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Auswirkungen der pilzlichen Artengemeinschaft sowie ausgewählter Pilzenzyme und physikochemischer Totholzparameter auf die Zersetzung von 13 Baumarten im Nationalpark Hainich-Dün

Totholz ist als wichtiges Strukturelement in Waldökosystemen und von zentraler Bedeutung für deren Funktion. Es dient zahlreichen Organismen als Lebensraum oder Substrat und ist wichtiger Bestandteil des Kohlenstoff- und Nährstoffkreislaufes. Um Totholz effizient zu zersetzen, haben saprobionte Pilze aus den Phyla der Basidiomycota und Ascomycota verschiedene ökologische und physiologische Strategien entwickelt. Die bedeutendste Rolle im Totholzabbau spielen dabei Weißfäulepilze. Sie sind in der Lage, mit ihren extrazellulären oxidativen Enzymen, wie Laccasen und verschiedenen Peroxidasen, Lignin anzugreifen, chemisch zu modifizieren und abzubauen. Über den Abbauprozess im natürlichen Totholz durch lignocellulolytische Enzyme und deren dazugehörige Pilzgemeinschaft sowie über Faktoren, die zusätzlich Einfluss auf Abbauprozesse nehmen können, ist wenig bekannt. Das Ziel dieser Arbeit innerhalb des BELongDead-Projekts (als Teil der Biodiversitäts-Exploratorien) war es deshalb, den pilzlichen Abbau von Totholz in der fortgeschrittenen initialen Phase (nach ca. sechs Jahren) des Zersetzungsprozesses zu betrachten. Weiter sollte die Rolle der lignocellulolytischen Enzyme beschrieben und ihre Abhängigkeiten von verschiedenen physikalisch-chemischen Totholzvariablen aufgezeigt werden. Darüber hinaus sollte geklärt werden, welchen Einfluss die Zusammensetzung der pilzlichen Gemeinschaft auf den Totholzabbau hat und welche Arten sowie Ökotypen dominieren. Hierfür wurden natürliche Totholzstämme 13 verschiedener heimischer Baumarten (Acer sp., Betula sp., Carpinus betulus, Fagus sylvatica, Fraxinus excelsior, Larix decidua, Picea abies, Pinus sylvestris, Populus sp., Prunus avium, Pseudotsuga menziesii, Quercus sp. und Tilia sp.) im Nationalpark Hainich-Dün (Thüringen) untersucht. Zusätzlich erfolgte die getrennte Betrachtung der pilzlichen Abbauprozesse im Splint- und Kernholz. Insgesamt wurden 82 Totholzproben entnommen und darin die Aktivitäten der Lignin-modifizierenden Enzyme (Laccase/Lac, Generelle Peroxidase/GenP, Mangan-Peroxidase/MnP) und verschiedener (hemi)cellulolytischer Enzyme gemessen. Zudem wurden Enzyme, die im Stickstoff-, Phosphor- und Schwefelkreislauf eine Rolle spielen, betrachtet. Des Weiteren wurden Totholzvariablen wie Pilzbiomasse, pH-Wert, Wassergehalt, wasserlösliche Ligninfragmente, die Gehalte an Lignin und Extraktiven sowie an Nährstoffen (C, N, C:N) und Metallen (Ca, Cu, K, Mg, Mn und Zn) ermittelt. Die pilzliche Gemeinschaftsstruktur und Artenzahl wurde mit Hilfe einer Next Generation Sequencing Methode (Illumina MiSeq) erfasst.

Aufgrund der physikalischen und chemischen Eigenschaften des Holzes wurden für die 13 verschiedenen Baumarten und das Splint- und Kernholz signifikante Unterschiede bezüglich III der lignocellulolytischen Enzymaktivitäten und der analysierten Totholzvariablen (z.B. pHWert, Ligningehalt, Pilzbiomasse, wasserlösliche Ligninfragmente, bioverfügbare Elemente) gefunden. Die Enzymaktivitäten und die physikalisch-chemischen Totholzvariablen sowie die Nährstoffe und Metallgehalte waren zumeist im Laubholz höher als im Nadelholz sowie im Splintholz höher als im Kernholz. Die Aktivitäten der Lignin-modifizierenden Enzyme waren sehr variabel in den untersuchten Totholzproben, wobei hohe mittlere Lac-, GenP- und MnP-Aktivitäten nur in einzelnen Baumgattungen (> 50 mU g-1; Carpinus, Fagus, Betula, Acer, Tilia, Populus) ermittelt wurden. Hingegen wurden relevante mittlere cellulolytische und hemicellulolytische Enzymaktivitäten in fast jeder Baumart gefunden. Die ermittelte Pilzbiomasse korrelierte positiv mit dem Stickstoffgehalt und der pilzlichen Gemeinschaft, hingegen negativ mit den Extraktiven und der ermittelten Artenzahl. Weiterhin sollten die Unterschiede der pilzlichen Artengemeinschaft in den verschiedenen Baumarten sowie im Splint- und Kernholz geklärt werden. Generell zeigten sich signifikante Unterschiede in der Zusammensetzung der pilzlichen Gemeinschaft innerhalb der 13 Baumarten, jedoch wurde kein signifikanter Unterschied zwischen den Splint- und Kernholzproben gefunden. Es kann davon ausgegangen werden, dass eine Besiedlung durch Pilze vom Splintholz zum Kernholz hin erfolgt und sich die pilzliche Gemeinschaft zwischen dem Splint- und Kernholz nicht signifikant ändert während der Besiedlung. Neben der Pilzbiomasse korrelierten der pH-Wert, die organischen Extraktive und der Gehalt an Lignin positiv mit der Pilzgemeinschaft. Insgesamt ließen sich 194 Familien nachweisen, wobei die am häufigsten vorkommenden Pilzfamilien die Helotiaceae und Polyporaceae waren. Die Pilzart Ascocoryne sarcoides der Familie Helotiaceae dominierte in Betula und Pinus sowie im Kernholz von Fagus und Fraxinus. Die zweithäufigste Art, Bjerkandera adusta aus der Familie Meruliaceae, dominierte generell die Totholzproben in dieser Arbeit. Auch die Betrachtung der molekularen pilzlichen Gemeinschaftsstruktur in Bezug zu den Enzymaktivitäten ergab für einige Enzyme (z.B. Lac, MnP) positive Korrelationen. Die Sequenzabundanzen der Weißfäulepilze und der Meruliaceae zeigten signifikant positive Korrelationen zur Aktivität der Mangan-Peroxidase. Das häufige Auftreten von Weißfäulepilzen sowie die gleichzeitige Präsenz oxidativer Enzymaktivitäten und charakteristischer Molekularmassenverteilungen der wasserlöslichen Ligninfragmente lassen auf die fundamentale Bedeutung von Peroxidasen für die Zersetzung des Totholzes schließen. Einen direkten Zusammenhang der Metallkonzentrationen mit den oxidativen Enzymaktivitäten wurde nur in Teilen beobachtet, da einzig die Aktivität der Laccase positiv mit dem Gehalt an Kupfer korrelierte.

Abschließend erfolgte die Untersuchung des Genoms des häufig in den Totholzproben präsenten Ascomyceten Coniochaeta (Lecythophora) hoffmannii. Da Pilze aus der Familie Coniochaetaceae ubiquitär im Totholz zu finden sind, aber nur wenig über ihre Biologie bekannt ist, sollte die Sequenzierung des Genoms Auskunft über ihre Gene, die möglicherweise am Abbau beteiligt sind, geben. Die Analyse des Genoms von C. hoffmanii ergab 629 putative Enzyme und assoziierte Protein-Module (CAZymes, carbohydrate-active enzymes), darunter 74 aus der CBM Proteinfamilie (carbohydrate-binding modules). Echte lignolytische Peroxidasen (MnP, LiP oder VP) wurden allerdings nicht gefunden.:Zusammenfassung II
Abstract V
Inhaltsverzeichnis IX
Abkürzungsverzeichnis XII
1 Einleitung 1
1.1 Entstehung und Vorkommen von Totholz 4
1.2 Bedeutung von Totholz 7
1.3 Biodiversität im Totholz 11
1.4 Anatomie und chemischer Aufbau des Holzes 15
1.4.1 Die Holzstruktur 15
1.4.2 Die pflanzlichen Zellwandkomponenten und der Lignocellulose-Komplex 17
1.5 Holzzersetzende Pilze und ihre ökophysiologische Einteilung 23
1.6 Enzymatik des pilzlichen Totholzabbaus 27
1.6.1 Enzymatische Hydrolyse der Polysaccharide im Holz 28
1.6.2 Abbau und Modifizierung des Lignins durch oxidative Enzyme 30
1.7 Stand der Totholz–Forschung in den Deutschen Biodiversitäts-Exploratorien .34
2 Zielstellungen 39
3 Material und Methoden 42
3.1 Materialien 42
3.1.1 Untersuchungen am natürlichen Totholz 42
3.1.1.1 Untersuchungsgebiet Hainich-Dün 42
3.1.1.2 Plot-Design und Beprobung der Stämme auf den VIP-Flächen 44
3.2 Methoden 45
3.2.1 Aufbereitung der Totholzproben 45
3.2.2 Photometrische Bestimmung enzymatischer Aktivitäten 46
3.2.2.1 Oxidative Enzymaktivitäten 46
3.2.2.2 Aktivitäten der Endo-1,4-β-Cellulase und Endo-1,4-β-Xylanase 48
3.2.3 HPLC-basierte Methoden zur Bestimmung enzymatischer Aktivitäten 49
3.2.3.1 Bestimmungen hydrolytischer Aktivitäten mittels HPLC-DAD 49
3.2.3.2 Untersuchung der wasserlöslichen Lignin-Fragmente mittels HPSEC .52
3.2.3.3 Bestimmung der pilzlichen Biomasse 53
3.2.4 Bestimmung der physikalischen und chemischen Holzparameter 54
3.2.4.1 Organische Extraktive 54
3.2.4.2 KLASON-Lignin und säurelösliches Lignin 55
3.2.4.3 Bioverfügbare Metalle 56
3.2.4.4 Ermittlung des Kohlenstoff- und Stickstoffgehalts 56
3.2.5 Bestimmung der molekularen pilzlichen Diversität im Totholz 57
3.2.6 Analyse der Genome ausgewählter holzzersetzender Pilze 59
3.3 Statistiken 60
4 Ergebnisse 62
4.1 Enzymatische Aktivitäten in den 13 Baumarten 62
4.1.1 Oxidative Enzyme 63
4.1.2 Hydrolytische Enzyme 65
4.2 Unterschiede in Totholzvariablen und Elementen in den verschiedenen Baumarten 68
4.2.1 Totholzvariablen 68
4.2.2 Nährstoffgehalte und Elemente 74
4.2.3 Korrelationen zwischen den ligninolytischen Enzymaktivitäten und
verschiedenen Totholzvariablen 79
4.3 Die Struktur der pilzlichen Gemeinschaft und die Artenzahl 80
4.3.1 Die Struktur der pilzlichen Artengemeinschaft 81
4.3.2 Ökologie der gefundenen Pilzarten 88
4.3.3 Pilzliche Artenzahl 89
4.3.4 Korrelationen zwischen Pilzgemeinschaft, Enzymaktivitäten und physikalisch-chemischen Parametern 91
4.3.5 Korrelationen der Pilzfamilien und Ökotypen mit den Enzymaktivitäten 96
4.4 Genomanalyse von Coniochaeta (Lecythophora) hoffmanii 97
5 Diskussion 100
5.1 Allgemeine Unterschiede zwischen den Baumarten 100
5.1.1 Totholzvariablen, Nährstoffe und bioverfügbare Elemente 100
5.1.2 Die lignocellulolytischen Enzymaktivitäten 106
5.1.2.1 Lignin-modifizierende Enzyme (LME) 106
5.1.2.2 Cellulolytische und hemicellulolytische Enzyme 113
5.2 Die pilzliche Artengemeinschaft 119
5.2.1 Dominierende Pilzfamilien, Pilzarten und ökophysiologische Pilzgruppen 122
5.2.2 Zusammenhänge zwischen der pilzlichen Diversität und den abiotischen sowie
biotischen Variablen des Totholzes 127
5.2.2.1 Zusammenspiel der molekularen Pilzgemeinschaft mit Totholzparametern
und Enzymaktivitäten 127
5.2.2.2 Die Variabilität der molekularen Artenzahl und der Totholzparameter 131
5.2.2.3 Unterschiede zwischen den ökophysiologischen Pilzgruppen 132
5.2.2.4 Zusammenhänge zwischen ausgewählten Pilzfamilien und den Enzym-
Aktivitäten 133
6 Ausblick 136
Literaturverzeichnis 138
Anhang 172
Publikationen 178
Danksagung 215
Eidesstattliche Erklärung 217 / Deadwood is an important structural element and particularly relevant in forest ecosystems, as it serves as habitat and substrate for numerous organisms. Furthermore, it contributes to the carbon and nutrient cycle. Saprotrophic fungi from the phyla Basidiomycota and Ascomycota have developed various ecological and physiological strategies to efficiently decompose deadwood. Particularly, white-rot fungi play a crucial role in deadwood decomposition. They are able to oxidatively attack, chemically modify and degrade lignin with their extracellular enzymes such as laccases and various peroxidases. Nevertheless, little is known about the degradation process by lignocellulolytic enzymes in natural deadwood and the responsible fungal communities as well as on abiotic factors influencing decomposition. Therefore, the goal of this thesis within the BELongDead project (part of the German Biodiversity Exploratories) has been to investigate the fungal degradation of deadwood in the advanced initial phase (after about six years) of the decay process. Furthermore, the role of lignocellulolytic enzymes was analyzed and their dependence on various physical and chemical deadwood variables was shown. In addition, the thesis aims at clarifying the influence of the composition of the fungal community on deadwood decomposition and at answering the question which fungal species and ecotypes dominate during that process. For this purpose, natural deadwood logs of 13 tree species (Acer sp., Betula sp., Carpinus betulus, Fagus
sylvatica, Fraxinus excelsior, Larix decidua, Picea abies, Pinus sylvestris, Populus sp., Prunus avium, Pseudotsuga menziesii, Quercus sp sp.) were analyzed in the Hainich-Dün National Park in Thuringia (Germany). Moreover, the fungal decomposition process was separately considered with regard to sapwood and heartwood. A total of 82 deadwood samples were taken to analyze the activities of the lignin-modifying enzymes (laccase/Lac, General peroxidase/GenP, manganese peroxidases/MnP) and various (hemi)cellulolytic enzymes (Polysaccharide hydrolases); enzymes that play a role in the nitrogen, phosphorus and sulfur cycles were considered as well. Moreover, deadwood variables such as fungal biomass, pH, water content, water-soluble lignin fragments, lignin and extractive content as well as nutrients (C, N, C: N) and metals (Ca, Cu, K, Mg, Mn and Zn) were also determined. The fungal community structure and species richness were analyzed by using a Next Generation Sequencing method (Illumina MiSeq).

Because of the varying physical and chemical characteristics, significant differences were ascertained for lignocellulolytic enzyme activities and analyzed deadwood variables (e.g. pH, lignin content, fungal biomass, water soluble lignin fragments, bioavailable elements) between the 13 different tree species and between sapwood and heartwood. Generally speaking, the enzyme activities and the physico-chemical deadwood variables as well as the nutrients and metal contents were higher in deciduous than in coniferous trees and higher in sapwood than in heartwood. The activities of lignin-modifying enzymes were highly variable in the deadwood samples and relative high mean values of Lac, GenP and MnP were determined only in few tree species (> 50 mU g-1; Carpinus, Fagus, Betula, Acer, Tilia, Populus). By contrast, relevant mean activities of cellulolytic and hemicellulolytic Enzymes were found to be present in almost any tree species. The measured fungal biomass correlated positively with the content of nitrogen and the fungal community structure, but was negatively correlated with the organic extractives and the determined fungal species richness. Furthermore, the differences in the fungal species community structure of different tree species as well as in sapwood and heartwood were clarified. In general, there were significant differences in the composition of the fungal communities among the 13 tree species, but no significant difference was observed between sapwood and heartwood. Thus, it can be assumed that fungal colonization by fungi appears to proceed from sapwood towards heartwood and as the result, significant differences regarding the communities were not detected. In addition to fungal biomass, the pH, organic extractives and the content of lignin positively correlated with the fungal community structure. Altogether, 194 fungal families were found, with Helotiaceae and Polyporaceae being the most common ones. The fungus Ascocoryne sarcoides of the ascomycetous family Helotiaceae dominated in Betula and Pinus as well as in the heartwood of Fagus and Fraxinus. The second most common species, Bjerkandera adusta of the basidiomycetous family Meruliaceae, generally dominated the deadwood samples in this work. Furthermore, in some cases, positive correlations were found between the molecular fungal community structure and some enzyme activities (e.g. Lac, MnP). The sequence abundances of white-rot fungi and the Meruliaceae showed significant positive correlations with the activity of MnP. The frequent occurrence of white-rot fungi as well as the simultaneous presence of oxidative enzyme activities and characteristic molecular mass distributions of the water-soluble lignin fragments proved the fundamental importance of peroxidases for the decomposition of deadwood, particularly with respect to lignin degradation. A direct dependency of oxidative enzyme activities from metals was only discontinuously ascertained, since just the activity of Lac correlated positively with the content of copper.
Finally, the genome of the abundant (in the Hainich samples) ascomycetous species Coniochaeta (Lecythophora) hoffmannii was sequenced and analyzed. Since fungi of the family Coniochaetaceae are ubiquitously found in deadwood and on the other hand, merely little is known on their biology, sequencing of the genome should provide information about the putative enzymes/genes involved in wood degradation. The analysis of the genome of C. hoffmannii identified 629 potential enzymes and associated proteins/ modules (CAZymes, carbohydrate-active enzymes), including 74 from the CBM protein family (carbohydratebinding modules). However, true ligninolytic peroxidases (MnP, LiP or VP) were not found.:Zusammenfassung II
Abstract V
Inhaltsverzeichnis IX
Abkürzungsverzeichnis XII
1 Einleitung 1
1.1 Entstehung und Vorkommen von Totholz 4
1.2 Bedeutung von Totholz 7
1.3 Biodiversität im Totholz 11
1.4 Anatomie und chemischer Aufbau des Holzes 15
1.4.1 Die Holzstruktur 15
1.4.2 Die pflanzlichen Zellwandkomponenten und der Lignocellulose-Komplex 17
1.5 Holzzersetzende Pilze und ihre ökophysiologische Einteilung 23
1.6 Enzymatik des pilzlichen Totholzabbaus 27
1.6.1 Enzymatische Hydrolyse der Polysaccharide im Holz 28
1.6.2 Abbau und Modifizierung des Lignins durch oxidative Enzyme 30
1.7 Stand der Totholz–Forschung in den Deutschen Biodiversitäts-Exploratorien .34
2 Zielstellungen 39
3 Material und Methoden 42
3.1 Materialien 42
3.1.1 Untersuchungen am natürlichen Totholz 42
3.1.1.1 Untersuchungsgebiet Hainich-Dün 42
3.1.1.2 Plot-Design und Beprobung der Stämme auf den VIP-Flächen 44
3.2 Methoden 45
3.2.1 Aufbereitung der Totholzproben 45
3.2.2 Photometrische Bestimmung enzymatischer Aktivitäten 46
3.2.2.1 Oxidative Enzymaktivitäten 46
3.2.2.2 Aktivitäten der Endo-1,4-β-Cellulase und Endo-1,4-β-Xylanase 48
3.2.3 HPLC-basierte Methoden zur Bestimmung enzymatischer Aktivitäten 49
3.2.3.1 Bestimmungen hydrolytischer Aktivitäten mittels HPLC-DAD 49
3.2.3.2 Untersuchung der wasserlöslichen Lignin-Fragmente mittels HPSEC .52
3.2.3.3 Bestimmung der pilzlichen Biomasse 53
3.2.4 Bestimmung der physikalischen und chemischen Holzparameter 54
3.2.4.1 Organische Extraktive 54
3.2.4.2 KLASON-Lignin und säurelösliches Lignin 55
3.2.4.3 Bioverfügbare Metalle 56
3.2.4.4 Ermittlung des Kohlenstoff- und Stickstoffgehalts 56
3.2.5 Bestimmung der molekularen pilzlichen Diversität im Totholz 57
3.2.6 Analyse der Genome ausgewählter holzzersetzender Pilze 59
3.3 Statistiken 60
4 Ergebnisse 62
4.1 Enzymatische Aktivitäten in den 13 Baumarten 62
4.1.1 Oxidative Enzyme 63
4.1.2 Hydrolytische Enzyme 65
4.2 Unterschiede in Totholzvariablen und Elementen in den verschiedenen Baumarten 68
4.2.1 Totholzvariablen 68
4.2.2 Nährstoffgehalte und Elemente 74
4.2.3 Korrelationen zwischen den ligninolytischen Enzymaktivitäten und
verschiedenen Totholzvariablen 79
4.3 Die Struktur der pilzlichen Gemeinschaft und die Artenzahl 80
4.3.1 Die Struktur der pilzlichen Artengemeinschaft 81
4.3.2 Ökologie der gefundenen Pilzarten 88
4.3.3 Pilzliche Artenzahl 89
4.3.4 Korrelationen zwischen Pilzgemeinschaft, Enzymaktivitäten und physikalisch-chemischen Parametern 91
4.3.5 Korrelationen der Pilzfamilien und Ökotypen mit den Enzymaktivitäten 96
4.4 Genomanalyse von Coniochaeta (Lecythophora) hoffmanii 97
5 Diskussion 100
5.1 Allgemeine Unterschiede zwischen den Baumarten 100
5.1.1 Totholzvariablen, Nährstoffe und bioverfügbare Elemente 100
5.1.2 Die lignocellulolytischen Enzymaktivitäten 106
5.1.2.1 Lignin-modifizierende Enzyme (LME) 106
5.1.2.2 Cellulolytische und hemicellulolytische Enzyme 113
5.2 Die pilzliche Artengemeinschaft 119
5.2.1 Dominierende Pilzfamilien, Pilzarten und ökophysiologische Pilzgruppen 122
5.2.2 Zusammenhänge zwischen der pilzlichen Diversität und den abiotischen sowie
biotischen Variablen des Totholzes 127
5.2.2.1 Zusammenspiel der molekularen Pilzgemeinschaft mit Totholzparametern
und Enzymaktivitäten 127
5.2.2.2 Die Variabilität der molekularen Artenzahl und der Totholzparameter 131
5.2.2.3 Unterschiede zwischen den ökophysiologischen Pilzgruppen 132
5.2.2.4 Zusammenhänge zwischen ausgewählten Pilzfamilien und den Enzym-
Aktivitäten 133
6 Ausblick 136
Literaturverzeichnis 138
Anhang 172
Publikationen 178
Danksagung 215
Eidesstattliche Erklärung 217

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:70990
Date16 June 2020
CreatorsLeonhardt, Sabrina
ContributorsHofrichter, Martin, Buscot, Franҫois, Bässler, Claus, Technische Universität Dresden
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageGerman
Detected LanguageGerman
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation10.1016/j.foreco.2016.07.035, 10.1128/genomeA.01510-17, 10.1371/journal.pone.0212120, 10.1111/1462-2920.14376.

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