Die Unterscheidung dieser Arten fällt vielen Menschen recht leicht. Schwieriger wird es dann schon bei Pilzen und Algen. Oder bei Lebewesen, die nur aus einer einzigen Zelle bestehen. Die keine äußerlich sichtbaren Unterschiede aufweisen, sondern sich nur mit aufwändigen Experimenten einordnen lassen. Selbst Biologen müssen dann schon einiges an Spezialwissen haben, um solche Arten auseinanderhalten zu können. In solchen Problemfällen hilft eine neue Methode weiter, die Jörg Schultz, Thomas Dandekar, Tobias Müller und Matthias Wolf am Biozentrum der Uni Würzburg entwickelt haben.
Die Bioinformatiker betrachten nicht die Form des Organismus, sondern die Form eines Moleküls. Damit können sie sehr zuverlässig selbst nah verwandte Arten unterscheiden oder deren Verwandtschaftsbeziehungen analysieren. Die Rede ist vom Internal Transcribed Spacer 2 (ITS 2), einem RNA-Molekül. Es besteht aus vier Grundbausteinen, die in einer langen Kette aneinandergehängt sind. Die Abfolge der Bausteine, die so genannte Sequenz, variiert von Art zu Art. Darum wird das Molekül in der Biologie schon seit längerem als Marker für Verwandtschaftsanalysen verwendet.
Die Würzburger wollten das Verfahren genauer machen. Sie holten sich darum die Sequenzen vieler verschiedener ITS 2-Moleküle aus bereits existierenden Datenbanken. Von insgesamt 75.000 davon konnten sie die genaue Struktur ermitteln - die kettenförmigen Moleküle ordnen sich nämlich zu charakteristischen Gebilden an. "Obwohl die Abfolge der einzelnen Bausteine extrem variabel ist, faltet sich ITS 2 immer zum gleichen Grundmuster. Es hat dann drei kürzere und ein längeres Ärmchen", sagt Wolf. Über große Strecken sieht das Molekül in diesem Zustand wie eine Leiter aus.
Wenn man zwei solche Moleküle vergleicht und feststellt, dass sie sich an nur einer einzigen Stelle in einer ganz bestimmten Weise unterscheiden, dann reicht dieser Befund schon aus um sagen zu können, dass die beiden ITS 2-Moleküle von zwei verschiedenen Arten stammen. Dieses Ergebnis haben die Würzburger bislang für rund 1.300 Arten bestätigt, vorwiegend Pflanzen und Pilze. Die Fehlerrate betrug dabei nur 6,89 Prozent. "Damit sind wir sehr zufrieden. Denn einen Marker, der zu hundert Prozent funktioniert, gibt es gar nicht", erklärt Wolf. "Schließlich kommt es bei allen Arten ständig zu Veränderungen im
Erbgut und damit auch in der RNA."
Ihre neu angelegte ITS 2-Datenbank, einige Computerprogramme zur Handhabung der Daten und die detaillierte Beschreibung ihrer Ergebnisse haben die Bioinformatiker in den vergangenen zwei Jahren in international hochrangigen Journalen publiziert, darunter RNA und Nucleic Acids Research. (PM)
