Die Herkunft der Fäkalien

Neue Methode zur Unterscheidung der Quellen von Paläofäkalien liefert wichtige Informationen für Forschende

Exkremente sind in den archäologischen Aufzeichnungen allgegenwärtig und eine potentielle Goldgrube für Erkenntnisse über die damalige Ernährung und Gesundheit, die Entwicklung von Parasiten und die Ökologie und Evolution des Mikrobioms. Das Hauptproblem für Forschende besteht darin, zu bestimmen, wessen Ausscheidungen man eigentlich untersucht. Eine neue Studie unter der Leitung von Maxime Borry und Christina Warinner vom Jenaer Max-Planck-Instituts für Menschheitsgeschichte (MPI-SHH) präsentiert nun mit »coproID« eine zuverlässige Methode, um die Herkunft von Paläofäkalien zu bestimmen.

Koprolithen
Koprolithen (Kotsteine) aus der Aschengrube H35, Xiasungang, Anhui Province, China. Foto: © Jada Ko, Courtesy of the Anhui Provincial Institute of Cultural Relics and Archaeology

Maschinelles Lernen ermöglicht eine zuverlässige Klassifizierung

Nach tausenden von Jahren kann die Bestimmung der Herkunft von Ausscheidungen schwierig sein. Insbesondere die Unterscheidung zwischen Menschen- und Hundekot ist kompliziert, da beide in Größe und Form ähnlich sind, an denselben Fundorten vorkommen und eine vergleichbare Zusammensetzung aufweisen. Dieses Problem wird noch dadurch verstärkt, dass Hunde auf dem Speisezettel vieler früherer Gesellschaften standen und dass Hunde dazu neigen, menschliche Fäkalien zu fressen. Einfache genetische Untersuchungen erweisen sich deshalb als problematisch, da sie die DNA von beiden Arten nachweisen können.

Um Zugang zu den in Paläofäkalien enthaltenen Erkenntnissen zu erlangen, entwickelte das internationale Forschungsteam aus Wissenschaftler/-innen des MPI-SHH, der Harvard-Universität und der Universität von Oklahoma coproID (coprolite identificiation). Die Methode kombiniert die Analyse alter Wirts-DNA mit einer Software, welche mithilfe maschinellen Lernens Mikrobiome in Exkrementen erkennt. Durch die Anwendung von coproID sowohl auf neu sequenzierte als auch auf bereits publizierte Datensätze konnte das Team die Herkunft archäologischer Fäkalien zuverlässig bestimmen und zeigen, dass eine Kombination aus Wirts-DNA und der unterschiedlichen Kolonien von Mikroben, die im Inneren von Mensch und Hund leben, eine genaue Unterscheidung ihrer Fäkalien ermöglicht.

Klassifizierung gibt Einblick in die Verdauungsgesundheit

»Ein unerwartetes Ergebnis unserer Studie ist, dass die archäologischen Funde einen großen Anteil an Hundekot aufweisen«, so Prof. Christina Warinner, Hauptautorin der Studie. Warinner erwartet zudem, dass coproID ein noch breiteres Anwendungsspektrum finden wird, beispielsweise in Forensik, Ökologie und Mikrobiomforschung.

Die Fähigkeit, die Herkunft archäologischer Exkremente präzise zu bestimmen, ermöglicht die direkte Untersuchung von Veränderungen der Struktur und Funktion der menschlichen Darmflora im Laufe der Zeit. Das Forschungsteam hofft, dass damit ein Einblick in Nahrungsmittelintoleranzen und weitere Probleme der menschlichen Gesundheit möglich wird. »Die Identifizierung menschlicher Koprolithen sollte der erste Schritt für die Analyse alter menschlicher Mikrobiome sein.«, sagt Maxime Borry, Erstautorin der Studie.

»Mit weiteren Daten über die Metagenome der Darmflora von nicht-verwestlichten Hunden können wir nun noch mehr Kotproben sicher als Hundekot klassifizieren und nicht lediglich als ‚unsicher'«, fügt Borry hinzu. Mit steigender Datenmenge wird erwartet, dass sich die Klassifizierung durch coproID und damit auch die Unterstützung von Forschenden, welche in einer Reihe von historischen und geografischen Kontexten auf Paläofäkalien stoßen, weiter verbessert.

Pollenkorn in Koprolith
Elektronenmikroskopische Aufnahme eines Amaranthpollenkorns in einem Koprolithen (Kotstein), Rio Zape Valley, Durango, Mexico. Foto: © Karl Reinhard
Publikation

Maxime Borry et al.

CoproID predicts the source of coprolites and paleofeces using microbiome composition and host DNA content

PeerJ - the Journal of Life and Environmental Sciences. 17.04.2020
DOI: 10.7717/peerj.9001
https://peerj.com/articles/9001/

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