Eine Planktonprobe aus dem Stechlinsee, Zusammenstellung von FlowCam-Bildern. | Bild: Gülce Yalçin
Die FlowCam ist ein Messinstrument, das Planktonproben mittels bildbasierter Durchflusszytometrie mit hohem Durchsatz aufnimmt. Dabei werden neben den Mikrobildern auch bis zu 40 weitere Daten zu Form, Größe und Anzahl der Partikel erhoben und im nächsten Schritt analysiert. Dr. Stella A. Berger, IGB-Forscherin und Leiterin der Forschungsgruppe „Phytoplanktonökologie“, hat dieses Instrument bereits mehrfach eingesetzt, um die relativ schnellen Reaktionen der Phyto- und Mikrozooplanktongemeinschaften auf Umweltveränderungen zu erfassen und zu quantifizieren. Aus diesen Daten lassen sich beispielsweise Aussagen darüber ableiten, wie sich klimatische Extreme, der Verlust von Eisbedeckung, Nährstoffanreicherung oder Lichtverschmutzung auf die Artenzusammensetzung und die Entwicklung von Algenblüten auswirken.
„Unser Ziel war es, im Webinar unsere Expertise an andere Gewässerforschende weiterzugeben und offene Fragen zu diskutieren. Mit über 400 Teilnehmenden war die Resonanz enorm und zeigt, dass die bildbasierte Planktonanalyse für viele aquatische Ökologen von Interesse ist. Auch Akteure aus dem Bereich Umweltmonitoring nahmen online an der Veranstaltung teil“, sagt Dr. Stella Berger.
Insbesondere bei großskaligen Experimenten, wie sie beispielsweise im IGB-Seelabor im Stechlinsee durchgeführt werden, fallen enorme Datenmengen an. Damit große Datenmengen effizient und über verschiedene Anwendungen hinweg vergleichbar ausgewertet werden können, stellte das Forschungsteam im Webinar auch eine neue Open-Source-Bildverarbeitungs-Pipeline vor. Diese standardisiert Daten aus verschiedenen FlowCam-Geräten und Softwareversionen, optimiert die Bildverarbeitung und Sortierung und unterstützt eine optionale, auf maschinellem Lernen basierende Klassifizierung. Die Kombination aus FlowCam und KI-gestützter Bildverarbeitung ermöglicht schnelle und reproduzierbare Analysen von Plankton in hohem Durchsatz und kann in vielfältigen aquatischen Ökosystemen Anwendung finden.
„Mit unserer Open-Source-Pipeline möchten wir nicht nur die Auswertung großer FlowCam-basierter Datensätze vereinfachen, sondern auch die Vergleichbarkeit und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse verbessern. Besonders wichtig ist uns, dass Forschende die einzelnen Verarbeitungsschritte flexibel an ihre eigenen Fragestellungen anpassen können“, erklärt ECR-Wissenschaftlerin Dr. Gülce Yalçın.
