Innovative Freilandexperimente werfen Licht auf biologische Uhren in der Natur

Ein Großteil unseres Wissens über die circadianen Rhythmen von Pflanzen beruht auf Laborexperimenten, bei denen Einflüsse wie Licht und Temperatur genau kontrolliert werden können.

Weniger bekannt ist, wie diese biologischen Zeitmechanismen in der unberechenbareren Natur funktionieren, wo sie sich entwickelten, um Lebewesen an Tages- und Jahreszeitenzyklen anzupassen.

Eine bahnbrechende gemeinsame Studie britischer und japanischer Forscher hat mithilfe einer Reihe innovativer Feldversuche dazu beigetragen, dieses Gleichgewicht wiederherzustellen. Sie zeigen, wie Pflanzen unter natürlich schwankenden Bedingungen Uhrsignale mit Umweltreizen kombinieren.

Dieses Forschungsteam vom John Innes Center der Universität Kyoto und dem Sainsbury Laboratory in Cambridge hat auf Grundlage dieser feldbasierten Studien statistische Modelle erstellt, die uns dabei helfen könnten, vorherzusagen, wie Pflanzen – darunter auch wichtige Nutzpflanzen – auf zukünftige Temperaturen reagieren könnten.

„Unsere Forschung unterstreicht den Wert internationaler Zusammenarbeit für den fachübergreifenden wissenschaftlichen Fortschritt“, sagte der leitende Autor Professor Antony Dodd, Gruppenleiter am John Innes Center. „Es ist faszinierend zu sehen, wie Prozesse, die wir im Labor identifiziert haben, auch unter natürlichen Bedingungen auf Pflanzen einwirken.“

Professor Hiroshi Kudoh von der Universität Kyoto sagte: „Jedes lebende System hat sich im Kontext seines natürlichen Lebensraums entwickelt. Es liegt noch viel Arbeit vor uns, um die Funktion genetischer Systeme unter natürlichen Bedingungen zu untersuchen. Diese Studie sollte einer der ersten Schritte in diesem Unterfangen sein.“

In einer früheren Studie der Gruppe um Professor Dodd wurde ein genetischer Pfad identifiziert, der von der biologischen Uhr gesteuert wird und photosynthetisierende Pflanzen bei großer Kälte vor Zellschäden schützt.

In der vorliegenden Studie „Zirkadiane und umweltbedingte Signalintegration in einer natürlichen Population von Arabidopsis,“ das erscheint in PNASmachte sich das Forschungsteam daran, denselben Mechanismus in der Natur zu identifizieren und stützte sich dabei auf umfangreiche Naturforschung unter der Leitung von Professor Hiroshi Kudoh.

In zwei Feldstudien rund um die Tagundnachtgleiche im März und September analysierten sie eine natürliche Population von Arabidopsis halleri-Pflanzen auf einem ländlichen Feldgelände in Japan.

Sie überwachten, wie sich die Genexpression in den Pflanzen in 24-Stunden-Zyklen bei unterschiedlichen Licht- und Temperaturverhältnissen veränderte.

Bei den Experimenten wurde alle zwei Stunden RNA aus Pflanzen extrahiert, diese Proben wurden eingefroren und zur Analyse ins Labor zurückgebracht, damit die Genexpressionswerte in den Geweben verfolgt werden konnten.

Das Team baute außerdem Geräte, mit denen es die Temperaturen rund um die Pflanzen manipulieren konnte. So konnten sie die Bedingungen nachstellen, die sie in ihrer vorherigen Studie im Labor erzeugt hatten.

Pflanzen reagieren äußerst empfindlich auf rotes und blaues Licht. Um die Ergebnisse ihrer Versuche nicht zu beeinflussen, trugen die Forscher grüne Filter über ihren Stirnlampen. So waren sie bei nächtlichen Besuchen der Pflanzen praktisch unsichtbar.

„Es ist überraschend, wie schwierig es ist, mitten in der Nacht bei strömendem Regen mit einer grünen Stirnlampe grüne Pflanzen zu identifizieren“, bemerkte Professor Dodd.

Anhand der aus den Proben gesammelten Informationen beobachteten die Forscher Muster in der Genexpression im zuvor entdeckten genetischen Pfad, der Informationen der circadianen Uhr der Pflanze mit Licht- und Temperatursignalen integriert.

Die gesammelten Daten zeigten, dass die Pflanzen in wilden Populationen die gleiche Empfindlichkeit gegenüber Kälte und hellen Morgendämmerungsbedingungen zeigten, wie sie zuvor in Laborexperimenten beobachtet wurde.

Auf Grundlage dieser Informationen entwickelte das Team statistische Modelle, die genau vorhersagen, wie die von der circadianen Uhr gesteuerte Genexpression im Tagesverlauf in der Natur auf Umweltsignale reagiert.

„Wir glauben, dass dies das erste Mal ist, dass jemand einen vollständigen Signalweg der circadianen Uhr bei im Freien wachsenden Pflanzen modelliert hat“, sagte Professor Dodd.

„Wenn es uns gelingt, Modelle zu entwickeln, die die Genexpression in Abhängigkeit von den Umweltbedingungen genau vorhersagen können, dann ist es vielleicht möglich, Pflanzen zu züchten, die sich an zukünftige Klimabedingungen anpassen können.“

Dr. Haruki Nishio von der Shiga-Universität, einer der Erstautoren der Studie, sagte: „Die Flexibilität der Bayes’schen Zeitreihenmodellierung hat es uns ermöglicht, die komplexe Signalintegration in natürlichen Umgebungen zu entwirren. Dieser Ansatz hat sich als besonders effektiv für Studien erwiesen, die in komplexen Umgebungen durchgeführt wurden.“

In dieser Studie wurden die Reaktionen der Pflanzen auf der Ebene der Genexpression untersucht. Der nächste Schritt dieser Forschung besteht darin, die in dieser Studie entwickelten statistischen Modelle auf Funktionen der Pflanzenphysiologie wie die Photosyntheserate oder die Anpassung an die Temperatur anzuwenden.

Dr. Dora Cano-Ramirez, eine Forscherin für die circadiane Uhr, die derzeit am Sainsbury Laboratory der Universität Cambridge arbeitet und eine der Erstautorinnen der Studie ist, sagte: „Die circadiane Uhr reguliert viele wichtige Prozesse bei Pflanzen, wie Studien unter Laborbedingungen gezeigt haben. Bisher wussten wir jedoch nicht, inwieweit sich diese Prozesse auf Freilandbedingungen übertragen lassen.“

„Das Verständnis, wie zirkadian regulierte Prozesse an eine schwankende Umgebung angepasst werden, indem man diesen Signalweg modelliert, könnte dabei hilfreich sein, die Reaktionen von Pflanzen auf ein zunehmend unberechenbares Klima vorherzusagen.“

Weitere Informationen:
Haruki Nishio et al, Zirkadiane und Umweltsignalintegration in einer natürlichen Population von Arabidopsis, Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaften (2024). DOI: 10.1073/pnas.2402697121

Zur Verfügung gestellt vom John Innes Centre

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