{"id":129131,"date":"2026-05-22T11:22:31","date_gmt":"2026-05-22T09:22:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dbu.de\/moe-fellowship\/30025-002\/"},"modified":"2026-05-22T11:22:32","modified_gmt":"2026-05-22T09:22:32","slug":"30025-002","status":"publish","type":"moe-fellowship","link":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/moe-fellowship\/30025-002\/","title":{"rendered":"Exploring the Intersection of Machine Learning, Metagenomics, and Climate Change to A Sustainability"},"content":{"rendered":"<p>Der Klimawandel ver\u00e4ndert Wald\u00f6kosysteme durch graduelle Trends ebenso wie durch extreme hydrologische Ereignisse. Pilzgemeinschaften in verholzten Pflanzengeweben k\u00f6nnen als sensitive Indikatoren dieser Belastungen dienen, doch robuste Schlussfolgerungen erfordern eine wirtsspezifische und kompositionelle Auswertung. In diesem Projekt entwickeln wir daher eine interpretierbare Pipeline, die ITS-basierte Metagenomik mit Umweltmetadaten (Meteorologie; laufende Module zu Boden\/Wasserdefizit) integriert, um Klima-Regime-Signale zu erfassen und potenzielle Indikatortaxa zu priorisieren, ohne Vorhersage mit Inferenz zu verwechseln.<\/p>\n<p>Wir analysierten gepaarte adulte B\u00e4ume, die 2023 (Vor-Flut-Regime) vs. 2024 (Nach-Flut-Regime) beprobt wurden, \u00fcber vier Wirtsarten hinweg (<em>Fagus, Quercus, Aesculus, Populus<\/em>). Dazu kombinierten wir Bray\u2013Curtis-Distanzen (TSS) mit CLR\/Aitchison-basierten kompositionellen \u03b2-Diversit\u00e4tsma\u00dfen und testeten Effekte mittels PERMANOVA\/PCoA. Kandidaten f\u00fcr \u201eFlut-Jahr-Biomarker\u201c wurden \u00fcber genus-spezifische OLS-Modelle auf CLR-Abundanzen (\u03b2, p, FDR) gescreent und durch Random-Forest-Modelle zur Jahresklassifikation erg\u00e4nzt, wobei die Richtung der Ver\u00e4nderungen \u00fcber gepaarte \u0394CLR-Werte (2024\u20132023) verankert wurde. Ein Konsens-Ansatz (OLS+FDR + LASSO + RF-Importance) diente dazu, robuste Gattungen f\u00fcr Monitoring-Zwecke zu priorisieren.<\/p>\n<p>Ein reproduzierbarer Jahresshift war erkennbar, jedoch stark wirtsabh\u00e4ngig und am ausgepr\u00e4gtesten in <em>Fagus<\/em>. Die Integration symptomatischer S\u00e4mlinge (TD) f\u00fcr <em>Fagus<\/em> und <em>Quercus<\/em> lieferte eine krankheitsrelevante Referenz: In der Bray\u2013Curtis-PCoA trennten sich S\u00e4mlinge und adulte B\u00e4ume deutlich, w\u00e4hrend die Unterschiede zwischen adult_2023 und adult_2024 geringer ausfielen. Im CLR\/Aitchison-Raum bewegten sich <em>Fagus<\/em>-Adulte 2024 n\u00e4her an die TD-S\u00e4mlinge (geringere S\u00e4mling\u2192Adult-Distanzen), was auf eine Konvergenz in Richtung einer TD-gekoppelten Community-Konfiguration hinweist; bei <em>Quercus<\/em> war dieses Muster schw\u00e4cher und variabler. Heatmaps zur genus-spezifischen Konvergenz sowie Biomarker-Maps unterschieden \u201es\u00e4mlings-\u00e4hnliche Flut-Taxa\u201c von \u201everlorenen Marker-Taxa adulter B\u00e4ume\u201c. FUNGuild-Zusammenfassungen deuteten zudem auf wirtsabh\u00e4ngige Verschiebungen der trophischen Struktur hin, einschlie\u00dflich gemischter trophischer\/endophyten-assoziierter Gruppen, deren Effekte auf den Wirt sowohl positiv als auch negativ sein k\u00f6nnen und sich bis auf Omics-Ebenen auspr\u00e4gen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Insgesamt st\u00fctzen die Ergebnisse einen wirtspezifischen kompositionellen Regime-Shift nach der Flut, einschlie\u00dflich einer TD-gekoppelten Konvergenz in <em>Fagus<\/em>, und liefern einen transparenten Rahmen zur Priorisierung von Indikatorgattungen f\u00fcr klimaadaptives Monitoring und mechanistische Anschlussstudien.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Klimawandel ver\u00e4ndert Wald\u00f6kosysteme durch graduelle Trends ebenso wie durch extreme hydrologische Ereignisse. 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