Eine neue Initiative zielt darauf ab, einen umfassenden Lebensbaum zu schaffen, der alle Wissenschaftler zusammenbringt, die wissen, wie alle Arten miteinander verwandt sind, vom kleinsten Bakterium bis zum höchsten Baum.

Die Forscher arbeiten daran, die Infrastruktur und die Rechenwerkzeuge bereitzustellen, um die automatische Aktualisierung des Lebensbaums zu ermöglichen, sowie die Analyse- und Visualisierungswerkzeuge zu entwickeln, um ihn zu untersuchen.

Wissenschaftler bauen seit mehr als 150 Jahren Evolutionsbäume, seit Charles Darwin die ersten Skizzen in sein Notizbuch zeichnete.

Darwins Evolutionstheorie erklärte, dass Millionen von Arten verwandt sind und stellte Biologen und Paläontologen vor die enorme Herausforderung, das Verzweigungsmuster des Baumes des Lebens zu entdecken.

Trotz erheblicher Fortschritte bei der Ausformung der wichtigsten Zweige des Lebensbaums gibt es heute noch keinen zentralen Ort, an dem Forscher den gesamten Baum visualisieren und analysieren können.

Dank der Zuschüsse in Höhe von insgesamt 13 Millionen US-Dollar aus dem Programm Zusammenstellen, Visualisieren und Analysieren des Lebensbaums (AVAToL) der National Science Foundation (NSF) planen drei Wissenschaftlerteams, dies zu verwirklichen.

"Die AVAToL Awards sind eine aufregende Neuausrichtung für ein Gebiet, das eine Grundlage für einen Großteil der Biologie darstellt", sagt Alan Townsend, Direktor der Abteilung für Umweltbiologie von NSF. "Das ist entscheidend für das Verständnis einer sich verändernden Beziehung zwischen der menschlichen Gesellschaft und der biologischen Vielfalt der Erde."

Es ist nicht nur wichtig, herauszufinden, wie die Millionen von Arten auf der Erde miteinander verwandt sind, um die nächsten Verwandten einer Antilope zu lokalisieren oder festzustellen, ob Thunfisch enger mit Seesternen oder Fischen verwandt ist.

Informationen über evolutionäre Beziehungen sind für die vergleichende biologische Forschung von grundlegender Bedeutung. Es hilft Wissenschaftlern, vielversprechende neue Medikamente zu identifizieren. härtere, ertragreichere Pflanzen entwickeln; und Bekämpfung von Infektionskrankheiten wie HIV, Anthrax und Influenza.

Wenn Evolutionsbäume so weit verbreitet sind, warum war es dann so schwer, sie über das ganze Leben hinweg zusammenzusetzen?

Es ist nicht aus Mangel an Forschung oder Daten. Dank der Fortschritte bei der DNA-Sequenzierung und der evolutionären Analyse, der Entdeckung wichtiger früher Fossilien sowie neuartiger Methoden und Werkzeuge konnten jedes Jahr Tausende neuer Evolutionsbäume in wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlicht werden.

Die meisten konzentrieren sich jedoch auf bestimmte, nicht zusammenhängende Zweige des Lebensbaums.

Ein Teil der Schwierigkeit liegt in der enormen Größe der Aufgabe. Die bislang größten Evolutionsbäume enthalten rund 100.000 Organismengruppen.

Die Zusammenstellung der Zweige für alle Tier-, Pflanzen-, Pilz- und Mikrobenarten - und die unzähligen weiteren, die noch benannt oder entdeckt werden - erfordert neue Rechenwerkzeuge für die Analyse großer Datenmengen, für die Kombination verschiedener Arten von Daten und für die Verknüpfung großer Mengen veröffentlichter Bäume zu einem synthetischen Ganzen.

Eine weitere Schwierigkeit besteht darin, wie Wissenschaftler ihre Ergebnisse in der Regel verbreiten. Ein winziger Teil aller Evolutionsbäume wurde veröffentlicht. Die Forscher schätzen, dass lediglich vier Prozent in digitaler Form in einer Datenbank landen.

Der größte Teil des Wissens steckt in statischen Zeitschriftenartikeln in Dateiformaten, die für andere Forscher möglicherweise nur schwer herunterzuladen, erneut zu analysieren oder mit neuen Informationen zusammenzuführen sind.

AVAToL will das ändern.

Was dieses Programm von früheren Bemühungen unterscheidet, ist laut Wissenschaftlern seine Reichweite: Es konzentriert sich auf die Schaffung eines offenen, dynamischen, evolutionären Rahmens, der kontinuierlich weiterentwickelt werden kann, wenn neue Daten zur biologischen Vielfalt gesammelt werden, und auf die Entwicklung von Berechnungs- und Visualisierungswerkzeugen, die skalierbar sind baumbasierte evolutionäre Analysen.

Die Forscher können online gehen und ihre Bäume mit anderen vergleichen, die bereits veröffentlicht wurden, oder Bäume zur weiteren Untersuchung herunterladen.

Sie werden auch in der Lage sein, den Baum zu erweitern, die fehlenden Zweige auszufüllen und neu benannte oder entdeckte Arten unter ihre Verwandten zu setzen.

Ziel ist es, neue Bäume automatisch einzubinden, damit der gesamte Baum kontinuierlich aktualisiert werden kann.

Neben der Erstellung eines aktualisierbaren Lebensbaums werden die Wissenschaftler von AVAToL neue Werkzeuge für die Forschung auf der Grundlage von Evolutionsbäumen und für die Sammlung und Analyse wichtiger Evolutionsdaten erstellen, einschließlich Fossilien, die für die Platzierung vieler Zweige von entscheidender Bedeutung sind der Baum des Lebens.

Die drei von der NSF finanzierten AVAToL-Projekte sind:

Automatisierte und gemeindenahe Synthese des Lebensbaums
Hauptforscherin: Karen Cranston, Duke University und das National Evolutionary Synthesis Center

In diesem Projekt wird der erste umfassende Erstentwurf aller 1, 8 Millionen genannten Arten online erstellt, der sowohl der Öffentlichkeit als auch Wissenschaftlern zugänglich ist. Bei der Zusammenstellung des Baums werden bereits veröffentlichte Ergebnisse und Bemühungen zur Entwicklung, Erprobung und Verbesserung von Methoden zur Datensynthese berücksichtigt. Dieser ursprüngliche Baum des Lebens, der als offener Baum des Lebens bezeichnet wird, wird nicht statisch sein. Wissenschaftler werden Tools entwickeln, mit denen Forscher den Baum aktualisieren und überarbeiten können, sobald neue Daten eingehen.

Arbor: Vergleichende Analyse-Workflows für den Baum des Lebens
Hauptermittler: Luke Harmon, Universität von Idaho

Wissenschaftler beschäftigen sich mit gewaltigen Datenmengen. Eine der grundlegendsten Herausforderungen für Forscher besteht darin, diese Informationen in einem verwendbaren Format zu organisieren, das zu neuen wissenschaftlichen Erkenntnissen inspirieren kann. Dieses Projektteam arbeitet an der Entwicklung einer Methode zur visuellen Darstellung von Evolutionsdaten, mit der Wissenschaftler auf einen Blick erkennen können, wie Organismen zusammenhängen. Das Team wird Softwaretools entwickeln, mit denen die Forscher Daten über den gesamten Lebensbaum hinweg visualisieren und analysieren können. Dies ermöglicht die Erforschung aller Bereiche der vergleichenden Biologie auf verschiedenen Evolutions-, Raum- und Zeitskalen. Die Ergebnisse haben das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Biologen evolutionäre und ökologische Hypothesen prüfen, und ermöglichen neue Forschungen in Bereichen von der Medizin bis zur öffentlichen Gesundheit, von der Landwirtschaft über die Ökologie bis zur Genetik.

Phänomik der nächsten Generation für den Baum des Lebens
Hauptermittler: Maureen O'Leary, SUNY-Stony Brook

Dieses Team von Biologen, Informatikern und Paläontologen wird Methoden aus dem Bereich der Bildverarbeitung, des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprachen erweitern und anpassen, um eine schnelle und automatisierte Untersuchung der Phänotypen von Arten in großem Umfang über den gesamten Lebensbaum hinweg zu ermöglichen. Ziel des Teams ist es, mithilfe neuer Methoden große phänomische Datensätze zu entwickeln und der wissenschaftlichen Gemeinschaft und der Öffentlichkeit Werkzeuge für die künftige Arbeit dieser Art zur Verfügung zu stellen. Die Phänomik ist ein Gebiet der Biologie, das die physikalischen und biochemischen Eigenschaften von Organismen misst, wenn sie sich als Reaktion auf genetische Mutationen und Umwelteinflüsse verändern.

Enorme phänomische Datensätze, viele davon mit Bildern, werden das öffentliche Interesse an der Artenvielfalt und den Fossilienbeständen fördern. Mit phänotypischen Daten können Wissenschaftler die Evolutionsgeschichte fossiler Arten rekonstruieren, was wiederum für das Verständnis der Lebensgeschichte von entscheidender Bedeutung ist. Dieses Projekt wird die jüngsten Fortschritte in der Bildanalyse und der Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um neue Ansätze zu entwickeln, mit denen die Erfassung und Analyse phänotypischer Daten für den Baum des Lebens rasch vorangetrieben werden kann.

Zur Verfügung gestellt von der National Science Foundation