Genetische Strukturen von Robinien-Modellflächen mit unterschiedlicher Bewirtschaftung Charakterisierung mit nuklearen Mikrosatellitenmarkern

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Jakob Bretz
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Charakterisierung mit nuklearen Mikrosatellitenmarkern Heike Liesebach

1 Institut für Forstgenetik Institut für Genetische Strukturen von Robinien-Modellflächen mit unterschiedlicher Bewirtschaftung Charakterisierung mit nuklearen Mikrosatellitenmarkern Heike Liesebach Züchtung und Ertragsleistung schnellwachsender Baumarten im Kurzumtrieb 21. und 22. September 2011 in Hann. Münden

2 Einleitung Modellprojekt zu Begründungsverfahren der Robinie zur vordringlich energetischen Nutzung Teilprojekt 7: Landeskompetenzzentrum Forst Eberwalde (LFE) Teilprojekt 8: Forschungsinstitut für Bergbaufolgelandschaften (FIB) Schwenow3 (7. Juni 2011): Stockausschläge nach 1jährigem Umtrieb

3 Einleitung Warum genetische Untersuchungen im Zusammenhang mit einem ertragskundlichen Versuch? Pionierbaumart, generative und vegetative Ausbreitung klonale Bestandesstrukturen Ziel des Projekts Informationen zur genetischen Struktur, und wenn möglich Bestandesgeschichte und Herkunft der Bestände notwendig zur Interpretation ertragskundlicher Daten, da Flächenund Parzellengröße kleiner als räumliche Ausdehnung mancher Klone in Brandenburg

4 Schwenow4 (7.Juni 2011): Parzellen mit 2- und 4-jährigem Umtrieb

5 Material Übersicht zu 9 Robinien-Modellflächen, geordnet nach Alter Fläche Standort Alter (2009) Größe (ha) Anzahl Bäume 2009 Aufnahme Schwenow1 Waldstandort 19 1, Probekreise Drebkau1 Kippenstandort 20 0, Vollaufnahme Drebkau2 Kippenstandort 23 0, Vollaufnahme Senftenberg Kippenstandort 43 0, Probekreise Schwenow2 Waldstandort 45 0, Vollaufnahme Schwenow3 Waldstandort 45 0, Vollaufnahme Müncheberg Waldstandort 56 0, Probekreise Schwenow4 Waldstandort 62 0, Probekreise Schwenow5 Waldstandort 68 0, Vollaufnahme

6 Methoden Genetische Charaktersierung mit nuklearen Mikrosatelliten-Markern (14 Genorte) Sehr hohe genetische Variation Anzahl Allele pro Locus A/L = 10,4 Mittlere Heterozygotie H = 0,71 Wahrscheinlichkeit für die zufällige Identität von Multilocus-Genotypen, die nicht zu einem Klon gehören bei nichtverwandten Individuen ca. 1 : bei Vollgeschwistern ca. 1 :

7 Ergebnisse Genetische Variation auf 9 Robinien-Modellflächen Modellfläche Altersgruppe Stichprobenumfang* Anzahl Multilocus- Genotypen Schwenow Drebkau1 20 Jahre Drebkau Senftenberg Schwenow2 40 Jahre Schwenow Müncheberg Schwenow4 60 Jahre 71 3 Schwenow alle * % der eingemessenen Bäume je Fläche

8 Ergebnisse Schwenow2 Beispiel für eine Aufforstung mit Sämlingen (Alter 45 Jahre) Individuum nicht untersucht Einmaliger, individueller Genotyp

9 Ergebnisse Schwenow1 Beispiel für eine Aufforstung mit Sämlingen, beginnende vegetative Ausbreitung (Alter 19 Jahre) Individuum nicht untersucht Einmaliger, individueller Genotyp Farbig: 7 verschiedene Klone

10 Ergebnisse Schwenow5 Beispiel für eine klonale Struktur (Alter 68 Jahre) Individuum nicht untersucht Einmaliger, individueller Genotyp Klon A Klon B Klon C

11 Ergebnisse Schwenow5 Schwenow4 Klon A Klon B Klon C Klon B Klon C

Ergebnisse Schwenow5 Schwenow4 Fläche ca. 1941 auf den Stock gesetzt ca.

12 Ergebnisse Schwenow5 Schwenow4 Fläche ca auf den Stock gesetzt ca flächendeckende Entnahme von 1 km Aufforstung, Wildlingen/Wurzel - räumlich zufällig verteilt schnittlingen

13 Ergebnisse Bisher Vorkommen von Klonen wurde festgestellt 6 Modellflächen mit vielen verschiedenen Genotypen mit Sämlingen begründet 3 Modellflächen mit wenigen Genotypen spontane klonale Ausbreitung oder Begründung mit Wildlingen aus klonalen Flächen Gibt es weitere Informationen aus den genetischen Strukturen?

14 Ergebnisse Clusteranalyse UPGMA-Methode mit genetischen Abständen zwischen Populationen 3 Verwandtschaftsgruppen

15 Ergebnisse Analyse mit STRUCTURE modellbasierte Clusteranalyse ordnet individuelle Genotypen verschiedenen hypothetischen Populationen zu schätzt Anzahl dieser hypothetischen Populationen Multilocus-Genotypen 8 hypothetische Populationen

Ergebnisse Analyse mit STRUCTURE 1 2 3 4 5 6 7 8 Schwenow1

16 Ergebnisse Analyse mit STRUCTURE Schwenow1 Schwenow2 Schwenow3 Drebkau1 Drebkau2 Senftenberg Schwenow4/5 Müncheberg

17 Schlussfolgerungen Altersgruppe 20 Jahre Fläche Jahr der Bestandesbegründung (rechnerisch) Aus genetischen Strukturen abgeleitete Hypothesen über die Bestandesbegründung Schwenow Bestandesbegründung mit Sämlingen aus einer Saatgutmischung, beginnende vegetative Ausbreitung mehrerer Klone Drebkau Bestandesbegründung mit Sämlingen aus einer Saatgutmischung Drebkau Bestandesbegründung mit Sämlingen, Saatgut aus einer Quelle (wahrscheinlich ein klonal aufgebauter Bestand), beginnende vegetative Ausbreitung einzelner Klone

18 Schlussfolgerungen Altersgruppe 40 Jahre Fläche Jahr der Bestandesbegründung (rechnerisch) Aus genetischen Strukturen abgeleitete Hypothesen über die Bestandesbegründung Senftenberg 1966 Bestandesbegründung mit Sämlingen aus einer Saatgutmischung Schwenow Bestandesbegründung mit Sämlingen aus einer Saatgutmischung Schwenow Bestandesbegründung mit Sämlingen aus einer Saatgutmischung, beginnende vegetative Ausbreitung einzelner Klone

19 Schlussfolgerungen Altersgruppe 60 Jahre Fläche Jahr der Bestandesbegründung (rechnerisch) Aus genetischen Strukturen abgeleitete Hypothesen über die Bestandesbegründung Müncheberg 1953 Alter Bestand, deutliche klonale Struktur aus mehreren Klonen, wahrscheinlich erweitert mit Wildlingen/Wurzelschnittlingen von derselben Fläche Schwenow Bestandesbegründung mit Wildlingen/Wurzelschnittlingen, flächendeckend gewonnen von der Fläche Schwenow5, beginnende vegetative Ausbreitung Schwenow Alter Bestand, deutliche klonale Struktur aus nur wenigen Klonen

20 Schlussfolgerungen Was bedeuten diese Ergebnisse für die Auswertung ertragskundlicher Daten? Zufallsverteilung vieler verschiedener Genotypen auf den Parzellen bei Begründung mit Sämlingen (6 Flächen) oder Zufallsverteilung weniger Genotypen bei Begründung mit Wildlingen (1 Fläche) Keine Einschränkungen Drebkau2

21 Schlussfolgerungen Was bedeuten diese Ergebnisse für die Auswertung ertragskundlicher Daten? Deutliche klonale Strukturen (2 Flächen) Parzellen haben verschiedene Zusammensetzungen Berücksichtigung bei der Auswertung, kein direkter Vergleich des Ertrags in Abhängigkeit von der Umtriebszeit Schwenow5

22 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

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