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Plant Health Identification of Coleoptera 

Morphologisch-molekulare Identifikation von Käferarten an Lebendholz unterstützt durch neue Technologien: Smartphone-APPs & Next-Generation-Sequencing (NGS) im Bereich der Pflanzengesundheit

Die Projektreihe PHID-Coleo hat zum Ziel, neue Diagnoseverfahren für nicht-heimische und potentiell invasive Käferarten zu entwickeln, die mit Importholz oder Pflanzenlieferungen nach Deutschland eingeschleppt und im Rahmen von Kontrollen durch die Pflanzengesundheit entdeckt werden. Damit soll eine wichtige Lücke geschlossen werden, da viele Käfereinschleppungen nur schwer bestimmbar sind, ihr wirtschaftliches Schadpotential jedoch verheerend sein kann. Daher ist eine schnelle Identifikation nicht-heimischer Arten sehr wichtig. Neben morphologischen Merkmalen werden dabei auch molekulare Methoden herangezogen, um eine eindeutige Diagnose stellen zu können.

In PHID-Coleo I lag der Fokus auf den Bockkäfern (Cerambycidae), Bohrkäfern (Bostrichidae) und Parkettkäfern (Lyctidae). Es wurde eine Referenzsammlung aus Präparaten, Fotos und Gensequenzen erstellt und Literatur aus aller Welt zusammengetragen, die in dieser Form einmalig ist. Zudem wurden dichotome Bestimmungsschlüssel erstellt und die molekulare Bestimmung mittels DNA-Barcoding etabliert. Parallel dazu wurden Populationen des Asiatischen Laubholzbocks (Anoplophora glabripennis) auf ihre Verwandtschaftsverhältnisse an der Universität Hohenheim als Projektpartner untersucht, um Einschleppungs- und Etablierungsereignisse invasiver Holzschädlinge besser nachvollziehen zu können.

PHID-Coleo II erweitert nun das Artenspektrum auf die Familien der Prachtkäfer (Buprestidae) und Borkenkäfern (Scolytinae), wodurch dann letztlich alle pflanzengesundheitlich relevanten Käferfamilien an Importholz abgedeckt werden. Die bereits bestehenden Diagnoseverfahren sollen durch neue Technologien gestützt werden, um den Importkontrolleuren eine vor-Ort Diagnose zu ermöglichen und so die Einleitung von Maßnahmen zu beschleunigen. Dafür wird eine Smartphone-Anwendung entwickelt, die ausgewählte Käfer mittels künstlicher Intelligenz erkennen kann (eine „Käfer-App“) und das molekulare Verfahren LAMP-PCR auf seine Eignung geprüft, wichtige Quarantäneschädlinge ohne Labor noch vor Ort sicher zu identifizieren, auch wenn z.B. zerquetsche Insekten am Mikroskop nicht mehr zu bestimmen sind. Next-Generation-Sequencing soll zusätzlich ermöglichen, Mischproben aus Fallenfängen schnell und ohne großen Arbeitsaufwand auf Artniveau zu bestimmen, um herauszufinden ob sich zwischen den ganzen Insekten einer Falle eine schädliche Art befindet.

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