Forscher suchen nach schwer zu erkennenden genetischen Zusammenhängen, um die Pflanzen- und Viehzucht zu verbessern

Als im August 2020 ein Hurrikan-ähnlicher Derecho Maispflanzen in ganz Iowa niederriss, war das für die Landwirte verheerend. Aber es stellte auch ein natürliches Experiment für ein Forschungsteam der Iowa State University dar, das sich in den Tagen nach dem Sturm über abgeflachte Felder ausbreitete, um aufzuzeichnen, wie sich die Ernten entwickelten.

Starke Winde führten zu großflächigen Ablagerungen, die auftreten, wenn der Stiel einer Maispflanze bricht oder ihre Wurzeln sie nicht aufrecht halten können. Die genetische Ausstattung der Stärke von Maisstängeln ist gut erforscht, es gibt jedoch wenig Forschung, die sich mit der Frage beschäftigt, was Wurzeln widerstandsfähiger gegen Ablagerungen macht. Durch die Analyse von Post-Derecho-Beobachtungen ihrer genotypisierten Testparzellen und der Suche nach erblichen Ursachen für Wurzelablagerungen identifizierten Forscher des Staates Iowa 118 Gene, die die Stabilität der Maiswurzeln beeinträchtigen könnten.

„Dieser Sturm war so eine Katastrophe, deshalb war es aufregend, aus Zitronen Limonade machen zu können“, sagte Patrick Schnable, Baker-Professor für Agronomie und Stiftungslehrstuhl für Genetik des Iowa Corn Promotion Board.

Die Root-Lodging-Studie, veröffentlicht im Tagebuch Pflanzenphysiologieist ein Beispiel dafür, wie fortschrittliche statistische Analysen dabei helfen können, die wachsenden Datenmengen zu durchsuchen, die von Pflanzen- und Viehzüchtern gesammelt werden, um nach schwer zu erkennenden Beziehungen zwischen dem genetischen Code und wichtigen komplexen Merkmalen zu suchen.

Die Genetik ist der Eckpfeiler der Züchtung, aber die Genom-zu-Phänomen-Forschung, die auf innovativer statistischer Analyse und Modellierung basiert, kann tiefere Erkenntnisse liefern, die für die Deckung zukünftiger landwirtschaftlicher Produktionsanforderungen von entscheidender Bedeutung sein werden, sagte Schnable.

„Die Welt steht vor enormen Herausforderungen in Bezug auf die Nahrungsmittelversorgung. Die Landwirtschaft wurde in einer anderen Welt erfunden als der, mit der wir in den kommenden Jahrzehnten konfrontiert sein werden“, sagte er.

Die Entwicklung von Nutzpflanzen und Nutztieren, die widerstandsfähiger gegen Krankheiten und wechselnde Wetterbedingungen sind, sei komplex und dringend erforderlich, sagte der angesehene Professor für Tierwissenschaften Jack Dekkers. Eine tiefergehende Datenanalyse kann Anpassungsbemühungen beschleunigen.

„Züchtungsfortschritte kommen schneller, wenn man die genetischen Grundlagen der Merkmale, die man verbessern möchte, besser versteht“, sagte Dekkers.

Statistische Detektivarbeit

Die statistische Detektivarbeit bei der Suche nach Zusammenhängen zwischen genomischen und phänomischen Datensätzen ist häufig mit Umweltschwankungen und anderen Störfaktoren verknüpft. Bei der Untersuchung des umgestürzten Maises gelang es den Forschern zunächst nicht, die genetischen Ursachen für Wurzelablagerungen zu ermitteln. Statistiker fanden die Gene von Interesse erst, nachdem sie in ihre Modelle den Zustand benachbarter Pflanzen einbezogen hatten, der die Auswirkungen der extremen Winde beeinflusste, sagte Schnable.

Die außerordentlichen Statistikprofessoren Vivekananda Roy und Somak Dutta analysierten die Post-Derecho-Maisdaten. Ihre Modelle integrieren mehrere Methoden zum Scannen großer Datensätze, berücksichtigen zahlreiche Variationsquellen und wenden Strategien für eine effizientere Verarbeitung an. Ihr Ansatz sei so, als ob man das Dewey-Dezimalsystem kennt, wenn man nach einem Bibliotheksbuch sucht, anstatt Regal für Regal zu durchsuchen, sagte Roy.

„Wenn man weiß, wie die Bücher angeordnet sind, ist das viel besser“, sagte er.

Mehr Informationen:
Zihao Zheng et al.: Der Derecho von 2020 ergab eine begrenzte Überlappung zwischen Maisgenen, die mit der Wurzellagerung und der Wurzelsystemarchitektur verbunden sind. Pflanzenphysiologie (2023). DOI: 10.1093/plphys/kiad194

Zur Verfügung gestellt von der Iowa State University

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