Methoden zur statistischen Auswertung eines Bt-Mais-Freilandversuchs (Cry3Bb1)

(2005 – 2008) Universität Hannover

Thema

Mit diesem Projekt wurde eine einheitliche statistischen Auswertung sowie Vergleichbarkeit der Versuche innerhalb des Mais-Verbundes sichergestellt. Dazu gehörte auch die Beteiligung an der Planung der Versuche unter statistischen Gesichtspunkten (ausreichende Wiederholungen, Berücksichtigung mehrerer Versuchsjahre und Standorte, Probenahmen etc.).

Neben der Einbeziehung in die Planung wurden den Wissenschaftlern des Verbundes biostatistische Verfahren sowie Software zur Auswertung zur Verfügung gestellt.

Zusammenfassung

Bei Berechnung der Beispieldatensätze aus dem laufenden Projekt ergab sich, dass für die vorliegenden Stichprobenumfänge und mittleren Vorkommen einzelner Arten allenfalls einfachste Modelle erfolgreich geschätzt werden können. Bei der Planung nachfolgender Projekte sollte daher bedacht werden, dass bei Betrachtung von Populationsdynamiken im Zeitverlauf bei niedrigen Vorkommen (häufigem Auftreten von Null-Werten) und geringen Stichprobenumfang (8,10 je Behandlungsgruppe) nur geringe Chancen auf eine erfolgreiche statistische Analyse besteht. Es wurde Software entwickelt, die den Nutzern frei zur Verfügung gestellt wurde.

Versuchsbeschreibung

Es wurden verschiedene statistische Methoden für den Verbund erarbeitet und zur Verfügung gestellt, mit denen so genannte quantitative Sicherheitsnachweise für die verschiedenen Fragestellungen zum Anbau gentechnisch veränderter Pflanzen im Freilandversuch möglich sind, z.B. für die Fragestellung, ob bestimmte Nicht-Zielorganismen durch Bt-Mais geschädigt werden. Dabei wurden u.a. erforderliche Wiederholungen sowie tolerable Schwankungsbreiten berechnet. Ergänzend wurden in den einzelnen Maisparzellen erhobene Bodenparameter (so genannte Kovariablen) in die Auswertung einbezogen.

Es wurde bereits bei der Erstellung des Versuchsdesigns mitgewirkt, damit die Versuche statistisch abgesichert vergleichbar sind. Dabei wurde u. a. auch berücksichtigt, dass die Versuche über mehrere Jahre und z.T. an mehreren Standorten laufen.

Für alle Arbeitsgruppen im Verbundprojekt wurde entsprechend der jeweiligen Fragestellung Software entwickelt.

Sicherheitsnachweis

Die „Prüfung der Sicherheit“ (proof of safety) basiert auf einem statistischen Ansatz, der ursprünglich für klinische Untersuchungen entwickelt wurde. Dabei werden anhand der Daten Vertrauensbereiche geschätzt. Der Sicherheitsnachweis kann geführt werden, wenn diese vollständig in einem Bereich liegen, der unter ökologischen Gesichtspunkten als Bereich nicht relevanter Änderung definiert wurde. Dabei ist zu beachten, dass die verschiedenen Nicht-Zielorganismen unterschiedliche Verteilungen und höchst unterschiedliche Varianzen bei niedriger Anzahl von Wiederholungen aufweisen können. Zusätzlich können einzelne Spezies aus ökologischen Gründen als wichtiger oder weniger wichtig betrachtet werden.

In einer Simulationsstudie wurde die Güte des Sicherheitsnachweises für verschieden viele Parzellen pro Sorte, verschiedene mittlere Häufigkeiten und verschiedene Schwankungen in der Häufigkeit geschätzt. Die Sicherheitsgrenzen wurden exemplarisch gewählt.

Es wurden Möglichkeiten der Einbeziehung der räumlichen Anordnung der Parzellen untersucht. Dabei wurden verschiedene Modelle mit zufälligen Parzelleneffekten bzw. zufälligen Spalten-, Zeilen- und Parzelleneffekten verwendet.

Software

Das Software-Paket bietet eine einheitliche Oberfläche für die verschiedenen Berechnungsmethoden. Für die wesentlichen statistischen Verfahren wurden Programme erstellt, welche unter GPL (GNU General Public License) für alle Nutzer frei zur Verfügung gestellt wurden.

Die Anwendung der beschriebenen Verfahren muss trotz der bereitgestellten Programme zur Erhöhung der Nutzerfreundlichkeit weiterhin durch den Statistiker erfolgen.

Ergebnisse

Die Verbundpartner wurden bei der Planung der Versuche beraten, so dass die Versuche statistisch auswertbar und vergleichbar waren.

Auswertung von Daten

Für das Versuchsdesign im Bt-Mais-Verbund lagen ab März 2006 sowohl parzellenspezifisch erhobene Bodenparameter (so genannte Kovariablen) sowie Ergebnisse zur Häufigkeit verschiedener Gruppen vor.

Dabei ließen sich signifikante Effekte einzelner Kovariablen auf die Häufigkeit der meisten stark vertretenen Spezies feststellen. Allerdings variierte Zahl und Art der Kovariablen mit signifikanten Effekten zum Teil erheblich zwischen Messungen an verschiedenen Zeitpunkten und mit verschiedenen Methoden im selben Jahr. Die einfachste Erklärung hierfür ist die geringe Anzahl an Beobachtungen.

Daher wurde alternativ eine weitere Methode getestet. Eine beispielhafte Auswertung sowie eine Diskussion der Ergebnisse liegen vor.

Im Laufe der Datenauswertungen trat die Frage nach statistischen Vergleichen von Biodiversitätsindizes auf. Biodiversitätsindizes fassen auftretende Arten entsprechend ihres relativen Auftretens zusammen. Dadurch wird auch das Vorkommen der vielen relativ seltenen Arten erfasst, für die eine individuelle Analyse mit bisher verfügbaren Verfahren unbefriedigende statistische Eigenschaften haben. Es wurden statistische Methoden zum Vergleich von Biodiversitätsindizes bereitgestellt.

Sicherheitsnachweis

Definiert man Sicherheit so streng wie in der pharmazeutischen Industrie/Arzneimittelzulassung üblich, ist mit der verwendeten Anzahl Parzellen ein Sicherheitsnachweis kaum möglich. Der Sicherheitsnachweis ist dann nur für sehr häufige Arten (mittlere Häufigkeit > 20) mit ausreichender Güte möglich. Mit weiter gefassten Sicherheitsgrenzen kann der Sicherheitsnachweis bei geringer Variabilität auch für seltenere Spezies (mittlere Häufigkeit > 5) befriedigend geführt werden. Für seltene Spezies (mittlere Häufigkeit < 2) kann der Sicherheitsnachweis im gegebenen Versuchsdesign nur mit sehr geringer Wahrscheinlichkeit geführt werden. Diese Untersuchung führt zu dem Schluss, dass für eventuelle zukünftige Versuche eine höhere Anzahl an Parzellen pro Sorte angesetzt werden sollte, oder aber der quantitative Sicherheitsnachweis nur für Arten/Artengruppen mit großer Häufigkeit angestrebt werden sollte.

Im Vergleich der Modelle anhand des Beispiels von Daten aus dem Verbund zeigte sich, dass auch die Einbeziehung von zufälligen Zeilen- und Spalteneffekten bereits zu einer deutlichen Verringerung der Standardfehler führen. Die Einbeziehung zufälliger Zeilen- und Spalteneffekte kann daher als einfache Methode der Berücksichtigung räumlicher Abhängigkeiten verwendet werden.

Software

Auswertungen und Interpretation der Ergebnisse wurden mit der entwickelten Software durchgeführt.