Multispektrale Bildgebung entschlüsselt genetische Geheimnisse von Phedimus-Pflanzen für den Dachgartenbau

Zierpflanzen, die aufgrund ihrer vielfältigen morphologischen Eigenschaften geschätzt werden, werden zunehmend in städtischen Begrünungsinitiativen wie der Dachbegrünung eingesetzt. Diese Anwendung stellt jedoch Herausforderungen wie eine begrenzte Bodentiefe und keine Bewässerung dar und erfordert Pflanzen wie die Phedimus-Art, die für ihre Widerstandsfähigkeit gegenüber diesen Bedingungen bekannt ist.

Die aktuelle Forschung konzentriert sich auf das Verständnis der genetischen und saisonalen morphologischen Veränderungen dieser Pflanzen, mit besonderem Interesse an ihren Farbvariationen und Ruhemustern. Allerdings mangelt es in der Gen- und Züchtungsforschung an Fortschritten und die Methoden zur Bewertung morphologischer Merkmale befinden sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Während jüngste Fortschritte in der multispektralen Bildanalyse vielversprechende Lösungen für die zerstörungsfreie Bewertung von Pflanzenmerkmalen bieten, ist ihre Anwendung bei der Beurteilung von Zierpflanzen noch begrenzt.

Im Juni 2023, Pflanzenphänomik veröffentlichte einen Forschungsartikel mit dem Titel „Multispektrale Phänotypisierung und genetische Analyse des Frühlingserscheinungsbildes in grün werdenden Pflanzen, Phedimus spp..“

In dieser Studie nutzten die Forscher eine multispektrale Bildanalyse, um die Farbe von Phedimus spp. zu beurteilen, einem entscheidenden Merkmal für Zierpflanzen, mit dem Ziel, die Züchtungstechniken zu verbessern. Die Studie erzeugte eine F1-Population durch Kreuzung zweier Phedimus-Arten: P1 (immergrün) und P2 (winterruhend).

Die F1-Population wies Merkmale auf, die eher zu P2 tendierten, und zeigte eine erhebliche Vielfalt in Blattfarbe, -größe, -form und Pflanzenhöhe. Die multispektrale Bilderfassung und die Hauptkomponentenanalyse (PCA) der vom Pflanzenkörper reflektierten Wellenlängen identifizierten zwei Hauptkomponenten, die über 95 % der Variationen erklärten.

PC1 zeigte hauptsächlich den Kontrast zwischen grünem sichtbarem Licht und anderen Farben an, während PC2 die Reflexion von Licht im nahen Infrarot (NIR) darstellte. Bemerkenswerterweise gruppierten sich die F1-Pflanzen näher an P2, was darauf hindeutet, dass P1 aufgrund seiner höheren Reflexion grüner Wellenlängen unterscheidbar war. Die Studie untersuchte auch den Zusammenhang zwischen Pflanzenfarbe und bedeckter Fläche.

Es wurde eine negative Korrelation zwischen PC1-Werten und der Pflanzenbedeckungsfläche gefunden, was darauf hindeutet, dass niedrigere PC1-Werte (was auf grüne Farbe hinweist) größeren bedeckten Flächen entsprachen. Jährliche phänotypische Korrelationen zeigten, dass grüne Wellenlängen und Vegetationsindizes im Zusammenhang mit Biomasse und Pigmenten positiv korrelierten.

Im Gegensatz dazu zeigten nichtgrünes sichtbares Licht und Indizes im Zusammenhang mit Anthocyanen eine positive Wechselbeziehung, jedoch eine negative Korrelation mit dem grünen Lichtsatz. Die RAD-seq- und Quantitative Trait Loci (QTL)-Analyse identifizierte signifikante QTLs auf zwei Verknüpfungsgruppen, LG-34.P2 und LG-7.P1, die mit verschiedenen Merkmalen, einschließlich Blattfarbe und Ruhephase, assoziiert sind. Der QTL auf LG-34.P2 zeigte einen starken Zusammenhang mit mehreren Merkmalen und blieb über zwei Messjahre hinweg konstant, was auf einen signifikanten Einfluss auf die Blattfarbe schließen lässt.

Zusammenfassend zeigte die Forschung die Wirksamkeit der multispektralen Bildgebung bei der Erfassung nicht nur von Blattfarbvariationen, sondern auch von genetischen Variationen, die die Ruhephase beeinflussen.

Diese Methode bietet im Vergleich zu herkömmlichen Techniken eine objektivere und umfassendere Bewertung. Diese Ergebnisse bieten neue Einblicke in die genetische Analyse der Blattfarbe und der Ruhephase bei Phedimus spp. mit potenziellen Auswirkungen auf Züchtungsprogramme für Zierpflanzen.

Mehr Informationen:
Taeko Koji et al., Multispektrale Phänotypisierung und genetische Analyse des Frühlingserscheinungsbilds in grün werdenden Pflanzen, Phedimus spp., Pflanzenphänomik (2023). DOI: 10.34133/plantphenomics.0063

Bereitgestellt von der NanJing Agricultural University

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