Die anthropogene Wirkung auf Bodenhabitate durch Industrie und Landwirtschaft ist nach wie vor weitgehend unbekannt. Intensive Landnutzung ist oft der Grund für dauerhafte Schädigungen an Böden. Umso wichtiger ist es mikrobielle Gemeinschaften, die den ständigen Beanspruchungen wie Düngung und Brandrodung ausgesetzt sind zu untersuchen, um deren Bedeutung festzumachen. Zu diesem Zweck wurden Bodenproben aus drei unterschiedlich bearbeiteten Böden für diese Arbeit bereitgestellt. Die Probenahmestellen sind in den offenen Waldregionen um das Kavangodelta im Norden Namibias und stehen im Zuge des BIOTA-Afrika Projektes unter ständiger Beobachtung. Aufgrund der immer bedeutend werdenden molekularen Diagnostik wurde in dieser Arbeit die Strategie der 16S rRNA-basierenden Analyse auf drei unterschiedliche Bodenhabitate angewendet, um unkultivierte Acidobacteria zu charakterisieren, und das Wirken der verschiedenen Bodenbehandlungsarten auf die mikrobiellen Gemeinschaften zu untersuchen. Für die Erstellung der 16S Gen-Bibliothek wurden spezielle Primer eingesetzt. Von 234 gefundenen Sequenzen konnten 79 den Actinobacterien, 51 den Acidobakterien, 53 den Bacilli zugeordnet werden. Damit stellen Actinobakterien mit 33% das dominierende Phylum, gefolgt von Acidobakterien (22 %) und Bacilli (22 %). Die übrigen Phyla (Verrucomicrobia,Proteobacteria, Cyanobacteria, Nitrospira und OP10 machen 23% der Klonbibliothek aus. Unter den Acidobakterien dominierte die Untergruppe 4 mit 16 Sequenzen gefolgt von der Untergruppe 3 mit 11 Sequenzen und Untergruppe 6 mit 7 Sequenzen. Zwischen den unterschiedlichen Bodenbehandlungsarten konnten keine Unterschiede gefunden werden. Sowohl der unberührte Boden, als auch die landwirtschaftlich genutzten Böden zeigten in der mikrobiellen Zusammensetzung ähnliche Spektren. Keine gefundene Sequenz konnte auf Artniveau einem bereits bekannten oder kultivierten Vertreter zugeordnet werden. Die in dieser Studie erhaltenen 16S Gensequenz-Daten geben über die hohe Diversität in Bodenhabitaten Aufschluss. Weitere Untersuchungen könnten mit unterschiedlichen Primern oder größeren Klondatenbanken bzw. mit anderen molekularbiologischen Techniken als Referenz vorgenommen werden.

Only little is known about the impact of industry and agricultur on soil habitats and its microbial communities so far. Intensive land use is often a reason for irreparable soil damage. Thefore, it is even more important to investigate on the impact of anthropological impact like manuring and clearence on microorganisms in soil ecosystems. In this study soil samples were taken from three different treated soils in Namibia. The aims of this project were to identify a key group of soil microorganisms: Acidobacteria, which constitute a major part of soil bacteria. The database of Acidobacteria 16S rRNA sequences is growing permanently. The vast majority of this dataset is comprised of sequences from non-cultured representatives. In 2007, Barns and colleagues extended Acidobacteria from 11 to 26 subdivisions. The majority of the new subdivisions have only been detected in uranium contaminated soils so far. The soil sampling sites, which are located in the Kavango region in the north of Nabibia, are under maintainance of the BIOTA-Africa project. 29 different soil samples were screened from acre, pristine and fallow soils. Therefore, primers that target the phylum Acidobacteria were used to create a 16S rRNA gene library. 234 sequences were obtained and analyzed. The dominant phyla of the gene library were Actinobacteria (33 %), Bacilli (22 %) Acidobacteria (22 %) and Verrucomicrobia (6 %) followed by Proteobacteria accounting for 5 % of the gene library. The remaining phyla (Nitrospira, Cyanobacteria, OP 10) accounted for less than 3 %. Among the acidobacterial sequences subdivision 4 dominated with 16 sequences followed by subdivision 3 (11 sequences) and subdivision 6 (7 sequences). There were no differences in the microbial composition between the different soil treatments. No bacterial clone had a sequence similarity at genus level so that the physiological traits discussed remain speculative. Based on the 16S rRNA gene sequences obtained in this study, further studies can focus more on individual microbial communities by using better primers or other molecular biological approaches to reveal their potential ecophysiologies. These bio-indicators should assist in the development of a forecast system that allows predicting the impact of different soil management modes on soil fertility.