Algorithmus kann Lebenszyklus von Pflanzen vorhersagen
Algorithmus kann Lebenszyklus von Pflanzen vorhersagen
Aus Erbanlagen auf das spätere Leben schließen
Eine Vorhersage für das Pflanzenwachstum? Das ist mit einem neuen Verfahren möglich. „dynamicGP“ kann beispielsweise die Reaktion einer Pflanze auf Trockenheit vorhersagen – im Hinblick auf den Klimawandel eine nützliche Eigenschaft. Das Verfahren hat mittelfristig auch einen ganz praktischen Nutzen für Ackerbauer.
Mit dynamicGP Züchtung neu denken: Der Algorithmus verknüpft genomische Daten mit Wachstumsverläufen – und macht präzise Vorhersagen für Merkmale wie Trockenheitstoleranz oder Krankheitsresistenz. Foto: Pflanzenforschung.de, erstellt mit Midjourney.com
Am IPK Gatersleben können in der „PhenoSphere“ Wachstum und Entwicklung von Kulturpflanzen verfolgt werden. Mit dem Modell dynamicGP lässt sich die Pflanzenentwicklung berechnen. Foto: J. Himpe / IPK Gatersleben
Was sagt das Erbgut über das spätere Leben einer Pflanze aus? Mit einem Algorithmus lassen sich heute Entwicklungen vorhersagen. Im Gegensatz zu klassischen Vorhersagemodellen, die meist nur den Moment betrachten, kann das neue Verfahren dynamicGP die Entwicklung präziser vorhersagen, und das alles direkt aus dem Erbgut der Pflanzen. Das Max-Planck-Institut für Molekulare Pflanzenphysiologie in Potsdam und das Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung (IPK) in Gatersleben haben damit gemeinsam ein neues Modell entwickelt, das zwei Forschungsansätze zusammenführt - die genomische Vorhersage, die genetische Marker mit Pflanzenmerkmalen verknüpft, und die dynamische Modenzerlegung, ein mathematisches Verfahren, das Veränderungen über die Zeit analysiert.
Anhand von Genotypen Wachstumsverläufe vorhersagen
Mit dynamicGP können zukünftig die Verläufe von Merkmalen anhand von Genotypen vorhergesagt werden. Die Forschenden haben das Vorhersageverfahren bei Mais und Arabidopsis getestet und mehr als 500 Merkmale visuell und über Farb- und Geometrieanalysen der Blattwinkel, Flächenanteile oder spektrale Kennzahlen pro Pflanze gemessen. Mithilfe dieser bildbasierten Merkmale kann auf die Biomassebildung, die Blattgesundheit, den Wasserhaushalt oder die Stressreaktionen der Pflanze geschlossen werden. Die Vorhersagegüte war mit einer Korrelation von 0,85 sehr gut, und das Verfahren übertrifft bisherige klassische Modelle, die auf Momentaufnahmen beruhen. Die Vorhersagequalität war besonders hoch für Merkmale, deren Erblichkeit im Zeitverlauf stabil blieb. "Wir haben festgestellt, dass die Entwicklungsdynamik von Merkmalen, deren Erblichkeit im Laufe der Zeit weniger variiert, mit höherer Genauigkeit vorhergesagt werden kann", sagt Dr. Marc Heuermann vom IPK.
Landwirte können Sorten anhand der Vorhersage besser anpassen
Damit können zukünftige Züchtungsstrategien danach ausgerichtet werden, welche Eigenschaften genetisch stabil bleiben und welche stark durch die Umwelt beeinflusst werden. Die Idee dahinter: Wenn der Landwirt bereits bei der Aussaat weiß, wie sich eine Sorte im Zeitverlauf entwickelt, dann kann er die Standortwahl, Saatdichte oder Anbaustrategie besser anpassen. Beispielsweise kann er dann eine Maissorte mit langsamer Jugendentwicklung, aber robuster Wurzelbildung gezielt auf Standorten säen, die in den ersten Wochen trocken sind, aber später Wasser liefern.
Quelle: pflanzenforschung.de
