Obwohl bekannt ist, dass Mikroben viele essenzielle Rollen in Ökosystemen spielen, ist die Beziehung zwischen Mikrobiomen und ihrer Umwelt noch recht unerforscht. Das liegt zum Teil daran, dass die für die Untersuchung von Umweltmikrobiomen notwendigen Methoden, wie Next-Generation Sequencing und hochdimensionales maschinelles Lernen, erst vor relativ kurzer Zeit entwickelt wurden. Die Komplexität von Ökosystemen wie auch Umweltmikrobiomen stellt jedoch ein weiteres Hindernis für den

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... in diesem Forschungsgebiet dar. Diese Arbeit entwickelt Methoden und Konzepte, um Einblicke in die Ökologie von Mikro- biomen in Seen zu gewinnen. Sie basiert auf zwei Metabarcoding-Datensätzen, die aus Seen in Österreich bzw. ganz Europa entnommen wurden, und versucht, die Beziehung des Mikrobioms zu Umweltparametern aufzuklären. Zu diesem Zweck wird ein Werkzeug zur GPS-basierten Datensatzanreicherung und ein maschinelles Lernverfahren zur Messung der Kovariation zwis- chen Mikrobiom und Umweltparametern entwickelt. Auf die damit generierten Resultate auf- bauend wird die latente Struktur des Mikrobioms geschätzt. In der Diskussion wird eine neuar- tige Theorie der Informationsübertragung in komplexen Umgebungen beschrieben. Insgesamt stellt die vorliegende Arbeit eine gründliche Analyse des europäischen Seenmikro- bioms dar, die der Komplexität des Untersuchungsobjekts Rechnung trägt. Die Ergebnisse weisen auf Parameter hin, die als Treiber für die Struktur des Seenmikrobioms fungieren, sowie auf Mikroorganismen, die als Schlüsselspezies für das Funktionieren des Ökosystems fungieren könnten. Darüber hinaus könnte diese Arbeit die Grundlage für erhebliche zukünftige Fortschritte bei der Untersuchung von Umweltmikrobiomen bilden.