Enflussfaktoren der Makroevolutionären Merkmalsentwicklung

• Antragsteller: Professor Dr. Sebastian Höhna
• Fachliche Zuordnung: Evolution, Anthropologie
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 582613743

Die darwinistische Evolution durch natürliche Selektion agiert grundsätzlich Phänotypen. Insbesondere der tatsächliche Merkmalswert, wie beispielsweise die Schnabelgröße, und dessen Abweichung vom Optimum definieren die Fitness eines Individuums. Auf makroevolutionärer Ebene, d. h. über Millionen von Jahren hinweg und zwischen hunderten eng verwandter Arten, können wir den Prozess der Anpassung untersuchen, wie sich der mittlere Merkmalswert pro Art um ein Merkmalsoptimum entwickelt. Über makroevolutionäre Zeiträume hinweg ist dieses Merkmalsoptimum nicht stabil, sondern variiert im Laufe der Zeit, beispielsweise aufgrund von Veränderungen der globalen Umwelt, und zwischen Arten, beispielsweise durch Spezialisierung auf unterschiedliche Ernährungsformen. Überraschenderweise existieren nur sehr vereinfachte statistische Modelle zur Untersuchung der Anpassung auf makroevolutionärer Ebene. Der derzeit ausgereifteste Ansatz verwendet den Ornstein-Uhlenbeck-Prozess, der drei Parameter umfasst: die Anpassungsrate, die Driftrate und das Merkmalsoptimum. Dieser Ansatz wurde erweitert, um unterschiedliche Optima zwischen Arten zu berücksichtigen, nutzt jedoch verschiedene Approximationen und eine ineffiziente Theorie, die eine Anwendung auf Studiengruppen mit mehr als 500 Arten unmöglich macht. In diesem Projekt entwickeln wir einen neuartigen Ansatz zur Untersuchung der Merkmalsanpassung über makroevolutionäre Zeiträume indem wir die grundlegende Theorie der Ornstein-Uhlenbeck-Prozesse erweitern. Konkret entwickeln wir ein Modell, bei dem alle drei Parameter (Anpassungsrate, Driftrate und Merkmalsoptimum) zwischen Arten und/oder im Laufe der Zeit variieren können. Wir entwickeln einen effizienten Algorithmus, um Wahrscheinlichkeiten unter diesem komplexen Modell extrem schnell zu berechnen. Wir werden dieses neue Modell und die Wahrscheinlichkeitsberechnung in unsere beliebte Bayesianische Phylogenetik-Software RevBayes implementieren und den Ansatz umfassend anhand von Simulationen untersuchen. Darüber hinaus werden wir diesen neuartigen Ansatz auf Stammbäume von Säugetiere, Vögel, Fische und Crocodylomorpha anwenden, um zu testen, ob die Variation der optimalen Körpergröße mit Lebensraum, Ernährung, langsamer bzw. schneller Entwicklung sowie der globalen Temperatur und dem Sauerstoffgehalt korreliert bzw. beeinflusst ist. Mit diesem Projekt leisten wir einen grundlegenden Beitrag zur Untersuchung und zum Verständnis der Merkmalsanpassung auf makroevolutionärer Ebene. Wir entwickeln erstmals einen geeigneten statistischen Rahmen zur Untersuchung der makroevolutionären Treiber der Merkmalsentwicklung.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen