der archaellen Gesamtabundanz von jeweils knapp 50 % abdeckten. Während in BPs die Familie Methanomicrobiaceae das archaelle Kernmikrobiom dominierte, wurden in STPs hohe Abundanzen für Methanobacteriaceae und die bisher unkultivierte Familie WSA2 beobachtet. Korrespondenzanalysen bestätigten eine höhere Diversität und Varianz innerhalb der bakteriellen und archaellen Gemeinschaften in STPs. Mittels kanonischer Korrespondenzanalyse wurde gezeigt, dass in BPs die Parameter pH und Temperatur einen signifikanten Einfluss auf die Zusammensetzung der bakteriellen Gemeinschaft hatten, wohingegen in STPs für keinen Parameter ein signifikanter Einfluss nachgewiesen werden konnte. Die Zusammensetzung der archaellen Gemeinschaft wurde in BPs signifikant durch die Substratanteile von Rindergülle und Getreide beeinflusst, in STPs hingegen durch den pH-Wert. Auf Basis der relativen Abundanzen wurden mit dem Algorithmus MENA für beide Anlagentypen mikrobielle Netzwerke berechnet, wobei das STP-Netzwerk eine komplexere Netzwerkstruktur hatte. Die überwiegende Mehrheit der mikrobiellen Interaktionsmuster war für einen Anlagentyp spezifisch. Anhand ihrer Topologie konnten in BPs knapp 20 % der OTUs den Generalisten zugeordnet werden, wohingegen dies in STPs für 4 % der Fall war. Auffällig war weiterhin die hohe Zahl an archaellen OTUs innerhalb der Generalisten im BP-Netzwerk. Bei den Metaproteomanalysen wurden Proteine für alle wichtigen Stoffwechselprozesse der AD detektiert. Dabei waren Proteine der Methanogenese, Glykolyse und des Substratumsatzes sowohl bei der absoluten Häufigkeit, als auch bei den relativen Abundanzen dominant. Diese Proteine wurden taxonomisch überwiegend den Phyla Euryarcheota, Firmicutes, Proteobacteria und Bacteroidetes zugeordnet. Die funktionelle Zuordnung der Proteine zu den verschiedenen Methanogenesewegen erlaubte eine Einteilung der Anlagen hinsichtlich ihres wahrscheinlich dominierenden Methanogenesewegs in acetoklastische (AcMe) und hydrogenotrophe Methanogenese (HyMe) bzw. einer Mischung aus beiden Methanogenesewegen (BoMe). Diese Trennung konnte auch durch Hauptkomponentenanalysen auf verschiedenen taxonomischen und funktionellen Ebenen bestätigt werden. Für einige Prozesse, wie der Glykolyse, wurde eine hohe funktionelle Redundanz beobachtet, wobei keine einzelnen Mikroorganismen dominant waren. Bei Prozessen die als limitierender Schritt bzw. Flaschenhals in der AD beschrieben wurden, wie die Hydrolyse und/oder die syntrophe Acetatoxidation, war hingegen eine geringe funktionelle Redundanz, bei gleichzeitiger Dominanz weniger Mikroorganismen vorhanden. In hydrogenotrophen Anlagen wurde Acetat überwiegend durch die syntroph Actetat-oxidierenden Bakterien Thermacetogenium phaeum und Syntrophaceticus schinkii zu H2 und CO2 oxidiert und von Methanoculleus bourgensis und Methanoculleus marisnigri zu Methan umgesetzt. In den acetoklastischen Anlagen wurde Acetat durch Mitglieder der Familie Erysipelotrichaceae gebildet und von Methanosarcina barkeri, Methanosarcina mazei und Methanothrix soehngenii zu Methan umgesetzt. In Anlagen von BoMe wurde eine Koexistenz der genannten Organismen beobachtet und Methan über beide Methanogenesewege gebildet. Durch Korrelationsanalysen konnte das 60kDa Chaperonin groEL als geeigneter Biomarker für den Temperaturstress und die Abundanz der Methyl-Coenzyme-M-Reduktase als Marker für eine bevorstehende Übersäuerung identifiziert werden. Aufgrund der hohen Komplexität der Proteindaten wurden die mikrobiellen Netzwerke mit dem Algorithmus CoNet auf Basis der auf Speziesebene zusammengefassten, relativen Proteinabundanzen berechnet. Die Netzwerke zeigten deutliche Unterschiede hinsichtlich Komplexität und der Art der mikrobiellen Interaktionsmuster, wobei das Netzwerk für HyMe komplexer als AcMe und BoMe war. In HyMe und BoMe wurden außerdem deutlich mehr Interaktionen beobachtet, die auf Co-Präsenz der OTUs beruhten, als in AcMe. Anhand ihrer topologischen Indizes konnten D. tunisiensis und Peptococcaceae bacterium 1109 als Schlüsselorganismen identifiziert werden, die beide überwiegend an der Hydrolyse von Kohlenhydraten beteiligt waren. Eine weitere Sonderrolle nahmen 15 Pseudomonas spp. ein, deren Interaktionsmuster und Proteinexpression größtenteils über alle Netzwerke konserviert waren. Die Ergebnisse dieser Arbeit sind auch von praktischer Bedeutung. Die Identifikation der genannten Biomarker ermöglicht es zukünftig Prozessstörungen frühzeitig zu erkennen und zu beheben, wodurch wirtschaftliche Schäden vermieden werden können. Das Vorhandensein von Kernmikrobiomen in BPs und STPs spricht dafür, dass sich die angestrebte Substratflexibilisierung in beiden Anlagentypen problemlos realisieren lässt. Bei dieser Substratflexibilisierung sollte darauf geachtet werden, eine hohe Diversität der mikrobiellen Gemeinschaft zu erreichen, um dieser eine gezielte Adaption an die geänderten Prozessbedingungen zu ermöglichen und Flaschenhälse im Abbauprozess zu vermeiden. Eine Möglichkeit stellt die Beimischung von Klärschlamm zum Substrat dar.