Angesichts globaler Umweltveränderungen wie dem Klimawandel ist es eine zentrale Herausforderung der Wissenschaft die funktionelle Stabilität von Ökosystemen besser zu verstehen und vorhersagen zu können. Allerdings erschwert die große Anzahl bisher nicht vollständig charakterisierter Arten so wie die Existenz komplexer inter-spezifische Netzwerke funktionelle Eigenschaften einer Gemeinschaft direkt aus der Artzusammensetzung dieser abzuleiten. Auf der anderen Seite führen Studien, welche die funktionellen Eigenschaften von Artgemeinschaften mit einfachen Diversitäts-Parametern korrelieren oft zu widersprüchlichen Ergebnissen. Kürzlich erschienene Studien weisen allerdings darauf hin, dass eine intermediäre vereinfachte Beschreibung der Artgemeinschafts-Struktur, wie deren Zusammensetzung aus Generalisten und Spezialisten und die Anzahl redundanter Funktionen vielversprechende Parameter für die Korrelation von Artgemeinschaft und deren funktionellen Eigenschaften, inklusive Stabilitätsverhalten darstellen könnten.

Mikrobielle Gemeinschaften nehmen eine Schlüsselrolle in globalen Kohlenstoff und Nährstoffzyklen ein und sind wegen ihrer hohen Populationsdichte und kurzen Generationszeiten sehr geeignete Systeme für ökologische Studien.

Das Ziel des eingereichten Projektes  ist es aus den Metagenomen und Metatranskriptomen aquatischer mikrobieller Gemeinschaften Strukturen zu erkennen, die es ermöglichen die Mechanismen funktioneller Stabilität dieser Gemeinschaften abzuleiten zu verstehen.

Zu diesem Zweck werden Daten aus natürlichen Ökosystemen so wie aus experimentell manipulierten Versuchen analysiert werden. Die Möglichkeit genetischen Daten gleichzeitig sowohl  taxonomische als funktionelle Eigenschaften zuzuordnen wird hierbei dazu genutzt werden um z.B. Informationen zu der Häufigkeit von Generalisten oder redundanten Funktionen abzuleiten. „Meta-omic“ Daten werden dadurch einen Einblick in die Mechanismen liefern die funktionelle Stabilität innerhalb einer mikrobiellen Gemeinschaft ermöglichen.